各位老师,咱们在历史教学和研究中,是不是经常用到DeepSeek这类AI工具查资料?但有时候,哪怕是查个“黄旭华院士的出生日期”这样简单的问题,DeepSeek也可能给出好几个答案。
这可不是个例,很多老师都遇到过:明明问得很清楚,AI给出的信息却互相矛盾,或者不够全面。这到底是AI工具的问题,还是咱们用得不对呢?
“历史不只是过去,更是我们如何看待过去。” 别急,今天就来聊聊这个话题。咱们一起看看,怎么用DeepSeek才能真正帮到我们,让它成为我们探索历史的“神助攻”。
1、DeepSeek可不是普通搜索引擎,它是你的“思维外挂”
DeepSeek,以及类似的工具,如ChatGPT、文心一言等,都是基于大型语言模型(LLM)构建的人工智能应用。它们并非传统意义上的“搜索引擎”或“数据库”,而更像是一个“智能助手”或者说,“思维脚手架”。LLM的核心在于,通过对海量文本数据的学习,理解人类语言的模式和含义,进而生成文本、回答问题、进行对话。
DeepSeek的优势:
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快速响应: DeepSeek能够在几秒钟内对您的问题做出回应,提供初步的信息和思路。
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信息整合: DeepSeek可以快速浏览和整合来自不同来源的信息,为您提供一个概览。
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辅助研究: DeepSeek可以帮助您查找文献、总结观点、梳理思路,成为研究的得力助手。
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搜索增强: DeepSeek集成了强大的搜索功能,这是其区别于其他LLM的关键优势,能有效提升信息检索的广度和深度。
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逻辑透明: DeepSeek能够清晰展示其解决问题的逻辑推理过程,将复杂的任务分解为多个步骤,帮助用户理解信息之间的关联,从而促进更深入的批判性思考和自主学习。
2、提问有技巧:从“死问题”到“活问题”,打开思路
光知道DeepSeek是啥还不够,关键是怎么问。一个好问题,能让DeepSeek更好地理解你要什么,给出的答案也更靠谱。“问题是开启知识宝库的钥匙,而提问的方式,决定了你能找到怎样的宝藏。”
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原则一:明确具体,从“封闭”走向“开放”
避免使用过于笼统或模糊的提问。例如,直接提问“黄旭华生日”,DeepSeek可能只给出最常见的一个日期。但如果您提问“黄旭华院士的真实出生日期是什么?有哪些争议?”,DeepSeek则更有可能提供更全面的信息,包括不同说法的存在。这不仅是获取信息方式的转变,更是思维方式的转变:从寻求唯一“标准答案”,到主动探寻历史事件的多个侧面,为培养批判性思维和史料分析能力埋下伏笔。
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原则二:迭代追问,步步深入
DeepSeek支持多轮对话。当您对初步回答不满意,或希望了解更多细节时,可以通过追问来引导DeepSeek深入挖掘信息。例如,在了解了“列宁号”的基本情况后,您可以追问:“‘列宁号’具体首飞时间有几种说法?”、“每种说法的主要依据是什么?”。像剥洋葱一样,层层深入,逐步接近问题的核心。
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原则三:利用上下文,构建“对话链”
在多轮对话中,DeepSeek会“记住”之前的对话内容。您可以在后续提问中利用这些信息,例如:“基于以上信息,‘列宁号’的首飞时间更可能是哪个月份?”、“根据XXX的说法,黄旭华的出生年份应该是多少?”。让AI成为你思维的延伸,构建起一条完整的“对话链”。
3、 用好DeepSeek的搜索功能:构建多维度的历史画卷
DeepSeek的搜索功能是它最厉害的地方,也是解决开头那个问题的关键。它不仅能提供更全面的信息,还能帮我们验证和深入研究。“历史的真相,往往藏在细节的对比和多元的叙事之中。”
功能介绍:
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自然语言搜索: 您可以像与朋友聊天一样,用自然的语言向DeepSeek提问,无需刻意使用关键词或搜索语法。
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实时信息: DeepSeek搜索功能连接互联网,能够获取最新的信息,弥补了LLM知识库更新可能存在的滞后性。
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多来源整合: DeepSeek的搜索结果会整合来自多个网站、新闻报道、学术论文等不同来源的信息,提供更全面的视角。
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溯源链接: 每个搜索结果都会附带来源链接,方便您直接访问原始网页,进行验证、深入研究或了解更多背景信息。这不仅仅是简单的链接跳转,更是通往历史“现场”的入口。引导学生利用这些链接,深入探究资料,是培养他们史学素养的关键一步。
