Feuille de chaleur prompting AI DeepSeek

Aperçu général

DeepSeek représente une percée dans le développement d'IA open-source, offrant des modèles de langage puissants qui concurrencent directement les leaders de l'industrie comme GPT-4 et o1 d'OpenAI à une fraction du coût. Développés par la société chinoise de l'IA DeepSeek, ces modèles ont fait l'objet d'une attention particulière pour leurs performances exceptionnelles en matière de raisonnement, de codage et de mathématiques, tout en maintenant l'accessibilité open-source complète sous la licence Apache 2.0.

La famille DeepSeek se compose de deux architectures de modèles primaires: DeepSeek-V3, un modèle massif de Mixture-of-Experts (MoE) avec des paramètres totaux de 671B, et DeepSeek-R1, un modèle axé sur le raisonnement qui rivalise avec l'o1 d'OpenAI dans des capacités complexes de résolution de problèmes. Ce qui distingue DeepSeek n'est pas seulement sa performance compétitive, mais sa rentabilité et sa nature open-source, rendant les capacités d'IA avancées accessibles aux développeurs, chercheurs et organisations du monde entier.

Architecture du modèle Aperçu général

DeepSeek-V3 : la centrale multitâche

DeepSeek-V3 utilise une architecture sophistiquée de Mixture-of-Experts avec 671 milliards de paramètres totaux, dont 37 milliards sont activés pour chaque jeton. Cette conception permet une efficacité exceptionnelle tout en maintenant de vastes capacités pour diverses tâches. Le modèle excelle dans les applications générales, le raisonnement complexe en plusieurs étapes et les tâches exigeant une connaissance étendue du monde.

DeepSeek-R1 : Le spécialiste du raisonnement

DeepSeek-R1 représente un changement de paradigme dans les capacités de raisonnement d'IA, intégrant des techniques d'apprentissage de renforcement pour atteindre des performances comparables au modèle o1 d'OpenAI. Contrairement aux modèles de langage traditionnels, R1 utilise un processus de « réflexion » qui lui permet de travailler à travers des problèmes complexes étape par étape, le rendant particulièrement efficace pour le raisonnement mathématique, les défis de codage et la résolution logique de problèmes.

Principales forces et capacités

Rentabilité Révolution

Les modèles DeepSeek offrent une valeur sans précédent, offrant des performances comparables aux modèles commerciaux haut de gamme à des coûts nettement réduits. Cette démocratisation des capacités d'IA avancées permet une adoption plus large entre les organisations de toutes tailles.

Accessibilité à source ouverte

La disponibilité complète en open-source sous licence Apache 2.0 permet de personnaliser, d'affiner et de déployer la flexibilité que les modèles commerciaux ne peuvent pas assortir. Cette ouverture favorise l'innovation et permet des applications spécialisées.

Raisonner l'excellence

Tant V3 que R1 présentent des capacités de raisonnement exceptionnelles, avec R1 spécialement conçu pour correspondre ou dépasser la performance de raisonnement de modèles commerciaux de pointe par des techniques d'apprentissage de renforcement avancées.

Codage et maîtrise mathématique

Les modèles DeepSeek excellent dans les tâches de programmation, la génération de code, le débogage et la résolution mathématique de problèmes, ce qui les rend idéales pour les applications techniques et les cas d'utilisation éducative.

Capacités multilingues

Forte performance dans plusieurs langues, avec une expertise particulière dans le traitement de la langue chinoise, permettant des applications mondiales et le développement transculturel de l'IA.

Principes fondamentaux de la promption

Approche spécifique au modèle

Les modèles DeepSeek, en particulier R1, nécessitent des stratégies d'incitation différentes par rapport aux modèles linguistiques traditionnels. La compréhension de ces différences est cruciale pour une performance optimale.

Clarté et spécificité

DeepSeek répond le mieux aux instructions claires et précises rédigées en langage clair. Évitez les structures d'incitation trop complexes ou ambiguës.

Philosophie minimale

Contrairement à certains modèles qui bénéficient de techniques d'incitation élaborées, DeepSeek fonctionne souvent mieux avec des incitations simples et minimales qui indiquent clairement le résultat souhaité.

DeepSeek-V3 Stratégies rapides

Tâches générales

Pour les applications générales nécessitant des connaissances et des capacités diverses, V3 excelle avec des approches simples et rapides.

Analyze the potential market impact of renewable energy adoption in Southeast Asia over the next decade. Consider economic, environmental, and policy factors in your assessment.

