Để sử dụng hiệu quả các mẫu được xác định trước trong DeepSeek để cải thiện kết quả, hãy làm theo các hướng dẫn này:
Hiểu các mẫu trong DeepSeek
Deepseek sử dụng các mẫu cho các tương tác cấu trúc, đảm bảo rằng mô hình hiểu được bối cảnh và loại phản ứng dự kiến. Các mẫu có thể đặc biệt hữu ích để duy trì tính nhất quán trong các phản hồi, đặc biệt là trong các nhiệm vụ phức tạp.
Các bước để sử dụng các mẫu được xác định trước
1. Chọn đúng mẫu: Chọn một mẫu phù hợp với trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Chẳng hạn, nếu bạn đang tập trung vào các tác vụ mã hóa, hãy sử dụng các mẫu hướng dẫn mô hình để tạo đoạn mã.
2. Thiết lập môi trường:
- Đảm bảo bạn đã cài đặt và cấu hình các thư viện cần thiết trong môi trường lập trình của bạn (ví dụ: R hoặc Python).
- Tải khóa API của bạn một cách an toàn để tương tác với API của DeepSeek.
3. Xác định vai trò hệ thống:
- Sử dụng vai trò `System` trong các thông điệp của bạn để cung cấp ngữ cảnh. Ví dụ: hướng dẫn Deepseek hoạt động như một chuyên gia cụ thể (ví dụ: một giám đốc mua hàng) bằng cách tạo ra một thông điệp đặt ra vai trò này trước các truy vấn của người dùng.
4. Sử dụng lời nhắc chuỗi suy nghĩ:
-Đối với các truy vấn phức tạp, đặc biệt là trong bối cảnh toán học, cấu trúc các lời nhắc của bạn để khuyến khích lý luận từng bước. Điều này có thể tăng cường tính chính xác của các phản hồi.
- Ví dụ Prompt: "Vui lòng Lý do từng bước và trình bày câu trả lời cuối cùng của bạn trong $$ \ Boxed {} $$."
5. Điều chỉnh các tham số mô hình:
- Đặt các tham số như `nhiệt độ` để kiểm soát sự sáng tạo so với độ chính xác. Nhiệt độ thấp hơn (khoảng 0,5-0,7) được khuyến nghị cho các nhiệm vụ kỹ thuật để giảm thiểu tính ngẫu nhiên và cải thiện sự gắn kết [4].
6. Kiểm tra và lặp lại:
- Thử nghiệm với các mẫu và tham số khác nhau. Phân tích các câu trả lời và tinh chỉnh cách tiếp cận của bạn dựa trên những gì mang lại kết quả tốt hơn.
7. Lịch sử trò chuyện lưu trữ:
- Để duy trì ngữ cảnh qua nhiều tương tác, hãy triển khai một hệ thống để lưu trữ các tin nhắn trước đó. Điều này cho phép Deepseek xây dựng trên các truy vấn trước đó, dẫn đến các câu trả lời phù hợp hơn.
8. Tránh lời nhắc hệ thống cho các mô hình R1:
- Khi sử dụng các mô hình R1, tránh bao gồm các lời nhắc hệ thống trong đầu vào của bạn; Thay vào đó, kết hợp tất cả các hướng dẫn cần thiết trực tiếp trong lời nhắc của người dùng [4] [6].
Bằng cách làm theo các bước này và tận dụng các mẫu được xác định trước một cách hiệu quả, bạn có thể tăng cường hiệu suất của DeepSeek trong việc tạo ra các đầu ra có liên quan và chính xác phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn.
Trích dẫn:
[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
.
.
[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-oll