Za učinkovito uporabo vnaprej določenih predlogov v Deepseeku za izboljšane rezultate sledite tem smernicam:
Razumevanje predloge v Deepseeku
Deepseek uporablja predloge za strukturiranje interakcij in zagotavlja, da model razume kontekst in vrsto pričakovanega odziva. Predloge so lahko še posebej koristne za ohranjanje doslednosti v odzivih, zlasti pri zapletenih nalogah.
Koraki za uporabo vnaprej določenih predlogov
1. Izberite pravo predlogo: izberite predlogo, ki se uskladi z vašim posebnim primerom uporabe. Na primer, če se osredotočate na kodiranje nalog, uporabite predloge, ki vodijo model za ustvarjanje delcev kode.
2. Nastavite okolje:
- Prepričajte se, da imate nameščene in konfigurirane potrebne knjižnice v vašem programskem okolju (npr. R ali Python).
- Ključ API -ja varno naložite tako, da interakcijo z API -jem Deepseeka.
3. Določite vlogo sistema:
- Uporabite vlogo sistema v svojih sporočilih, da zagotovite kontekst. Na primer, naročite Deepseek, da deluje kot poseben strokovnjak (npr. Glavni nakupni direktor), tako da oblikuje sporočilo, ki to vlogo določi pred uporabniškimi poizvedbami.
4. Uporabite pozive za premišljevanje:
-Za zapletene poizvedbe, zlasti v matematičnih kontekstih, strukturirajte svoje pozive, da spodbudite korak za korakom sklepanja. To lahko poveča natančnost odzivov.
- Primer poziv: "Prosimo, razlog korak za korakom in predstavite končni odgovor v $$ \ Boxed {} $$."
5. Prilagodite parametre modela:
- Nastavite parametre, kot je "temperatura" za nadzor ustvarjalnosti v primerjavi z natančnostjo. Za tehnične naloge je priporočljiva nižja temperatura (približno 0,5-0,7), da se zmanjša naključnost in izboljša skladnost [4].
6. Preizkusite in ponovite:
- Eksperimentirajte z različnimi predlogami in parametri. Analizirajte odzive in izpopolnite svoj pristop glede na to, kaj prinaša boljše rezultate.
7. Zgodovina pogovorov:
- Če želite ohraniti kontekst nad več interakcijami, implementirate sistem za shranjevanje prejšnjih sporočil. To omogoča Deepseeku, da nadgradi predhodne poizvedbe, kar vodi do ustreznejših odgovorov.
8. Izogibajte se sistemskim pozivom za modele R1:
- Pri uporabi modelov R1 se izogibajte vključitvi sistemskih pozivov v svoj vhod; Namesto tega vključite vsa potrebna navodila neposredno v uporabniške pozive [4] [6].
Če sledite tem korakom in učinkovito izkoristite vnaprej določene predloge, lahko izboljšate delovanje DeepSeeka pri ustvarjanju ustreznih in natančnih izhodov, prilagojenih vaših posebnih potrebah.
Navedbe:
[1] https://www.listendata.com/2025/01/how-to-use-deepseek-in-r.html
[2] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-coder-revoluting-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_reCommandsations_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-i-exclude-the-thinking-process-in-deepseek-r1-model-in--nocally-uporaba-oll