Please structure your analysis with:
1. Current market landscape
2. Growth drivers and barriers
3. Economic implications
4. Environmental benefits and challenges
5. Policy recommendations
6. Future outlook and projections

Analyse multi-étapes complexes

L'architecture MoE de V3 le rend particulièrement efficace pour les tâches nécessitant l'intégration de multiples domaines de connaissances.

I'm developing a comprehensive business strategy for a fintech startup targeting underbanked populations in emerging markets. Please provide:

**Market Analysis:**
- Target demographic characteristics and needs
- Competitive landscape assessment
- Regulatory environment considerations

**Product Strategy:**
- Core service offerings and differentiation
- Technology infrastructure requirements
- User experience design principles

**Go-to-Market Strategy:**
- Customer acquisition channels and tactics
- Partnership opportunities and strategic alliances
- Pricing models and revenue projections

**Risk Assessment:**
- Technical, regulatory, and market risks
- Mitigation strategies and contingency planning
- Success metrics and KPI framework

Please ensure each section builds upon previous insights and maintains strategic coherence throughout.
```_

### Documentation technique et révision du code
Tirer parti des fortes capacités techniques de V3 pour des tâches complètes d'analyse de code et de documentation.

Please conduct a thorough architectural review of this microservices-based e-commerce platform. Focus on:

System Architecture: - Service decomposition and boundaries - Data flow and communication patterns - Scalability and performance considerations

Code Quality Assessment: - Design patterns and best practices adherence - Security vulnerabilities and mitigation strategies - Maintainability and technical debt analysis

Optimization Recommendations: - Performance improvement opportunities - Infrastructure cost optimization - Development workflow enhancements

Implementation Roadmap: - Priority ranking of improvements - Resource requirements and timelines - Risk assessment for proposed changes

[Include relevant code repositories or architectural diagrams]


## DeepSeek-R1 Stratégies rapides

### Tâches intensives de raisonnement
Les capacités de raisonnement spécialisées de R1 exigent des prompts qui encouragent la pensée systématique et la résolution de problèmes.

Solve this complex optimization problem step by step:

A manufacturing company produces three products (A, B, C) with the following constraints: - Product A requires 2 hours of labor and 3 units of material - Product B requires 1 hour of labor and 2 units of material - Product C requires 3 hours of labor and 1 unit of material - Available: 100 hours of labor, 120 units of material - Profit margins: A=$50, B=$30, C=$40

Find the optimal production mix to maximize profit while considering: 1. Minimum production requirements (A≥10, B≥15, C≥5) 2. Market demand constraints (A≤30, B≤40, C≤25) 3. Storage limitations (total units ≤60)

Please show your reasoning process, mathematical formulation, and solution methodology.


### Résolution des problèmes mathématiques
R1 excelle dans le raisonnement mathématique complexe lorsqu'il est invité à montrer son processus de pensée.

I need to understand the mathematical relationship between compound interest and exponential growth in the context of cryptocurrency investment strategies.

Please work through this systematically:

Mathematical Foundation:
Derive the compound interest formula from first principles
Explain the relationship to exponential functions
Show how this applies to volatile assets like cryptocurrencies
Practical Application:
Calculate returns for different investment scenarios
Account for volatility and risk factors
Compare strategies: lump sum vs. dollar-cost averaging
Risk Analysis:
Quantify downside risks using mathematical models
Develop risk-adjusted return calculations
Create decision frameworks for different risk tolerances

Show all mathematical work and explain each step of your reasoning.


### Codage et développement de l'algorithme
Les capacités de raisonnement de R1 le rendent excellent pour les défis complexes de programmation qui nécessitent la résolution systématique de problèmes.

Design and implement a distributed caching system that can handle high-throughput read/write operations with the following requirements:

Core Requirements: - Horizontal scalability across multiple nodes - Consistent hashing for data distribution - Fault tolerance with automatic failover - Sub-millisecond read latency for cached data

Advanced Features: - Cache invalidation strategies - Memory management and eviction policies - Monitoring and observability integration - Security and access control

Please approach this systematically: 1. Analyze the problem and identify key challenges 2. Design the overall system architecture 3. Implement core algorithms and data structures 4. Address scalability and reliability concerns 5. Provide complete code examples with explanations

Think through each design decision and explain your reasoning process.


## Techniques avancées de prompting

### Encourager le raisonnement profond
R1 bénéficie d'invites qui encouragent explicitement une analyse approfondie et une réflexion étape par étape.

I'm facing a complex strategic decision about whether to pivot our SaaS product based on changing market conditions. Please help me think through this systematically.

Current Situation: - 18-month-old B2B productivity software - 2,500 active users, $180K ARR - 15% monthly churn rate - New competitor with 10x funding entered market - Core feature becoming commoditized

Pivot Options: 1. Vertical specialization (focus on specific industry) 2. Horizontal expansion (add complementary features) 3. Complete product redesign (new value proposition) 4. Exit strategy (acquisition or shutdown)

Please reason through each option by: 1. Analyzing pros and cons systematically 2. Evaluating resource requirements and risks 3. Projecting potential outcomes and timelines 4. Considering market dynamics and competitive responses 5. Recommending a decision framework

Take your time to think through each aspect thoroughly before providing recommendations.


### Analyse multi-perspective
Encourager R1 à examiner les problèmes sous plusieurs angles pour obtenir des renseignements complets.

Analyze the ethical implications of AI-powered hiring systems from multiple stakeholder perspectives:

Stakeholder Analysis: 1. Job Candidates: Fair treatment, bias concerns, transparency needs 2. Employers: Efficiency gains, legal compliance, quality outcomes 3. Society: Economic impact, equality issues, technological progress 4. Regulators: Policy frameworks, enforcement challenges, public interest