案例实战:红军第一架飞机时间考
直接提问“红军第一架飞机是什么时候”,得到的答案可能只是一个笼统的时间。但历史的细节往往隐藏在不同的说法之中。
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不恰当示范: 直接在DeepSeek搜索框中输入“红军第一架飞机是什么时候”。
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可能的结果: DeepSeek可能无法联网,只给出一个时间,仅仅是其大模型的数据而没有网页数据的分析。
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正确示范: 充分利用DeepSeek的搜索功能,挖掘更深层次的信息。
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第一步:打开DeepSeek搜索框。
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第二步:输入关键词”帮我搜索并思考红军第一架飞机是什么时候”“红军第一架飞机 列宁号 不同说法”或“龙文光 列宁号 首飞时间”。
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第三步:点击搜索按钮。
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第四步:查看搜索结果页面。
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操作步骤:
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搜索结果(模拟): DeepSeek搜索结果页面会呈现多个来源的信息:
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对比分析与教育意义: 通过对比两种提问方式,我们发现,利用DeepSeek的搜索功能,可以了解到关于“列宁号”首飞时间的多种说法,以及这些说法可能存在的争议。DeepSeek呈现的这些不同版本,如同历史长河中的碎片,等待我们去拼接和解读。
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这提醒我们,历史研究不应止步于寻找“唯一正确”的答案,而更应关注历史事件在不同时期、不同文献中的呈现方式,以及这些呈现方式背后的动因。AI工具可以成为我们探寻历史多元性的助手,而非简单的事实罗列器。
4、 史料互证:在DeepSeek中“去伪存真”
在AI时代,获取信息太容易了,但DeepSeek给出的答案不一定是真理。就像历史研究要辨别史料真伪一样,我们也需要对AI的回答保持警惕,特别是DeepSeek的搜索结果。 “尽信书,不如无书;尽信AI,亦复如是。”
为什么需要验证?
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数据偏差: AI的训练数据可能存在偏差,导致其生成的答案带有倾向性或不全面。
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算法局限: AI的算法并非完美,可能在理解复杂问题或处理模糊信息时出现偏差。
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信息过时: 尽管DeepSeek搜索功能可以获取实时信息,但互联网上的信息也存在过时、错误的情况。
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AI幻觉: 有时,AI会生成出看似合理的“幻觉”,给出一些毫无根据的回答。
如何验证DeepSeek搜索结果?
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交叉验证: 对比DeepSeek提供的多个搜索结果,查看不同来源的信息是否一致。如果存在差异,需要进一步探究原因。
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溯源查证:这是验证的关键步骤。 利用DeepSeek提供的来源链接,直接访问原始网页,查看信息的发布者、发布时间、上下文等,判断信息的可信度。
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具体操作示例:
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点击搜索结果中感兴趣的链接,跳转到原始网页。
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查看网页的发布者:是官方机构、权威媒体、学术机构,还是个人博客、论坛帖子?一般来说,官方机构和权威媒体发布的信息更可靠,但个人博客和论坛帖子也可能有价值,需要进一步判断。
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查看网页的发布时间:信息是否过时?对于历史事件,不同时期的报道可能有不同的视角和解读。
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查看网页的上下文:信息是否完整?有没有断章取义或曲解原意的情况?
