contextual and role prompting 18 System prompting 19 Role prompting 21 Contextual prompting 23 Table of contents Step-back prompting 25 Chain of Thought (CoT) 29 Self-consistency 32 Tree of Thoughts this whitepaper focuses on writing prompts for the Gemini model within Vertex AI or by using the API, because by prompting the model directly you will have access to the configuration such as temperature Vertex AI,6 which provides a playground to test prompts. In Table 1, you will see an example zero-shot prompt to classify movie reviews. The table format as used below is a great way of documenting prompts

Cache We demonstrate a comparison of the KV cache per token among different attention mechanisms in Table 1. MLA requires only a small amount of KV cache, equal to GQA with only 2.25 groups, but can achieve ??ℎ? Moderate Multi-Query Attention (MQA) 2?ℎ? Weak MLA (Ours) (?? + ?? ℎ)? ≈ 9 2?ℎ? Stronger Table 1 | Comparison of the KV cache per token among different attention mechanisms. ?ℎ denotes the number additionally provide our evaluation formats for each benchmark in Appendix G. 3.2.2. Evaluation Results In Table 2, we compare DeepSeek-V2 with several representative open-source models, includ- ing DeepSeek 67B

何静 能做什么？ 要怎么做？ 效果如何？ 一 能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 dataset? 清洗数据 Can you create a heatmap using this data? 创建一个热力图 Can you segment this data and create a table? 切分数据 Can you create a graph using this data? 制作一个图 Can you create a world cloud? 做一个词云 Can you 发 者能够负担得起高性能 AI 模型的训练和使用。  调用成本：DeepSeek R1 的 API 服务定价为每百万输入 tokens 1 元（缓存命中）/4 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 16 元， 输出 API 价格仅为 OpenAI o1 的 3%。这种低廉的 API 价格进一 步降低了使用门槛。 DeepSeek R1 采用 MIT 许可协议开源发布，允许全球的研究者和开

top-tier model to get reliable outputs. Instead, they can run cheaper models locally or via lower-cost API providers and achieve functionally similar results, especially when fine-tuned on task-specific data Monetization…Foundation Models = Developer API Fees Driving Monetization OpenAI ChatGPT, xAI Grok, Google Gemini, Anthropic Claude & Perplexity Developer API Pricing – 5/25, per Companies OpenAI ChatGPT per OpenAI & The Information193 AI Monetization – API & Generative Search = Anthropic Annualized Revenue +20x to $2B in Eighteen Months Anthropic: API & Generative Search – 9/23-3/25, per Reuters, Bloomberg

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昆仑芯K200集群 企业级复杂任务推理 32B 壁彻算⼒平台+昇腾910B集群 科研计算与多模态处理 四、云端部署替代⽅案 1. 国内云服务商推荐 平台 核⼼优势 适⽤场景 硅基流动 官⽅推荐API，低延迟，⽀持多模态模型 企业级⾼并发推理 腾讯云 ⼀键部署+限时免费体验，⽀持VPC私有化 中⼩规模模型快速上线 PPIO派欧云 价格仅为OpenAI 1/20，注册赠5000万tokens 低成本尝鲜与测试 1. 成本警示： 70B模型：需3张以上80G显存显卡（如RTX A6000），单卡⽤户不可⾏。 671B模型：需8xH100集群，仅限超算中⼼部署。 2. 替代⽅案： 个⼈⽤户推荐使⽤云端API（如硅基流动），免运维且合规。 3. 国产硬件兼容性：需使⽤定制版框架（如昇腾CANN、沐曦MXMLLM）。 llama-gguf-split --merge DeepSeek-R1-UD-IQ1_M-00001-of-00004 chmod 600 /swapfile sudo mkswap /swapfile sudo swapon /swapfile 七、附录：技术⽀持与资源 华为昇腾：昇腾云服务 沐曦GPU：免费API体验 李锡涵博客：完整部署教程 结语 Deepseek R1 的本地化部署需极⾼的硬件投⼊与技术⻔槛，个⼈⽤户务必谨慎，企业⽤户应充 分评估需求与成本。通过国产化适配与云端服务，可显著降低⻛险并提升效率。技术⽆⽌境，

