大模型读书

大模型‌是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。这些模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据‌。随着科技的不断发展，大模型开始走进家家户户，所涉及的领域也众多，影响较为明显的是教育，研究，内容创作，客服服务等领域。其中对于我们当代大学生影响最大的莫过于大模型读书的出现，大模型读书是指利用大规模预训练语言模型进行文本理解和生成任务的过程。这些模型通过大量数据的训练，能够理解和生成自然语言，在处理书籍，文章等任务中表现出色。大模型读书不仅能阅读，还能回答问题、生成文本、翻译等，极大地便利了现代学习及大大降低了学习的成本。例如当我们需要查询某些书籍资料时，以前我们可能就需要去翻阅大量的书籍文本，耗费我们大量的时间，但使用大模型就可以在极短的时间内精确地获得我们想要的资料，甚至更为全面。
大模型读书的优势还有很多，其中多语言支持，个性化学习，知识整合等方面的优势最为突出。因此大模型读书普遍获得学生的青睐，它更好地辅助了学生的学习，各种ai解决了学生在学习中遇到的困难，可谓是一件无所不能的法宝。但与此同时也滋生着一些隐患，学生越来越依赖于大数据而失去了动手能力，滋养了学生的懒惰性等等方面的担忧一直未曾停止。甚至有专家曾提出要全面禁止学生使用ai去完成作业，这种行为无疑是逆时代的做法，大数据读书必然是大势所趋，是无法阻止的浪潮。但在此方面的担忧也不是空穴来潮，也有其道理所在，因此学会如何用好大模型读书也尤为重要，学生要正确地去认知大模型读书的意义所在，减少一味地用大模型去直接完成作业而不加思考，树立正确的大模型读书的思维观。
大模型也同样存在着诸多挑战与局限，如大模型虽然能够处理文本，但对深层次的理解（如情感、文化背景等）仍有局限。模型生成的内容可能存在错误或偏差，需要人工验证。自动化阅读和生成内容可能涉及书籍的版权问题。大模型的使用可能引发隐私、数据安全等伦理问题。这些都是需要在接下来的时间去不断改善的。大模型读书未来的发展方向主要为提升模型对复杂文本的理解能力，包括隐喻、情感和文化背景。结合图像、音频等多模态数据，实现更全面的阅读体验。根据用户的阅读习惯和兴趣，提供更精准的书籍推荐和内容提取。大模型与人类协同工作，提升阅读和学习的效率等。

目前市场上较为主流的三大大模型读书工具为ChatGPT（OpenAI）、Google Bard和DeepSeek-V3。三者的使用方法其实相差不大，但还是存在着一些小小的区别。特点也是各有千秋。

ChatGPT使用方法：

输入书籍或文章内容。
使用指令（如“请生成摘要”或“回答以下问题”）与模型交互。
获取生成的内容（摘要、答案、笔记等）。

特点：

支持长文本输入和复杂指令。
生成内容较为详细，适合深度阅读。

Google Bard使用方法：

输入书籍内容或问题。
模型快速生成简洁的回答或摘要。
支持多轮对话以细化需求。

特点：

响应速度快，适合快速获取信息。
生成内容简洁，适合快速阅读。

DeepSeek-V3使用方法：

输入文本或上传文件。
选择功能（如摘要生成、知识提取、问答等）。
获取个性化输出结果。

特点：

支持多模态数据（文本、图像等）。
提供个性化推荐和深度分析。

当然大模型读书也有其使用技巧，下面是一些较为通用的技巧：

明确指令：使用清晰的指令（如“请生成一份500字的摘要”或“列出书中的三个主要观点”），以提高输出质量。
分步提问：对于复杂问题，分步骤提问以获得更准确的回答。
多轮交互：通过多轮对话逐步细化需求，优化输出结果。
不同的大模型读书工具的使用技巧也有略微的差异：

ChatGPT技巧

长文本处理：将长文本分段输入，避免模型遗漏信息。
上下文保留：在对话中引用之前的回答，保持上下文连贯性。
角色设定：通过设定角色（如“你是一位历史学家”）提高回答的专业性。

