결과 개선 된 결과를 위해 DeepSeek에서 미리 정의 된 템플릿을 효과적으로 사용하려면 다음을 수행하십시오.
Deepseek에서 템플릿 이해
DeepSeek은 템플릿을 사용하여 상호 작용을 구조화하여 모델이 컨텍스트와 예상되는 응답 유형을 이해하도록합니다. 템플릿은 특히 복잡한 작업에서 응답의 일관성을 유지하는 데 특히 유용 할 수 있습니다.
사전 정의 된 템플릿을 사용하는 단계
1. 올바른 템플릿을 선택하십시오. 특정 사용 사례와 일치하는 템플릿을 선택하십시오. 예를 들어, 코딩 작업에 중점을 두는 경우 모델을 안내하는 템플릿을 사용하여 코드 스 니펫을 생성하십시오.
2. 환경 설정 :
- 프로그래밍 환경 (예 : R 또는 Python)에 필요한 라이브러리를 설치하고 구성해야합니다.
-API 키를 안전하게로드하여 DeepSeek의 API와 상호 작용하십시오.
3. 시스템 역할 정의 :
- 메시지에서 '시스템'역할을 활용하여 컨텍스트를 제공합니다. 예를 들어, DeepSeek에게 사용자 쿼리 전에이 역할을 설정하는 메시지를 제작하여 특정 전문가 (예 : 최고 구매 책임자) 역할을하도록 지시하십시오.
4. 생각의 연쇄 프롬프트 사용 :
-복잡한 쿼리, 특히 수학적 맥락에서, 단계별 추론을 장려하기 위해 프롬프트를 구성하십시오. 이것은 응답의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
- 예제 프롬프트 : "단계별로 이유를 제시하고 $$ \ boxed {} $$ 내에서 최종 답변을 제시하십시오."
5. 모델 매개 변수 조정 :
- 창의성 대 정확도를 제어하기 위해 '온도'와 같은 매개 변수를 설정하십시오. 기술 작업이 무작위성을 최소화하고 일관성을 향상시키기 위해서는 낮은 온도 (약 0.5-0.7)가 권장됩니다 [4].
6. 테스트 및 반복 :
- 다른 템플릿과 매개 변수를 실험하십시오. 더 나은 결과를 얻는 것에 따라 응답을 분석하고 접근 방식을 개선하십시오.
7. 대화 내용 저장 :
- 여러 상호 작용에 대한 컨텍스트를 유지하려면 이전 메시지를 저장하는 시스템을 구현하십시오. 이를 통해 DeepSeek은 사전 쿼리를 구축 할 수있어보다 관련성이 높은 답변을 제공합니다.
8. R1 모델의 시스템 프롬프트 방지 :
- R1 모델을 사용할 때는 입력에 시스템 프롬프트를 포함하지 않도록하십시오. 대신, 필요한 모든 지침을 사용자 프롬프트 내에 직접 통합하십시오 [4] [6].
이러한 단계를 수행하고 사전 정의 된 템플릿을 효과적으로 활용하면 특정 요구에 맞게 관련성 있고 정확한 출력을 생성 할 때 DeepSeek의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
인용 :
[1] https://www.listendata.com/2025/01/how-to-use-deepseek-in-r.html
[2] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-coder-revolutizing-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-stinking-process-in-deepseek-model-model-locally-using-oll