Deepseek'te önceden tanımlanmış şablonları geliştirilmiş sonuçlar için etkili bir şekilde kullanmak için şu kılavuzları izleyin:
Deepseek'teki şablonları anlama
Deepseek, etkileşimleri yapılandırmak için şablonları kullanır ve modelin beklenen yanıtın bağlamını ve türünü anlamasını sağlar. Şablonlar, özellikle karmaşık görevlerde, yanıtlarda tutarlılığı korumak için özellikle yararlı olabilir.
Önceden tanımlanmış şablonları kullanmak için adımlar
1. Doğru şablonu seçin: Özel kullanım durumunuzla hizalanan bir şablon seçin. Örneğin, kodlama görevlerine odaklanıyorsanız, kod snippet'leri oluşturmak için modeli yönlendiren şablonlar kullanın.
2. Çevreyi kurun:
- Programlama ortamınızda (örneğin, R veya Python) gerekli kütüphanelere sahip olduğunuzdan emin olun.
- Deepseek'in API'sı ile etkileşime geçmek için API tuşunuzu güvenli bir şekilde yükleyin.
3. Sistem rolünü tanımlayın:
- Bağlam sağlamak için mesajlarınızdaki `` sistem '' rolünü kullanın. Örneğin, DeepSeek'e, kullanıcı sorgularından önce bu rolü belirleyen bir mesaj hazırlayarak belirli bir uzman olarak hareket etmesini (örneğin, bir baş satın alma görevlisi) talimat verin.
4. Düşünce zincirini kullanın:
-Karmaşık sorgular için, özellikle matematiksel bağlamlarda, adım adım akıl yürütmeyi teşvik etmek için istemlerinizi yapılandırın. Bu, yanıtların doğruluğunu artırabilir.
- Örnek istemi: "Lütfen adım adım akıl yürütün ve son cevabınızı $$ \ boxed {} $$ içinde sunun."
5. Model parametrelerini ayarlayın:
- Yaratıcılığı ve doğrulukla kontrol etmek için `` sıcaklık '' gibi parametreleri ayarlayın. Rasgeleleri en aza indirmek ve tutarlılığı iyileştirmek için teknik görevler için daha düşük bir sıcaklık (yaklaşık 0.5-0.7) önerilmektedir [4].
6. Test ve yineleme:
- Farklı şablonlar ve parametrelerle deney yapın. Yanıtları analiz edin ve yaklaşımınızı daha iyi sonuçlar verdiğine göre geliştirin.
7. Mağaza Konuşma Geçmişi:
- Birden çok etkileşim üzerindeki bağlamı korumak için, önceki mesajları saklamak için bir sistem uygulayın. Bu, Deepseek'in önceki sorgular üzerine inşa edilmesini sağlar ve daha alakalı cevaplara yol açar.
8. R1 modelleri için sistem istemlerinden kaçının:
- R1 modellerini kullanırken, girişinize sistem istemlerini dahil etmekten kaçının; Bunun yerine, gerekli tüm talimatları doğrudan kullanıcı istemlerine dahil edin [4] [6].
Bu adımları izleyerek ve önceden tanımlanmış şablonları etkili bir şekilde kullanarak, Deepseek'in özel ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış ilgili ve doğru çıktılar üretmede performansını artırabilirsiniz.
Alıntılar:
[1] https://www.listendata.com/2025/01/how-to-use-deepseek-in-r.html
[2] https://latenode.com/blog/what-is-eepseek-doder-revolutioning-code-tomation-in-lateenode
[3] https://www.reddit.com/r/sillytavernai/comments/1hn4bua/deepseekv3/
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandasyonlar_for_r1_local_use/
[5] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ovfile
[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-axclude-the-think--pocess-inde-depseek-r1-localy-locally-oll