反馈与迭代优化

技巧七：反馈与迭代优化

一、背景与问题

1. 用户量增加的影响：
   • 访问DeepSeek的用户增多，导致计算压力增大，可能缩短模型的“思考时间”。
   • 思考时间缩短会降低回答问题的深度。

二、解决方法

通过特定提示词重新激发模型的深度思考，分为两种情况：

情况1：优化初始回答

通过追问或补充要求，逐层深化回答：

1. 追问与调整：
   • 示例：要求模型补充其他想法（如“如果有其他想法可随时提出，我会调整”）。
2. 简化内容：
   • 示例：指出技术解释过于复杂，要求简化（如“上一个回答技术术语过多”）。
3. 补充案例：
   • 示例：要求添加相关案例（如“请补充一个实际应用的例子”）。
4. 核实与修正：
   • 示例：要求核实信息并重新生成（如“请核实数据准确性”）。
5. 调整风格：
   • 示例：要求改写风格（如“请以学术论文格式重写”）。
6. 推荐扩展内容：
   • 示例：要求推荐相关内容（如“再推荐5个相关工具并分析优劣”）。

情况2：批判性思考

通过挑战模型逻辑或多角度分析，激发深度推理：

1. 辩证性提示词：
   • 示例1：要求从反面思考（如“请批判性思考此方案，从反面分析十轮”）。
   • 示例2：多角度评估（如“从技术、伦理、成本三方面重新评估”）。

三、案例验证

1. 案例1：脱离职场5年的宝妈求职方案
   • 操作：要求“复盘五次并论证可行性”。
   • 结果：生成经过五次优化的方案，包含技能提升路径、行业趋势分析等，比未加提示词的回答更可靠。
2. 案例2：模仿李白的七言律诗描述中国近代史
   • 操作：要求“严格遵循七言律诗韵律，反复推敲用词”。
   • 结果：生成符合“上平十三元”韵脚的诗作（具体内容未展示），并在另一客户端中展示逐字校验的详细过程。

四、与GPT的对比

1. GPT的历史问题（R1版本前）：
   • 思考时间短（通常≤10秒），不展示详细推理过程。
   • 存在“降智”现象（回答深度不足）。
2. GPT的改进（受DeepSeek竞争压力）：
   • R1版本后：思考时间延长至超过1分钟，并展示推理过程。
   • 发布免费推理模型O3M，首次向用户开放深度推理功能。

五、操作建议

1. 明确任务要求：在提示词中指定迭代次数、评估维度或风格限制（如“严格遵循韵律”）。
2. 分步引导：通过多次交互逐步完善回答（例如先生成大纲，再补充细节）。
3. 多客户端验证：不同客户端可能展示不同细节（如逐字校验过程）。

总结

• 核心逻辑：通过反馈与迭代优化，弥补模型因计算压力导致的思考深度不足。
• 实际效果：生成的回答更可靠（如求职方案）、更严谨（如诗歌韵律校验）。
• 行业影响：推动竞品（如GPT）改进功能，最终提升用户体验。