Para usar de manera efectiva las plantillas predefinidas en Deepseek para mejorar los resultados, siga estas pautas:
Comprender plantillas en Deepseek
Deepseek utiliza plantillas para estructurar interacciones, asegurando que el modelo comprenda el contexto y el tipo de respuesta esperada. Las plantillas pueden ser particularmente útiles para mantener la consistencia en las respuestas, especialmente en tareas complejas.
Pasos para usar plantillas predefinidas
1. Elija la plantilla correcta: seleccione una plantilla que se alinee con su caso de uso específico. Por ejemplo, si se está centrando en las tareas de codificación, use plantillas que guíen el modelo para generar fragmentos de código.
2. Establezca el entorno:
- Asegúrese de tener las bibliotecas necesarias instaladas y configuradas en su entorno de programación (por ejemplo, R o Python).
- Cargue su clave API de forma segura para interactuar con la API de Deepseek.
3. Defina el papel del sistema:
- Utilice el papel de 'Sistema' en sus mensajes para proporcionar contexto. Por ejemplo, instruya a Deepseek a actuar como un experto específico (por ejemplo, un oficial de compras en jefe) al crear un mensaje que establece este papel antes de las consultas de los usuarios.
4. Use las indicaciones de la cadena de pensamiento:
-Para consultas complejas, especialmente en contextos matemáticos, estructura sus indicaciones para alentar el razonamiento paso a paso. Esto puede mejorar la precisión de las respuestas.
- Ejemplo de indicación: "Por favor, razone paso a paso y presente su respuesta final dentro de $$ \ Boxed {} $$".
5. Ajuste los parámetros del modelo:
- Establezca parámetros como 'temperatura' para controlar la creatividad versus la precisión. Se recomienda una temperatura más baja (alrededor de 0.5-0.7) para tareas técnicas para minimizar la aleatoriedad y mejorar la coherencia [4].
6. Prueba e iterar:
- Experimente con diferentes plantillas y parámetros. Analice las respuestas y refine su enfoque en función de lo que produce mejores resultados.
7. Historial de conversación de la tienda:
- Para mantener el contexto sobre múltiples interacciones, implementa un sistema para almacenar mensajes anteriores. Esto permite que Deepseek se base en consultas anteriores, lo que lleva a respuestas más relevantes.
8. Evite las indicaciones del sistema para los modelos R1:
- Cuando use modelos R1, evite incluir indicaciones del sistema en su entrada; En su lugar, incorpore todas las instrucciones necesarias directamente dentro de las indicaciones del usuario [4] [6].
Siguiendo estos pasos y aprovechando las plantillas predefinidas de manera efectiva, puede mejorar el rendimiento de Deepseek en la generación de resultados relevantes y precisos adaptados a sus necesidades específicas.
Citas:
[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-using-ollol