Per utilizzare efficacemente modelli predefiniti in DeepSeek per risultati migliorati, segui queste linee guida:
comprensione dei modelli in profondità
DeepSeek utilizza modelli per strutturare le interazioni, garantendo che il modello comprenda il contesto e il tipo di risposta prevista. I modelli possono essere particolarmente utili per mantenere la coerenza nelle risposte, specialmente in compiti complessi.
passaggi per utilizzare i modelli predefiniti
1. Scegli il modello giusto: selezionare un modello che si allinea al caso d'uso specifico. Ad esempio, se ti stai concentrando sulle attività di codifica, utilizzare modelli che guidano il modello per generare frammenti di codice.
2. Imposta l'ambiente:
- Assicurati di avere le librerie necessarie installate e configurate nell'ambiente di programmazione (ad es. R o Python).
- Carica in modo sicuro la chiave API per interagire con l'API di DeepSeek.
3. Definire il ruolo del sistema:
- Utilizza il ruolo di "sistema" nei tuoi messaggi per fornire contesto. Ad esempio, istruire DeepSeek di agire come esperto specifico (ad esempio, un ufficiale di acquisto) elaborando un messaggio che pone questo ruolo prima delle domande degli utenti.
4. Usa i suggerimenti della catena di pensiero:
-Per domande complesse, specialmente in contesti matematici, struttura i tuoi suggerimenti per incoraggiare il ragionamento passo-passo. Ciò può migliorare l'accuratezza delle risposte.
- Prompt di esempio: "Per favore, motivo passo dopo passo e presenta la risposta finale all'interno di $$ \ boxed {} $$."
5. Regola i parametri del modello:
- Impostare parametri come `temperatura` per controllare la creatività rispetto all'accuratezza. Una temperatura inferiore (circa 0,5-0,7) è raccomandata per le attività tecniche per ridurre al minimo la casualità e migliorare la coerenza [4].
6. Test e iterare:
- Sperimenta diversi modelli e parametri. Analizza le risposte e perfeziona il tuo approccio in base ai risultati migliori.
7. Storia della conversazione del negozio:
- Per mantenere il contesto su più interazioni, implementa un sistema per archiviare i messaggi precedenti. Ciò consente a DeepEek di basarsi su domande precedenti, portando a risposte più pertinenti.
8. Evitare i suggerimenti di sistema per i modelli R1:
- Quando si utilizzano i modelli R1, evitare di includere i prompt del sistema nell'input; Invece, incorporare tutte le istruzioni necessarie direttamente nei prompt dell'utente [4] [6].
Seguendo questi passaggi e sfruttando efficacemente i modelli predefiniti, è possibile migliorare le prestazioni di DeepSeek nel generare output pertinenti e accurati su misura per le tue esigenze specifiche.
Citazioni:
[1] https://www.listendata.com/2025/01/how-to-use-deepseek-in.html
[2] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-coder-revolution-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_rembomdations_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-phinking-process-in-deepseek-model-in--colocally-using-oll