For each perspective: - Identify primary concerns and interests - Analyze potential benefits and risks - Consider short-term vs. long-term implications - Evaluate ethical frameworks and principles

Synthesis: - Find areas of alignment and conflict - Propose balanced solutions addressing multiple concerns - Suggest implementation strategies and safeguards - Recommend policy and governance approaches

Reason through each perspective thoroughly before synthesizing insights.


### Décomposition du problème
Divisez les défis complexes en composants gérables que R1 peut traiter systématiquement.

Help me develop a comprehensive cybersecurity strategy for a mid-size financial services company. Break this down into manageable components:

Phase 1: Current State Assessment - Inventory existing security infrastructure - Identify vulnerabilities and risk factors - Evaluate compliance with financial regulations - Assess team capabilities and resource gaps

Phase 2: Threat Modeling - Analyze industry-specific threat landscape - Map potential attack vectors and scenarios - Prioritize risks based on likelihood and impact - Consider emerging threats and future challenges

Phase 3: Strategic Framework Development - Define security objectives and success metrics - Design layered defense architecture - Plan incident response and recovery procedures - Establish governance and oversight mechanisms

Phase 4: Implementation Planning - Create detailed project roadmap and timelines - Allocate resources and define responsibilities - Plan training and awareness programs - Design monitoring and continuous improvement processes

Work through each phase systematically, showing your reasoning for key decisions and recommendations.


## Stratégies d'optimisation

### Tirer parti des forces du modèle
Personnalisez votre approche stimulante des capacités et de l'architecture spécifiques de chaque modèle.

#### Pour DeepSeek-V3 :
- Utiliser de vastes capacités d'intégration des connaissances
- Tirer parti de la performance multitâche pour des projets complexes
- Profitez d'un traitement efficace pour l'analyse à grande échelle

#### Pour DeepSeek-R1 :
- Encourager les processus explicites de raisonnement et de pensée
- Se concentrer sur la résolution logique des problèmes et les tâches mathématiques
- Utiliser une analyse étape par étape pour relever des défis complexes

### Gestion du contexte
Les deux modèles bénéficient d'un contexte bien structuré et d'une hiérarchie claire de l'information.

Project Context: Digital transformation initiative for traditional retail chain Challenge: Integrating online and offline customer experiences Constraints: Limited budget ($2M), 18-month timeline, legacy systems Success Criteria: 25% increase in customer retention, 40% growth in omnichannel sales

Analysis Request: Please develop a comprehensive digital transformation strategy addressing:

Technology Infrastructure:
Legacy system integration approaches
Cloud migration strategies and priorities
Data architecture and analytics capabilities
Customer Experience Design:
Omnichannel journey mapping and optimization
Personalization and recommendation systems
Mobile and web platform development
Operational Changes:
Staff training and change management
Process reengineering and automation
Performance measurement and optimization
Implementation Strategy:
Phased rollout plan with risk mitigation
Resource allocation and project management
Success metrics and monitoring frameworks

Structure your response to address each area systematically while maintaining strategic coherence.


### Raffinement itératif
Utilisez les capacités conversationnelles de DeepSeek pour améliorer progressivement les sorties.

Let's work together to refine a machine learning model architecture for fraud detection. I'll provide initial requirements, and we'll iterate to optimize the design.

Initial Requirements: - Real-time transaction processing (sub-100ms latency) - High accuracy with minimal false positives - Explainable decisions for regulatory compliance - Scalable to handle 10M+ transactions daily

Please propose an initial architecture, and then we'll refine it based on specific constraints and performance requirements I'll share.


## Meilleures pratiques pour les modèles DeepSeek

### Communication claire
Écrire des invites dans un langage clair et direct qui énonce explicitement les résultats et les attentes souhaités.

### Approche systématique
Structurer des tâches complexes avec des phases claires, des étapes ou des composants que le modèle peut traiter méthodiquement.

### Raisonner l'encouragement
En particulier pour R1, demander explicitement des processus de raisonnement et de pensée étape par étape pour maximiser les capacités du modèle.

### Contexte Optimisation
Fournir suffisamment d'informations générales tout en continuant de mettre l'accent sur la tâche ou la question particulière.

### Spécification des résultats
Définir clairement les formats de sortie, les structures et les niveaux de détail souhaités pour assurer des résultats cohérents.

### Intégration de validation
Inclure les demandes d'autovérification, de validation ou d'autres approches pour améliorer l'exactitude et la fiabilité.

## Pièges et solutions communs

### Dépassement R1
**Problème:** En utilisant des exemples complexes ou des techniques d'incitation élaborées qui peuvent confondre le processus de raisonnement de R1.
**Solution:** Utilisez des instructions minimales et claires qui permettent aux mécanismes de raisonnement interne de R1 de fonctionner de manière optimale.

### Sous-utilisé la pâte de V3
**Problème:** Ne pas tirer parti des capacités multitâches de V3 pour une analyse complète nécessitant divers domaines de connaissances.
**Solution :** La conception permet d'intégrer de multiples perspectives, disciplines ou domaines de connaissances.

### Insuffisance de motivation
**Problème:** Ne pas demander explicitement une réflexion étape par étape pour des problèmes complexes, conduisant à des réponses superficielles.
**Solution :** Inclure des instructions explicites pour l'analyse systématique et les processus de raisonnement.

### Contexte Charge excessive
**Problème :** Fournir un contexte excessif ou mal organisé qui dilue et réduit la qualité de la réponse.
**Solution:** Structurer le contexte hiérarchiquement avec des priorités claires et des indicateurs de pertinence.

## Intégration et déploiement

### Intégration de l'API
```python
# Example: DeepSeek API integration for reasoning tasks
import requests
import json

