DeepSeekで事前定義されたテンプレートを効果的に使用して、結果を改善するには、次のガイドラインに従ってください。
DeepSeekのテンプレートを理解します
DeepSeekはテンプレートを使用して相互作用を構成し、モデルがコンテキストと予想される応答のタイプを理解することを保証します。テンプレートは、特に複雑なタスクでの応答の一貫性を維持するのに特に役立ちます。
##事前定義されたテンプレートを使用する手順
1.適切なテンプレートを選択します。特定のユースケースと整列するテンプレートを選択します。たとえば、タスクのコーディングに焦点を合わせている場合は、モデルをガイドするテンプレートを使用してコードスニペットを生成します。
2。環境のセットアップ：
- プログラミング環境（RやPythonなど）に必要なライブラリがインストールおよび構成されていることを確認してください。
-APIキーを安全にロードして、DeepSeekのAPIと対話します。
3。システムの役割を定義します。
- メッセージに「システム」の役割を利用して、コンテキストを提供します。たとえば、Deepseekに、ユーザーが質問する前にこの役割を設定するメッセージを作成することにより、特定の専門家（例：最高購入責任者）として行動するよう指示します。
4。考えられたチェーンのプロンプトを使用します。
- 複雑なクエリ、特に数学的なコンテキストでは、段階的な推論を促進するためにプロンプトを構成します。これにより、応答の精度が向上します。
- プロンプトの例：「段階的に推論して、$$ \ boxed {} $$内で最終回答を提示してください。」
5.モデルパラメーターを調整します：
- 「温度」などのパラメーターを設定して、創造性と精度を制御します。ランダム性を最小限に抑え、コヒーレンスを改善するために、技術的なタスクには低い温度（0.5〜0.7程度）が推奨されます[4]。
6.テストと反復：
- さまざまなテンプレートとパラメーターを試します。応答を分析し、より良い結果をもたらすものに基づいてアプローチを改善します。
7。会話の履歴を店舗：
- 複数のインタラクションでコンテキストを維持するには、以前のメッセージを保存するシステムを実装します。これにより、DeepSeekは以前のクエリに基づいて構築でき、より関連性の高い回答につながります。
8。R1モデルのシステムプロンプトを避けてください：
- R1モデルを使用する場合は、入力にシステムプロンプトを含めることを避けます。代わりに、必要なすべての指示をユーザープロンプト[4] [6]に直接組み込みます。
これらの手順に従って事前定義されたテンプレートを効果的に活用することにより、DeepSeekのパフォーマンスを強化して、特定のニーズに合わせた関連する正確な出力を生成できます。
引用：
[1] https://www.listendata.com/2025/01/how-to-use-deepseek-in-r.html
[2] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-coder-revolutionizing-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-thinking-thinking-thepseek-r1-model-in-locally-using-oll