Pour utiliser efficacement les modèles prédéfinis dans Deepseek pour des résultats améliorés, suivez ces directives:
Comprendre les modèles dans Deepseek
Deepseek utilise des modèles pour structurer les interactions, garantissant que le modèle comprend le contexte et le type de réponse attendu. Les modèles peuvent être particulièrement utiles pour maintenir la cohérence des réponses, en particulier dans les tâches complexes.
Étapes pour utiliser des modèles prédéfinis
1. Choisissez le bon modèle: sélectionnez un modèle qui s'aligne avec votre cas d'utilisation spécifique. Par exemple, si vous vous concentrez sur les tâches de codage, utilisez des modèles qui guident le modèle pour générer des extraits de code.
2. Configurer l'environnement:
- Assurez-vous que les bibliothèques nécessaires sont installées et configurées dans votre environnement de programmation (par exemple, R ou Python).
- Chargez votre clé API en toute sécurité pour interagir avec l'API de Deepseek.
3. Définir le rôle du système:
- Utilisez le rôle du «système» dans vos messages pour fournir un contexte. Par exemple, demandez à Deepseek d'agir en tant qu'expert spécifique (par exemple, un chef des achats) en créant un message qui définit ce rôle avant les questions des utilisateurs.
4. Utiliser des invites en chaîne de pensées:
- Pour les requêtes complexes, en particulier dans les contextes mathématiques, structurez vos invites à encourager le raisonnement étape par étape. Cela peut améliorer la précision des réponses.
- Exemple d'invite: "Veuillez raisonner étape par étape et présenter votre réponse finale dans $$ \ boxed {} $$."
5. Ajuster les paramètres du modèle:
- Définissez des paramètres tels que la «température» pour contrôler la créativité en fonction de la précision. Une température plus basse (environ 0,5 à 0,7) est recommandée pour les tâches techniques afin de minimiser le caractère aléatoire et d'améliorer la cohérence [4].
6. Tester et itérer:
- Expérimentez avec différents modèles et paramètres. Analysez les réponses et affinez votre approche en fonction de ce qui donne de meilleurs résultats.
7. Historique des conversations du magasin:
- Pour maintenir le contexte sur plusieurs interactions, implémentez un système pour stocker les messages précédents. Cela permet à Deepseek de s'appuyer sur les requêtes antérieures, conduisant à des réponses plus pertinentes.
8. Évitez les invites du système pour les modèles R1:
- Lorsque vous utilisez des modèles R1, évitez d'inclure des invites système dans votre entrée; Au lieu de cela, incorporez toutes les instructions nécessaires directement dans les invites utilisateur [4] [6].
En suivant ces étapes et en tirant parti des modèles prédéfinis efficacement, vous pouvez améliorer les performances de Deepseek dans la génération de sorties pertinentes et précises adaptées à vos besoins spécifiques.
Citations:
[1] https://www.Listendata.com/2025/01/how-to-use-deepseek-in-r.html
[2] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-coder-revolutioning-code-automation-intenode
[3] https://www.reddit.com/r/sillytavernai/comments/1hn4bua/deepseekv3/
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandations_for_r1_local_use/
[5] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[6] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-math/blob/main/readme.md
[7] https://api-docs.deepseek.com/api/create-chat-completion
[8] https://stackoverflow.com/questions/79395703/How-Can-i-Exclude-The-Thinking-process-in-Eepseek-R1-Model-in-Locally-Using -oll