Для ефективного використання заздалегідь визначених шаблонів у DeepSeek для покращення результатів дотримуйтесь цих вказівок:
Розуміння шаблонів у DeepSeek
DeepSeek використовує шаблони для структури взаємодій, гарантуючи, що модель розуміє контекст та тип очікуваної відповіді. Шаблони можуть бути особливо корисними для підтримки узгодженості у відповідях, особливо у складних завданнях.
кроки для використання заздалегідь визначених шаблонів
1. Виберіть правильний шаблон: виберіть шаблон, який вирівнюється з вашим конкретним випадком використання. Наприклад, якщо ви зосереджуєтесь на завданнях кодування, використовуйте шаблони, які керують моделлю для створення фрагментів коду.
2. Налаштуйте навколишнє середовище:
- Переконайтесь, що у вас встановлені та налаштовані необхідні бібліотеки у вашому середовищі програмування (наприклад, R або Python).
- Завантажте ключ API надійно, щоб взаємодіяти з API DeepSeek.
3. Визначте роль системи:
- Використовуйте роль `System 'у своїх повідомленнях, щоб забезпечити контекст. Наприклад, доручіть DeepSeek виступати як конкретний експерт (наприклад, головного директора з закупівлі), створивши повідомлення, яке встановлює цю роль перед запитами користувача.
4. Використовуйте підказки ланцюга:
-Для складних запитів, особливо в математичному контексті, структуруйте свої підказки для заохочення покрокових міркувань. Це може підвищити точність відповідей.
- Приклад підказки: "Будь ласка, причиною крок за кроком та подайте свою остаточну відповідь за $$ \ Boxed {} $$."
5. Відрегулюйте параметри моделі:
- Встановіть параметри, такі як «Температура» для контролю творчості та точності. Для технічних завдань рекомендується нижча температура (близько 0,5-0,7) для мінімізації випадковості та підвищення когерентності [4].
6. Тест і повторення:
- Експериментуйте з різними шаблонами та параметрами. Проаналізуйте відповіді та вдосконалюйте свій підхід на основі того, що дає кращі результати.
7. Історія розмови про магазин:
- Щоб підтримувати контекст у кількох взаємодій, реалізуйте систему для зберігання попередніх повідомлень. Це дозволяє DeepSeek розвиватись на попередніх запитах, що призводить до більш відповідних відповідей.
8. Уникайте підказки системи для моделей R1:
- при використанні моделей R1, уникайте включення підказок системи у свій вхід; Натомість включіть усі необхідні інструкції безпосередньо в підказках користувача [4] [6].
Дотримуючись цих етапів та ефективно використовуючи заздалегідь визначені шаблони, ви можете підвищити продуктивність DeepSeek у створенні відповідних та точних результатів, пристосованих до ваших конкретних потреб.
Цитати:
[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-exclude-the-thinking-process-in-deepeek-r1-model-in-locally-using-oll