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注意网页的语气和倾向性:是否存在明显的偏见或情绪化表达?
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寻找其他佐证:尝试搜索其他来源,看看是否有类似的信息,或者是否有相反的观点。
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专家意见: 对于专业性较强的问题,可以咨询相关领域的专家,或查阅权威的学术文献,进行验证。
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常识判断: 运用自己的常识和逻辑推理能力,判断DeepSeek提供的搜索结果是否合理。
误导信息案例:探寻“列宁号”首飞时间的真相
假设我们在DeepSeek中搜索“列宁号首飞时间”,得到了一个结果:“列宁号于1930年5月1日首次试飞成功,由飞行员张三驾驶。”但这个信息可靠吗?我们可以利用DeepSeek提供的链接进行验证:
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点击链接: 我们点击该结果附带的链接,跳转到一个名为“XX历史爱好者”的个人博客。
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评估发布者: 这是一个个人博客,并非官方机构或权威媒体,可信度存疑。
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查找其他信息: 我们回到DeepSeek,输入“列宁号首飞时间 争议”,发现多个搜索结果指向不同的时间:2月、3月、4月都有。
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溯源权威信息: 我们找到一篇中国航空博物馆官网的文章(通过DeepSeek搜索结果链接),其中提到“列宁号”首飞时间是1930年3月,但具体日期尚无定论,并引用了多份历史文献作为依据。
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得出结论: 通过DeepSeek提供的链接和交叉验证,我们发现“1930年5月1日”的说法很可能不可靠,而“1930年3月”的说法更可信,但具体日期仍需进一步考证。
史学方法与批判性思维的培养
DeepSeek提供的搜索结果和链接,如同历史研究中的原始文献和二手资料。我们可以借鉴史学研究的方法,对这些信息进行“去伪存真”、“去粗取精”的处理,正如历史学家考证史料一样。这一过程,不仅能帮助我们获取更准确的信息,更能培养我们的批判性思维和史学研究方法。
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类比史料批判: 在评估信息来源时,我们可以类比历史学中的史料批判,思考:这份资料是谁写的?什么时候写的?为什么写的?写作的目的是什么?有没有偏见?
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构建证据链: 通过多个来源的信息相互印证,构建一条完整的证据链,得出更可靠的结论。
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质疑与反思: 养成质疑的习惯,不盲目相信任何单一来源的信息,对AI的回答保持警惕,进行独立思考。
5、 知其边界:AI不是“万能钥匙”,而是“思维放大器”
尽管DeepSeek功能强大,但它并非万能。作为用户,我们需要了解它的局限性,避免过度依赖或误用。DeepSeek更像是一个“思维放大器”,可以帮助我们拓展视野、提升效率,但不能代替我们思考。
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无法处理过于复杂或需要人类判断的问题: DeepSeek擅长处理事实性问题,但对于涉及价值观、伦理道德、艺术审美等需要人类主观判断的问题,它可能无法给出令人满意的答案。例如,对于历史事件的评价、历史人物的功过是非等,DeepSeek可以提供不同观点,但最终的判断还需要人类自己做出。
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无法保证信息的绝对准确性: DeepSeek的回答基于其学习的数据和算法,可能存在偏差或错误。
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无法替代人类的创造力和情感: DeepSeek可以辅助创作,但无法替代人类的创造力、想象力和情感。
DeepSeek不仅仅是一个简单的问答工具,其强大的搜索功能,结合明确具体的提问技巧、多轮对话的迭代追问、以及批判性的信息验证,可以成为我们学习和研究的有力助手。
它更像是一位“历史向导”,带领我们穿越时空,探寻历史的真相。我们应该充分利用DeepSeek的搜索功能,像侦探一样挖掘信息的“隐藏宝藏”,像历史学家一样对信息进行“去伪存真”的考证。
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第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
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- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
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- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
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第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
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