DeepSeek实用技巧系列-生活小助手(五)

日常事务管理的进阶难度:工作和生活平衡的决策支持

情景:

你是一个职场精英,面临以下困境:18:00儿子的足球决赛与重要国际项目谈判冲突,同时,公司年度业绩目标的压力让你焦虑不已,常常夜不能寐;营养师多次提醒你的胆固醇过高,需要调整饮食;而最近父母的体检报告中出现了血糖异常的指标。

提问要点:

        1.明确背景和身份

        2.详细描述各个情境

        3.说明你当前的困惑或目标

        4.提出具体问题

        5.请求分步建议或优先级排序

        6.提供更多背景信息(如需要)

DeepSeek输出示例:

综合来看,优先级应该是:

1. 解决时间冲突(谈判和决赛)

2. 处理自身健康问题(胆固醇)

3. 缓解工作压力和焦虑

4. 处理父母的血糖问题

每个步骤需要具体的行动建议,比如谈判改期、委托团队,参加儿子比赛;调整饮食计划,开始运动;分解工作目标,时间管理;帮助父母就医,调整饮食。

同时,需要注意用户可能没提到的深层需求,比如工作与家庭的平衡,长期健康管理,以及如何高效处理多任务而不影响生活质量。可能需要建议长期的时间管理策略,比如授权、优先级划分,以及建立支持系统,比如家庭帮助或工作团队协作。

可能的风险包括谈判改期不成功,或者业绩压力持续导致健康恶化,需要备选方案,比如远程参与谈判,或者提高工作效率的方法。同时,父母的健康可能需要更紧急的关注,如果血糖问题严重,可能需要立即就医,所以需要确认体检报告的具体情况,但用户可能没有详细说明,所以建议中需要包含评估严重性的步骤。

总结,分步骤的建议需要涵盖紧急事件的处理,健康管理,工作压力缓解,以及家庭支持,每个步骤具体可行,并给出优先级顺序。

 

### 训练DeepSeek-R1模型以用于医疗问诊辅助 为了使DeepSeek-R1模型能够有效地应用于医疗问诊辅助,训练过程需特别关注数据的质量和多样性以及特定领域知识的融入。虽然具体提及的是DISC-MedLLM模型在单一回合和多回合咨询场景中的表现优于现有医学大型语言模型[^1],可以推测DeepSeek-R1也需要类似的优化策略。 #### 数据准备 对于DeepSeek-R1而言,构建高质量的数据集至关重要。这不仅涉及收集大量的医患对话记录,还需要确保这些数据覆盖广泛的疾病种类、症状描述及治疗建议等内容。此外,考虑到实际应用环境复杂多样,应尽可能增加不同情境下的交互样本,提高模型泛化能力。 #### 领域适应性调整 鉴于医疗行业的特殊性和专业术语密集的特点,在预训练基础上进一步微调(Fine-tuning)是必要的步骤之一。通过引入更多针对性强的专业文献资料作为补充学习资源,可以让模型更好地理解并处理复杂的医学概念和技术细节。 ```python # 假设使用Hugging Face Transformers库进行微调操作 from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, Trainer, TrainingArguments model_name = "deepseek-r1" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name) # 定义训练参数 training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, save_steps=10_000, save_total_limit=2, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=test_dataset, ) trainer.train() ``` 此代码片段展示了基于Transformers框架对选定的基础模型执行微调的过程。需要注意的是,`train_dataset` 和 `test_dataset` 应当由经过适当清理和标注的真实世界医疗对话构成。
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