class DeepSeekClient:
    def __init__(self, api_key, model="deepseek-r1"):
        self.api_key = api_key
        self.model = model
        self.base_url = "https://api.deepseek.com/v1"

    def reasoning_prompt(self, problem, context=None):
        prompt = f"""
        Please solve this problem step by step, showing your reasoning process:

        Problem: \\\\{problem\\\\}
        """

        if context:
            prompt += f"\nContext: \\\\{context\\\\}"

        return self.generate_response(prompt)

    def generate_response(self, prompt):
        headers = \\\\{
            "Authorization": f"Bearer \\\\{self.api_key\\\\}",
            "Content-Type": "application/json"
        \\\\}

        payload = \\\\{
            "model": self.model,
            "messages": [\\\\{"role": "user", "content": prompt\\\\}],
            "max_tokens": 4000,
            "temperature": 0.1  # Lower temperature for reasoning tasks
        \\\\}

        response = requests.post(
            f"\\\\{self.base_url\\\\}/chat/completions",
            headers=headers,
            json=payload
        )

        return response.json()

Déploiement local

# Deploy DeepSeek models locally using various frameworks

# Using Ollama
ollama pull deepseek-r1:7b
ollama run deepseek-r1:7b "Your reasoning prompt here"

# Using vLLM for high-performance inference
pip install vllm
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B \
    --served-model-name deepseek-r1

# Using Transformers library
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-R1")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-R1")

Optimisation des performances

# Optimize DeepSeek performance for different use cases
class DeepSeekOptimizer:
    def __init__(self):
        self.v3_config = \\\\{
            "temperature": 0.7,
            "max_tokens": 2048,
            "top_p": 0.9
        \\\\}

        self.r1_config = \\\\{
            "temperature": 0.1,  # Lower for reasoning consistency
            "max_tokens": 4096,  # Higher for detailed reasoning
            "top_p": 0.95
        \\\\}

    def optimize_for_task(self, task_type, model_type):
        base_config = self.v3_config if model_type == "v3" else self.r1_config

        if task_type == "creative":
            base_config["temperature"] = 0.8
        elif task_type == "analytical":
            base_config["temperature"] = 0.3
        elif task_type == "coding":
            base_config["temperature"] = 0.1

        return base_config

Cas d'utilisation avancée

Recherche et analyse

Conduct a comprehensive analysis of the impact of quantum computing on current cryptographic standards. Structure your analysis as follows:

