我感觉DeepSeek的“记忆”更像是短期记忆,就像我们人类临时记住一些事情一样。一旦对话过长,或者开启了新的、完全无关的对话,它可能就会忘记之前的细节。更专业的说法可能是它有一个上下文窗口的限制,超过这个窗口的内容它就记不住了。所以,感觉如果是比较重要的信息,最好在每次提问的时候都稍微重复一下,确保它能理解。
关于DeepSeek的记忆功能,我的理解是它在一定程度上依赖于对话窗口的长度。如果话题切换过于频繁,或者对话积累了大量的内容,可能会超出它的记忆范围,导致它“忘记”之前的上下文。要验证这一点,可以在实际使用中尝试不断切换话题,观察其表现。另外,可以尝试某些技巧,例如不时地概括或总结之前的对话内容,以帮助DeepSeek更好地保持对上下文的理解。当然,这只是我的猜测,DeepSeek背后的技术细节可能更加复杂。
我发现可以尝试使用一些“提示工程”的技巧。比如,在提问的时候,可以明确告诉AI“请用对话的方式回答”、“请避免使用过于正式和书面的语言”等等。此外,还可以尝试使用一些带有情感色彩的词语,例如“请你充满热情地介绍一下…”、“请你用一种略带嘲讽的语气评价一下…”等等,引导AI输出更个性化的内容。
感觉这种“投喂”方式有点像“prompt engineering”,想要效果好,prompt的质量就非常关键。如果“投喂”的内容本身质量不高,或者风格不够鲜明,那模仿出来的结果肯定也很一般。另外,指令也要足够明确,不能含糊不清,最好能具体到用词、句式、语气等方面。想要提高准确度和质量,可能需要不断尝试和调整prompt,找到最佳的组合。
分享一个我常用的技巧!就是用“苏格拉底式提问法”跟AI互动。我不直接问它答案,而是通过一系列引导性的问题,让它逐步思考,最终自己得出结论。这样出来的回答,往往会更自然,更符合人类的思维逻辑。有点像在和一个真正的专家交流,而不是简单地获取信息。
我觉得这种模仿的局限性在于,AI很难真正理解风格背后的情感和文化内涵。它可能只是学到了表面的一些语言技巧,但无法像人类一样,根据不同的语境和受众,灵活地运用这些技巧。所以,即使AI模仿得再像,也可能会显得有点“形似而神不似”。想要提高质量,可能需要引入更多关于情感、文化背景等方面的信息,让AI更全面地理解模仿对象的风格。
我试过用类似的方法让AI写文案,发现一个问题是,AI很容易“过度模仿”,比如会把原文中的一些特定词语或者句式反复使用,导致文案显得很僵硬。为了避免这种情况,我会在指令中明确要求AI“不要完全照搬原文,要进行适当的创新和改编”。另外,还可以尝试提供多个风格相似的例子,让AI学习其共性,而不是仅仅依赖于一个例子。
我觉得避免“AI味”的关键在于引导AI模仿人类的思考方式和表达习惯。除了指定特定人群的身份外,还可以尝试提供一些具体的例子,让AI学习。比如,你可以先给它一段高质量的人工撰写的文字,然后要求它模仿这种风格进行回答。更进一步,可以尝试让AI扮演不同的角色,例如“幽默的段子手”、“严谨的学者”等,并提供相应的背景信息和人设。
虽然文章说DeepSeek有记忆功能,但我更倾向于把它理解为一种基于transformer架构的上下文关联能力。它并不是真的“记住”了什么,而是通过对输入文本的分析,预测下一个最有可能出现的词语。所以,如果切换话题导致语义关联性降低,它的表现可能就不如人意。有点类似于我们写代码时遇到的变量作用域的问题,一旦出了作用域,变量就失效了。