Полный курс по DeepSeek

1.1. Что такое LLM (Large Language Model) и как она «мыслит»:

🔑 Ключевая концепция: Статистическое прогнозирование, а не мышление. Модель предсказывает следующее наиболее вероятное слово (токен) в последовательности на основе гигантского массива обучающих данных.

💡 Важнейший вывод для студента: Модель не обладает знаниями в человеческом смысле, а реконструирует знание из паттернов. Она — зеркало, отражающее совокупность человеческих текстов. Поэтому качество ответа напрямую зависит от качества и конкретности запроса (промта).

🔗 Связь с практикой: Объясняет, почему запрос «напиши пост» дает шаблонный результат, а детализированный промт по шаблону «КТО Я — ЧТО НУЖНО — ДЛЯ КОГО» — уникальный и релевантный. Мы не «ищем» ответ в модели, мы конструируем условия для его генерации.

1.2. Теория эффективного промта (Prompt): Роль контекстного окна.

🔑 Ключевая концепция: Окно контекста (context window, 128K у DeepSeek) — это оперативная «память» модели на время диалога. Всё, что находится внутри этого окна (вопросы, ответы, загруженные файлы), формирует единое смысловое поле для генерации.

⚠️ Принцип «Мусор на входе — мусор на выходе» (GIGO): Неструктурированный, противоречивый или избыточный контекст приводит к ухудшению ответов. Отсюда вытекает необходимость в чистых, тематически выделенных чатах.

🛠️ Техники управления контекстом (практическая теория):

• Ролевое моделирование: («Ты опытный маркетолог...») — задает модель поведения и стиль ответов.
• Пошаговое мышление (Chain-of-Thought): («Давай решим задачу по шагам: 1. Определим цель...») — заставляет модель структурировать логику, что повышает точность в сложных рассуждениях.
• Предоставление примеров (Few-Shot Learning): Дать 1-2 примера желаемого формата ответа — самый мощный способ «научить» модель прямо в чате.

2.1. Когнитивная теория внешнего расширения (Extended Mind Thesis).

🔑 Ключевая концепция: Инструменты (блокнот, смартфон, ИИ) могут быть не просто вспомогательными устройствами, а полноценными расширениями нашего сознания. DeepSeek в этой парадигме становится «внешней рабочей памятью» и «процессором» для обработки семантической информации.

🔗 Связь с практикой: Создание тематических чатов — это не техническая прихоть, а проектирование архитектуры своего расширенного интеллекта. Каждый чат — это специализированный «модуль» или «отдел» внешнего мозга.

2.2. Принципы информационной гигиены и снижение энтропии.

🧹 Теория: В одном чате на все темы возникает контекстное загрязнение. Модель пытается найти связи между разнородными запросами (рецепт блинов и код на Python), что ведет к потере глубины и точности.

📌 Правило «Один чат — одна ментальная модель»: Изолируя темы, мы поддерживаем высокую когерентность (смысловую цельность) контекста, что позволяет модели глубже погружаться в предметную область и эффективнее использовать свою «память» (окно контекста).

2.3. Теория именования и таксономии.

🔑 Ключевой принцип: Имя — это метаданные и интерфейс для будущего «я». Понятное именование (по схеме [СФЕРА] - [ТЕМА] - [СТАТУС]) решает две задачи:

1. Для пользователя: Позволяет мгновенно находить и активировать нужный контекст.
2. Для модели: Само название чата служит первичным промтом, задающим рамки диалога.

3.1. Концепция «Промт-инженерии» как метанавыка.

📖 Определение: Промт-инженерия — это дисциплина формулирования задач и управления контекстом для взаимодействия с ИИ с целью получения предсказуемо высококачественных результатов.

📊 Три уровня компетенции (по итогам курса):

1. Базовый (Функциональный): Умение решать разовые задачи с помощью шаблонов.
2. Продвинутый (Системный): Умение проектировать и поддерживать устойчивую систему тематических чатов (архитектура расширенного интеллекта).
3. Экспертный (Стратегический): Умение интегрировать ИИ в end-to-end процессы (напр., от генерации гипотезы → к сбору данных → к анализу → к написанию отчета), создавая цепочки автономных или полуавтономных агентов.

3.2. Этика и границы ответственности при работе с ИИ.

⚖️ Теоретические рамки:

• Принцип «Человек в контуре» (Human-in-the-loop): ИИ — ассистент, а не автономный агент. Финальное решение, оценка этичности и ответственность за результат остаются за человеком.
• Критическое мышление и проверка фактов (Fact-Checking): LLM могут генерировать правдоподобные, но ложные утверждения (галлюцинации). Необходимость перепроверки ключевых данных, особенно в профессиональной сфере.
• Конфиденциальность данных: Осознание того, что загружаемые в публичные модели файлы могут использоваться для дообучения. Формирование привычки не загружать чувствительную информацию.