**Technical Assessment:**
- Current cryptographic vulnerabilities to quantum attacks
- Timeline for quantum computing maturity and threat realization
- Specific algorithms and systems at highest risk

**Industry Impact Analysis:**
- Sectors most vulnerable to cryptographic disruption
- Economic implications of cryptographic transitions
- Competitive advantages for early adopters of quantum-resistant solutions

**Strategic Recommendations:**
- Migration strategies for different organizational types
- Investment priorities for quantum-resistant infrastructure
- Policy and regulatory considerations

**Implementation Framework:**
- Phased transition planning and risk management
- Cost-benefit analysis of different approaches
- Success metrics and monitoring strategies

Please reason through each section systematically, showing your analytical process and supporting evidence.

Résolution des problèmes créatifs

Help me design an innovative solution for reducing food waste in urban environments. Approach this creatively while maintaining practical feasibility:

**Problem Analysis:**
- Identify root causes of urban food waste across the supply chain
- Quantify the scale and impact of the problem
- Analyze existing solutions and their limitations

**Creative Ideation:**
- Generate multiple innovative approaches combining technology, community engagement, and policy
- Consider unconventional partnerships and business models
- Explore solutions that create value from waste streams

**Feasibility Assessment:**
- Evaluate technical, economic, and social viability
- Identify key challenges and potential solutions
- Assess scalability and replication potential

**Implementation Strategy:**
- Design pilot program structure and success metrics
- Plan stakeholder engagement and partnership development
- Create roadmap for scaling successful interventions

Think creatively while maintaining analytical rigor throughout your reasoning process.

Prise de décisions stratégiques

I'm the CEO of a mid-size software company facing a critical strategic decision about AI integration. Please help me think through this systematically:

**Current Situation:**
- $50M ARR SaaS company with 200 employees
- Traditional project management software
- Increasing competitive pressure from AI-enhanced tools
- Limited AI expertise in current team
- 18 months of runway at current burn rate

**Strategic Options:**
1. Build internal AI capabilities from scratch
2. Acquire AI startup or talent team
3. Partner with established AI platform provider
4. License AI technology and integrate gradually
5. Pivot to AI-first product architecture

**Decision Framework:**
Please analyze each option considering:
- Resource requirements and timeline
- Technical feasibility and risks
- Market positioning and competitive advantage
- Financial implications and ROI projections
- Organizational change requirements

**Recommendation:**
Provide a reasoned recommendation with:
- Preferred strategy with detailed justification
- Implementation roadmap and key milestones
- Risk mitigation strategies
- Success metrics and decision checkpoints

Work through this systematically, showing your reasoning for each major decision point.

Dépannage et optimisation

Problèmes de performance

Moins de temps de réponse: Réduire la complexité rapide, optimiser la longueur du contexte, considérer la taille du modèle compromis
Qualité insuffisante: Normaliser les modèles rapides, utiliser des paramètres de température appropriés, mettre en œuvre des vérifications de validation
** Contraintes de ressources :** Mettre en place un lotage efficace, utiliser des variantes de modèles appropriées, optimiser la configuration de déploiement

Optimisation de la qualité

Détail insuffisant : Demander des exemples spécifiques, demander des explications étape par étape, spécifier la profondeur souhaitée
Réponses hors sujet: Améliorer la structure du contexte, utiliser des instructions plus claires, mettre en œuvre la validation des réponses
** Erreurs de résonance :** Encourager l'autocontrôle, demander des approches alternatives, utiliser des améliorations itératives

Problèmes d'intégration

Limitations de l'API : Mettre en oeuvre une gestion appropriée des erreurs, utiliser une limitation des taux appropriée, concevoir des stratégies de repli
** Sélection du modèle:** Faire correspondre les capacités du modèle aux exigences des tâches, tenir compte des compromis coûts-performance, tester avec des charges de travail représentatives
Déploiement : Assurer des ressources informatiques adéquates, mettre en œuvre un suivi approprié, planifier les besoins en matière de mise à niveau

*Ce guide complet fournit la base pour maximiser les capacités de DeepSeek AI sur les modèles V3 et R1. La clé du succès réside dans la compréhension des forces uniques de chaque modèle et l'adaptation de vos stratégies d'incitation en conséquence. Pour les dernières mises à jour et la documentation technique, consultez les ressources officielles de DeepSeek et les discussions communautaires. *