Για να χρησιμοποιήσετε αποτελεσματικά τα προκαθορισμένα πρότυπα στο Deepseek για βελτιωμένα αποτελέσματα, ακολουθήστε αυτές τις οδηγίες:
Κατανόηση των προτύπων στο Deepseek
Το Deepseek χρησιμοποιεί πρότυπα για τη δομή των αλληλεπιδράσεων, εξασφαλίζοντας ότι το μοντέλο κατανοεί το πλαίσιο και τον τύπο απόκρισης που αναμένεται. Τα πρότυπα μπορούν να είναι ιδιαίτερα χρήσιμα για τη διατήρηση της συνέπειας των απαντήσεων, ειδικά σε σύνθετα καθήκοντα.
Βήματα για να χρησιμοποιήσετε προκαθορισμένα πρότυπα
1. Επιλέξτε το σωστό πρότυπο: Επιλέξτε ένα πρότυπο που ευθυγραμμίζεται με τη συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης. Για παράδειγμα, εάν εστιάζετε στις εργασίες κωδικοποίησης, χρησιμοποιήστε πρότυπα που καθοδηγούν το μοντέλο για να δημιουργήσετε αποσπάσματα κώδικα.
2. Ρυθμίστε το περιβάλλον:
- Βεβαιωθείτε ότι έχετε εγκατασταθεί και ρυθμιστεί οι απαραίτητες βιβλιοθήκες στο περιβάλλον προγραμματισμού σας (π.χ. R ή Python).
- Φορτώστε το κλειδί API με ασφάλεια για να αλληλεπιδράσετε με το API του DeepSeeek.
3. Καθορίστε τον ρόλο του συστήματος:
- Χρησιμοποιήστε το ρόλο του «συστήματος» στα μηνύματά σας για να παράσχετε το πλαίσιο. Για παράδειγμα, να δώσει εντολή στο Deepseek να ενεργεί ως συγκεκριμένος εμπειρογνώμονας (π.χ. επικεφαλής αγοραστή), κατασκευάζοντας ένα μήνυμα που θέτει αυτό το ρόλο πριν από την ερώτηση του χρήστη.
4. Χρησιμοποιήστε τις προτροπές αλυσίδας σκέψης:
-Για σύνθετα ερωτήματα, ειδικά σε μαθηματικά πλαίσια, δομήστε τις υποδείξεις σας για να ενθαρρύνετε τη συλλογιστική βήμα προς βήμα. Αυτό μπορεί να ενισχύσει την ακρίβεια των απαντήσεων.
- Παράδειγμα προτροπής: "Παρακαλώ λογικό βήμα προς βήμα και παρουσιάστε την τελική απάντησή σας μέσα στο $$ \ boxed {} $$."
5. Ρυθμίστε τις παραμέτρους του μοντέλου:
- Ρυθμίστε τις παραμέτρους όπως η «θερμοκρασία» για τον έλεγχο της δημιουργικότητας έναντι της ακρίβειας. Μια χαμηλότερη θερμοκρασία (περίπου 0,5-0,7) συνιστάται για τεχνικά καθήκοντα για την ελαχιστοποίηση της τυχαιότητας και τη βελτίωση της συνοχής [4].
6. Δοκιμάστε και επαναλάβετε:
- Πειραματιστείτε με διαφορετικά πρότυπα και παραμέτρους. Αναλύστε τις απαντήσεις και βελτιώστε την προσέγγισή σας με βάση αυτό που αποδίδει καλύτερα αποτελέσματα.
7. Ιστορικό συνομιλίας αποθήκευσης:
- Για να διατηρηθεί το πλαίσιο σε πολλαπλές αλληλεπιδράσεις, εφαρμόστε ένα σύστημα για την αποθήκευση προηγούμενων μηνυμάτων. Αυτό επιτρέπει στο Deepseek να βασίζεται σε προηγούμενα ερωτήματα, οδηγώντας σε πιο σχετικές απαντήσεις.
8. Αποφύγετε τις προτροπές του συστήματος για μοντέλα R1:
- Όταν χρησιμοποιείτε μοντέλα R1, αποφύγετε να συμπεριλαμβάνετε τις προτροπές του συστήματος στην εισροή σας. Αντ 'αυτού, ενσωματώστε όλες τις απαραίτητες οδηγίες απευθείας στις προτροπές χρήστη [4] [6].
Ακολουθώντας αυτά τα βήματα και αξιοποιώντας αποτελεσματικά τα προκαθορισμένα πρότυπα, μπορείτε να βελτιώσετε την απόδοση του Deepseek στη δημιουργία σχετικών και ακριβών εξόδων προσαρμοσμένων στις συγκεκριμένες ανάγκες σας.
Αναφορές:
[1] https://www.listendata.com/2025/01/how-to-use-deepseek-in-r.html
[2] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-coder-revolutionizing-code-automation-in-latenode
[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-deepseek-r1-model-in-locally-onll