A sablonok megértése mélységben
A DeepSeek sablonokat használ az interakciók struktúrájához, biztosítva, hogy a modell megértse a kontextust és a várt válasz típusát. A sablonok különösen hasznosak lehetnek a válaszok konzisztenciájának fenntartása érdekében, különösen az összetett feladatokban.
Lépések az előre definiált sablonok használatához
1. Válassza ki a jobb sablont: Válasszon egy sablont, amely megfelel az Ön konkrét felhasználási tokjához. Például, ha a kódolási feladatokra összpontosít, használjon olyan sablonokat, amelyek a modellt irányítják a kódrészletek előállításához.
2. Állítsa be a környezetet:
- Győződjön meg arról, hogy a szükséges könyvtárakat telepítve és konfigurálva van -e a programozási környezetbe (például R vagy Python).
- Biztonságosan töltse be az API -kulcsot, hogy kölcsönhatásba lépjen a DeepSeek API -jával.
3. Határozza meg a rendszer szerepét:
- Használja ki az üzenetekben szereplő „rendszer” szerepet a kontextus biztosításához. Például, utasítsa el a DeepSeek -t, hogy cselekedjen konkrét szakértőként (például fővásárló tisztviselő) azáltal, hogy egy üzenetet készít, amely ezt a szerepet a felhasználói lekérdezések előtt állítja be.
4. Használja a gondolkodási kérelmeket:
-Komplex lekérdezések esetén, különösen a matematikai kontextusban, strukturálja az Ön kéréseit, hogy ösztönözze a lépésről lépésre az érvelést. Ez javíthatja a válaszok pontosságát.
- Példa felszólítás: "Kérjük, lépjen lépésről lépésre, és mutassa be a végső választ a $$ \ Boxed {} $$ -on."
5. Állítsa be a modell paramétereit:
- Állítsa be a paramétereket, mint például a „hőmérséklet” a kreativitás és a pontosság ellenőrzéséhez. A műszaki feladatokhoz alacsonyabb hőmérsékletet (körülbelül 0,5-0,7) ajánlott a véletlenszerűség minimalizálása és a koherencia javítása érdekében [4].
6. Tesztelje és iterálja:
- Kísérletezzen különböző sablonokkal és paraméterekkel. Elemezze a válaszokat, és finomítsa megközelítését annak alapján, hogy mi eredményez jobb eredményeket.
7. A Beszélgetés előzményeinek tárolása:
- A kontextus több interakció során történő fenntartása érdekében hajtson végre egy rendszert a korábbi üzenetek tárolására. Ez lehetővé teszi a DeepSeek számára, hogy a korábbi kérdésekre építhessen, ami relevánsabb válaszokhoz vezet.
8. Kerülje az R1 modellek rendszerének kérését:
- Az R1 modellek használatakor kerülje el a rendszer felszólításait a bemenetbe; Ehelyett helyezze be az összes szükséges utasítást közvetlenül a felhasználói utasításokba [4] [6].
Ezeknek a lépéseknek a követésével és az előre definiált sablonok hatékony kihasználásával javíthatja a DeepSeek teljesítményét az Ön egyedi igényeihez igazított releváns és pontos kimenetek generálásában.
Idézetek:
[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-centation
[8] https://stackoverflow.com/questions/79395703/how-can-i-i-exclude-the-thinking-process-in-reepseek-r1-model-in-sing-Sing-oll