Untuk secara efektif menggunakan templat yang telah ditentukan di Deepseek untuk hasil yang lebih baik, ikuti pedoman ini:
Memahami template di Deepseek
Deepseek menggunakan templat untuk menyusun interaksi, memastikan bahwa model memahami konteks dan jenis respons yang diharapkan. Templat dapat sangat berguna untuk mempertahankan konsistensi dalam respons, terutama dalam tugas -tugas kompleks.
Langkah -langkah untuk menggunakan templat yang telah ditentukan sebelumnya
1. Pilih Template yang Tepat: Pilih templat yang selaras dengan kasing spesifik Anda. Misalnya, jika Anda fokus pada tugas pengkodean, gunakan templat yang memandu model untuk menghasilkan cuplikan kode.
2. Mengatur lingkungan:
- Pastikan Anda memiliki pustaka yang diperlukan diinstal dan dikonfigurasi di lingkungan pemrograman Anda (mis., R atau Python).
- Muat kunci API Anda dengan aman untuk berinteraksi dengan API Deepseek.
3. Tentukan peran sistem:
- Memanfaatkan peran `sistem` dalam pesan Anda untuk memberikan konteks. Misalnya, instruksikan Deepseek untuk bertindak sebagai pakar tertentu (mis., Kepala Petugas Pembelian) dengan membuat pesan yang menetapkan peran ini sebelum permintaan pengguna.
4. Gunakan petunjuk rantai-dipikirkan:
-Untuk pertanyaan yang kompleks, terutama dalam konteks matematika, menyusun petunjuk Anda untuk mendorong penalaran langkah demi langkah. Ini dapat meningkatkan keakuratan respons.
- Contoh prompt: "Harap beralasan langkah demi langkah dan sajikan jawaban akhir Anda dalam $$ \ Boxed {} $$."
5. Sesuaikan Parameter Model:
- Tetapkan parameter seperti `suhu` untuk mengontrol kreativitas versus akurasi. Suhu yang lebih rendah (sekitar 0,5-0,7) direkomendasikan untuk tugas teknis untuk meminimalkan keacakan dan meningkatkan koherensi [4].
6. Tes dan Iterate:
- Eksperimen dengan templat dan parameter yang berbeda. Analisis tanggapan dan perbaiki pendekatan Anda berdasarkan apa yang menghasilkan hasil yang lebih baik.
7. Simpan Sejarah Percakapan:
- Untuk mempertahankan konteks selama beberapa interaksi, mengimplementasikan sistem untuk menyimpan pesan sebelumnya. Ini memungkinkan Deepseek untuk membangun pertanyaan sebelumnya, yang mengarah ke jawaban yang lebih relevan.
8. Hindari permintaan sistem untuk model R1:
- Saat menggunakan model R1, hindari memasukkan petunjuk sistem dalam input Anda; Sebaliknya, masukkan semua instruksi yang diperlukan secara langsung dalam petunjuk pengguna [4] [6].
Dengan mengikuti langkah -langkah ini dan memanfaatkan templat yang telah ditentukan secara efektif, Anda dapat meningkatkan kinerja Deepseek dalam menghasilkan output yang relevan dan akurat yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik Anda.
Kutipan:
[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-cat-completion
[8] https://stackoverflow.com/questions/79395703/how-can-i-exclude-the-thinking-process-in-deepseek-r1-model-locally-geure-ll