Ak chcete efektívne používať preddefinované šablóny v DeepSeek pre vylepšené výsledky, postupujte podľa týchto pokynov:
Porozumenie šablón v Deepseek
DeepSeek využíva šablóny na štruktúrovanie interakcií, čím sa zabezpečí, že model chápe kontext a typ očakávanej odozvy. Šablóny môžu byť obzvlášť užitočné na udržanie konzistentnosti v reakciách, najmä pri zložitých úlohách.
Kroky na použitie preddefinovaných šablón
1. Vyberte správnu šablónu: Vyberte šablónu, ktorá je v súlade s vašim konkrétnym prípadom použitia. Napríklad, ak sa zameriavate na úlohy kódovania, použite šablóny, ktoré riadia model na generovanie útržkov kódu.
2. Nastavte prostredie:
- Uistite sa, že máte nainštalované a nakonfigurované potrebné knižnice vo vašom programovacom prostredí (napr. R alebo Python).
- Naložte svoj kľúč API bezpečne, aby ste interagovali s API Deepseeka.
3. Definujte úlohu systému:
- Na poskytovanie kontextu využívajte úlohu „System“. Napríklad pokyn Deepseek, aby pôsobil ako špecifický odborník (napr. Hlavný nákupný úradník) vytvorením správy, ktorá túto úlohu stanovuje pred dopytmi používateľov.
4. Používajte výzvy pre reťaz odboru:
-V prípade zložitých otázok, najmä v matematických kontextoch, štruktúrujte svoje výzvy, aby ste podporili podrobné zdôvodnenie. To môže zvýšiť presnosť odpovedí.
- Príklad výzvy: „Prosím, odôvodnite krok za krokom a prezentujte svoju konečnú odpoveď v rámci $$ \ boxed {} $$.“
5. Úprava parametrov modelu:
- Nastavte parametre, ako napríklad `Teplota` na reguláciu kreativity verzus presnosť. Pre technické úlohy sa odporúča nižšia teplota (okolo 0,5-0,7), aby sa minimalizovala náhodnosť a zlepšila koherenciu [4].
6. Test a iterujte:
- Experimentujte s rôznymi šablónami a parametrami. Analyzujte odpovede a vylepšte svoj prístup na základe toho, čo prináša lepšie výsledky.
7. História konverzácie v obchode:
- Na udržanie kontextu vo viacerých interakciách implementujte systém na ukladanie predchádzajúcich správ. To umožňuje Deepseek stavať na predchádzajúcich dopytoch, čo vedie k relevantnejším odpovediam.
8. Vyhnite sa systémovým výziev pre modely R1:
- Pri použití modelov R1 sa vyhnite zahrnutiu systémových výziev do svojho vstupu; Namiesto toho začlenite všetky potrebné pokyny priamo do výziev používateľa [4] [6].
Dodržiavaním týchto krokov a efektívnym využitím preddefinovaných šablón môžete zvýšiť výkon DeepSeek pri vytváraní relevantných a presných výstupov prispôsobených vašim špecifickým potrebám.
Citácie:
[1] https://www.lisdendata.com/2025/01/how-to-use-deepseek-in-r.html
[2] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-coder-revolutionaling-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-thoinking-process-in-deepseek-r1-model-in-in-locally-oluing-ollloll