Aby skutecznie wykorzystać predefiniowane szablony w Deepseek w celu ulepszonych wyników, postępuj zgodnie z tymi wskazówkami:
Zrozumienie szablonów w Deepseek
Deepseek wykorzystuje szablony do konstrukcji interakcji, zapewniając, że model rozumie kontekst i rodzaj oczekiwanej odpowiedzi. Szablony mogą być szczególnie przydatne do utrzymywania spójności w odpowiedzi, szczególnie w złożonych zadaniach.
kroki do użycia predefiniowanych szablonów
1. Wybierz odpowiedni szablon: Wybierz szablon, który jest zgodny z konkretnym przypadkiem użycia. Na przykład, jeśli koncentrujesz się na zadaniach kodowania, użyj szablonów, które kierują modelem do generowania fragmentów kodu.
2. Ustaw środowisko:
- Upewnij się, że masz zainstalowane i skonfigurowane niezbędne biblioteki w środowisku programowania (np. R lub Python).
- Załaduj swój klucz API bezpiecznie, aby wchodzić w interakcje z interfejsem API Deepseek.
3. Zdefiniuj rolę systemu:
- Wykorzystaj rolę „systemu” w swoich wiadomościach, aby zapewnić kontekst. Na przykład instruuj Deepseek, aby działał jako konkretny ekspert (np. Główny oficer zakupowy), tworząc wiadomość, która ustala tę rolę przed zapytaniem użytkownika.
4. Użyj łańcucha poglądów:
-W przypadku złożonych zapytań, szczególnie w kontekstach matematycznych, ustrukturyzuj podpowiedzi, aby zachęcić do rozumowania krok po kroku. Może to zwiększyć dokładność odpowiedzi.
- Przykładowy monit: „Proszę, powód krok po kroku i przedstaw swoją ostateczną odpowiedź w $$ \ Boxed {} $$”.
5. Dostosuj parametry modelu:
- Ustaw parametry, takie jak „temperatura”, aby kontrolować kreatywność w porównaniu z dokładnością. Zaleca się niższą temperaturę (około 0,5-0,7) dla zadań technicznych w celu zminimalizowania losowości i poprawy spójności [4].
6. Testuj i iteruj:
- Eksperymentuj z różnymi szablonami i parametrami. Przeanalizuj odpowiedzi i udostępnij swoje podejście na podstawie tego, co daje lepsze wyniki.
7. Historia konwersacji magazynowej:
- Aby utrzymać kontekst w stosunku do wielu interakcji, zaimplementuj system do przechowywania poprzednich wiadomości. Umożliwia to DeepSEEK na wcześniejsze zapytania, co prowadzi do bardziej odpowiednich odpowiedzi.
8. Unikaj podpowiedzi systemowych dla modeli R1:
- Podczas korzystania z modeli R1 unikaj włączenia podpowiedzi systemowych do wejścia; Zamiast tego uwzględnij wszystkie niezbędne instrukcje bezpośrednio w podpowiedziach użytkownika [4] [6].
Postępując zgodnie z tymi krokami i skutecznie wykorzystując predefiniowane szablony, możesz zwiększyć wydajność Deepeek w generowaniu odpowiednich i dokładnych wyników dostosowanych do twoich konkretnych potrzeb.
Cytaty:
[1] https://www.listendata.com/2025/01/how-to-use-deepseek-in-r.html
[2] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-koder-revolutioning-code-automation-in-latenode
[3] https://www.reddit.com/r/sillytaverai/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-complecja
[8] https://stackoverflow.com/questions/79395703/how-can-i-exclude-the-thinking-process-in-deepseek-r1-model-in-locally-using-oll