Google Bard技巧

快速提问：直接提问关键问题，获取简洁回答。
多语言支持：利用其多语言能力处理非英语文本。
实时更新：结合搜索引擎获取最新信息。

DeepSeek-V3技巧

多模态输入：结合图像、表格等多模态数据，提升分析效果。
个性化设置：根据用户偏好调整输出风格（如学术风格、通俗风格）。
知识整合：利用其知识整合能力，将多本书籍的内容系统化。

选择建议：
如果需要深度阅读：选择ChatGPT。
如果需要快速获取信息：选择Google Bard。
如果需要个性化支持：选择DeepSeek-V3。
如果需要实时信息：选择Bing Chat。

大模型读书对我也有着较深的影响，我也曾使用过ai来帮助我完成一些报告作业。迄今为止，我有4次使用ai辅助我完成作业的经历。

第一次是大学英语的学习报告，我使用ai帮助我生成了ppt的大致模板，然后在模板的基础上进行修改完善，让内容更加贴近报告的要求，然后在根据ppt的内容拟定发言稿，背诵过后再结合ppt进行模拟报告练习，最终在讲台上顺利地完成报告。

第二次是在专业概论的期末课程报告，我使用豆包搜索了关于我们专业的一些有关资料，然后对其进行整理，结合我个人的亲身感受拟出了一篇大约1000字的报告。

第三次是在python上机课的第一堂课程，使用deepseek帮助我用python绘制中国五星红旗，这也是第一次认识到ai的使用也是需要技巧的，并不是简单的输入指令，然后ai给你答案，我通过不断的发出指令，修改指令，最终ai给我绘制出了有一面非常近似于五星红旗的旗帜，但经过同网上搜索的国旗对比，还是能发现其中的不同之处，于是我不断地发出指令让deepseek帮我修改五颗五角星的位置参数，但最终还是与国旗有着差别，最后我通过自己人工地修改代码，改变五颗五角星的位置，最终获得一面更加近似但却又不完全同于五星红旗的旗帜，这也让我深刻认识到我个人使用ai的技术还需要不断得去加强，到真正驯服ai还有着一定的距离。

第四次便是此次大模型读书报告，我使用deepseek帮助我整合资料，然后在自我进行选择整理删改。

大模型读书技术在教育、研究、个人阅读和商业应用等领域展现了广泛的应用潜力。通过具体案例可以看出，这些工具不仅提高了阅读和分析的效率，还为用户提供了个性化的支持。未来，随着技术的进一步发展，大模型读书技术将在更多领域发挥重要作用，为用户带来更多便利和价值。我也始终相信，ai永远不会代替人类，超越人类，战胜人类。

点击查看代码

import turtle

# 设置屏幕
screen = turtle.Screen()
screen.setup(600, 400)
screen.bgcolor("red")


# 创建画笔
pen = turtle.Turtle()
pen.speed(10)
pen.penup()

# 画大五角星
def draw_star(x, y, size):
    pen.goto(x, y)
    pen.pendown()
    pen.setheading(0)
    pen.color("yellow")
    pen.begin_fill()
    for _ in range(5):
        pen.forward(size)
        pen.right(144)
    pen.end_fill()
    pen.penup()

# 画小五角星
def draw_small_star(x, y, size, angle):
    pen.goto(x, y)
    pen.pendown()
    pen.setheading(angle)
    pen.color("yellow")
    pen.begin_fill()
    for _ in range(5):
        pen.forward(size)
        pen.right(144)
    pen.end_fill()
    pen.penup()

# 绘制大五角星
draw_star(-250, 125, 100)

# 绘制四个小五角星
draw_small_star(-100, 180, 30, -90)
draw_small_star(-65, 140, 30, -60)
draw_small_star(-80, 80, 30, 0)
draw_small_star(-100, 50, 30, -90)

# 隐藏画笔
pen.hideturtle()

# 结束
turtle.done()

过程：先给deep seek发送让它用python画一面五星红旗，通过不断的发出指令，修改指令，最终ai给我绘制出了有一面非常近似于五星红旗的旗帜，但经过同网上搜索的国旗对比，还是能发现其中的不同之处，于是我不断地发出指令让deepseek帮我修改五颗五角星的位置参数，但最终还是与国旗有着差别，最后我通过自己人工地修改代码，改变五颗五角星的位置，最终获得一面更加近似但却又不完全同于五星红旗的旗帜。

posted @ 2025-02-26 11:42 无忌ovo 阅读(40) 评论(0) 收藏举报

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