ail/LinkedIn/Twitter•º p> • Ž4CîïÁ%5áâŽ4CîïÁ%kð,ñ%ã•ÌòPòóñ%AIŸ ôK> • AIdeAPIõö5z÷øÕáâAPIõö,ñTU)`ùÈúæGAIdeC…‰API> • AIçèûÞ&Šü5áâ'¶ý%ã)`Šü|þÿGChatGPT!"GAIçèûÞ&> • AI*+uv5´µ#$GManusuv,!"#$%AI*+,)`%&R<º»JK> ƒD‡5†[ˆGfigma> • 2022Eb,÷‹MonicauŒ>Monica!"#¶‰$•)€GAIŸ ,$ŒÜÝÞLMŽ•áâS),•ÌQŸ%ãR²cA+C•‘W O>Monica !"#. ChatGPT API áâ()G Chrome ßà,’L !"#$%Bloomberg*&'()2 Agent()9 Agent%;<=4 !"#$%Bloomberg*&'()Agent%;<=4 úï5\‚Agentû•‰G<" JKzkæ3º•,С‡ÓÔ]^#JKæ3ÕÖG$5Ç2¬'¶ñ%úï5\‚Agent¡e%&&‰G4Úæ3zkÆGöBC' £,'¶Gñ%ûî$Œ²%V¯úAPIæ3>(–ò)bºde)€GáÛ> • *UŸzAI Agent‰+LÌžúïm•)€áÛ51¬LJKí!úït¡‡í,c-]Gí!)€ÙÚÆ¡‡mYG.0cÓ*æÆÇ 2¬L'¶ñ%2µ¶úï,t¡‡&‰÷/Gwþ'¶

capabilities. Our Applied Team turns those models into products, like ChatGPT Enterprise and our API. And our Deployment Team takes these products into companies to address their most pressing use cases and resources in customizing and training their own AI models. OpenAI has invested heavily in our API to make it easier to customize and fine-tune models—whether as a self-service approach or using our any UI issues. Updating systems of record on behalf of users, without technical instructions 
 or API connections. The result: end-to-end automation, freeing teams from repetitive tasks and boosting

For example, a step might instruct the agent to ask the user for their order number or to call an API to retrieve account details. Being explicit about the action (and even the wording of a user-facing we combine LLM-based guardrails, rules-based guardrails such as regex, and the OpenAI moderation API to vet our user inputs. Respond ‘we cannot process your message. Try again!’ Continue with function User AgentSDK gpt-4o-mini Hallucination/ relevence gpt-4o-mini
 (FT) 
 safe/unsafe LLM Moderation API Rules-based protections input character limit blacklist regex Ignore all previous instructions.

在广泛的应用场景中都能发挥出色的性能。 8 / 32 LLM 基础设施：大模型框架及微调 (Fine Tuning) 大模型框架有哪些特点： ：大模型开发框架通过提供高 层次的 API 简化了复杂模型的构建过程。这 些 API 抽象掉了许多底层细节，使开发者能 够专注于模型的设计和训练策略。 ：这些框架经过优化，以充分利用 GPU、TPU 等高性能计算硬件，以加速模型 的训练和推理过程。 ：为了处理大型数据集和大规模参 Agent。在给定 AutoGPT 一个自然 语言目标后，它会尝试将其分解为多个子任务，并在自动循环中使用 互联网和其他工具来实现该目标。它使用的是 OpenAI 的 GPT-4 或 GPT-3.5 API，是首个使用 GPT-4 执行自主任务的应用程序实例。 AutoGPT 最大的特点在于能根据任务指令自主分析和执行，当收到 一个需求或任务时，它会开始分析这个问题，并且给出执行目标和具 体任务，然后开始执行。