كيفية استخدام DeepSeek v3 و R1: المطالبة بالمنطق ومهام الدردشة
إذا سبق لك أن بالغت في تصميم مطالبة ما ثم حصلت على إجابة أسوأ، فأنت لست وحدك. مع النماذج التي تعتمد على المنطق أولاً مثل DeepSeek R1 ونماذج الدردشة عالية الإنتاجية مثل DeepSeek v3، غالبًا ما تفشل الخطة القديمة (المطالبات الطويلة، والإقناع الثقيل بسلسلة الأفكار). يوضح هذا الدليل بالضبط كيفية مطالبة DeepSeek v3 و R1 بمهام المنطق والدردشة - ما يجب تبسيطه، ومتى يتم التدعيم، وكيفية ضبط الإعدادات للحصول على نتائج مستقرة ودقيقة.
ملاحظة حول الأسلوب: عملية وموجهة نحو الحلول. سنركز على ما ينجح، مع أنماط النسخ واللصق والضمانات.
- استخدم DeepSeek R1 عندما تحتاج إلى منطق قوي متعدد الخطوات، وإثباتات، وتخطيط معقد.
- استخدم DeepSeek v3 للدردشة السريعة والدقيقة، والمساعدة في البرمجة، والصياغة، والأسئلة والأجوبة العامة على نطاق واسع.
- لا تفرض سلسلة الأفكار. اطلب "إجابات نهائية" أو "أساس منطقي موجز" أو مخرجات منظمة بدلاً من ذلك.
- حافظ على المطالبات قصيرة وواضحة؛ أضف القيود ومعايير التقييم فقط عند الضرورة.
- ابدأ بالتصوير الصفري؛ أضف أمثلة قليلة فقط إذا رأيت أنماط فشل متسقة.
ما هو المختلف في DeepSeek R1 مقابل v3
- DeepSeek R1: نموذج مُحسَّن للمنطق مصمم "للتفكير قبل الإجابة"، مما يقلل الحاجة إلى المطالبة الصريحة خطوة بخطوة. تنصح العديد من المنصات والوثائق بتجنب متطلبات سلسلة الأفكار؛ غالبًا ما يعمل التصوير الصفري بشكل أفضل مع R1,,.
- DeepSeek v3: نموذج دردشة MoE سريع وقوي (إجمالي 671 مليار معلمة؛ 37 مليار نشطة لكل رمز) يهدف إلى مهام اللغة للأغراض العامة مع أداء ممتاز من حيث التكلفة، وبيئة عمل API مألوفة، وجودة نموذج حديثة ,. تُظهر الوثائق الرسمية استخدام API على غرار OpenAI.
في الواقع:
- اختر R1 من أجل: مسائل كلامية رياضية، وتحليلات استراتيجية، وتخطيط متعدد القيود، ومنطق صعب مع خطوات كامنة.
- اختر v3 من أجل: دردشة العملاء، ومراجعات البرمجة، وإعادة الكتابة، والتلخيص، وحلقات التكرار السريع.
القاعدة الذهبية: لا تفرط في مطالبة نماذج المنطق
تؤدي نماذج المنطق مثل R1 بالفعل مداولات داخلية. غالبًا ما يؤدي فرض سلسلة الأفكار ("فكر خطوة بخطوة وأظهر منطقك") إلى إضافة إسهاب، ويمكن أن يصرف النموذج، وفي بعض الإعدادات قد يتم تثبيطه. بدلاً من ذلك، استخدم:
- "قدم الإجابة النهائية وشرحًا موجزًا."
- "أعط الإجابة، ثم اذكر العوامل الرئيسية الثلاثة التي أدت بك إلى هناك."
- "أرجع النتيجة فقط بالإضافة إلى تبرير من جملتين."
يتماشى هذا مع التوجيهات القائلة بأن المطالبات البسيطة ذات التصوير الصفري يمكن أن تكون فعالة - أو أفضل - من التعليمات التدريجية المعقدة لـ R1,,.
أنماط المطالبة التي تعمل
1) التصوير الصفري، البسيط (أفضل محاولة أولى لـ R1؛ رائع لـ v3 أيضًا)
الهدف: حل مشكلة غير تافهة بأقل قدر من القيود.
نموذج المطالبة:
أنت خبير في حل المشكلات.
السؤال: {task}
التعليمات: قدم الإجابة النهائية وأساسًا منطقيًا موجزًا (بحد أقصى 3 جمل).
لماذا هذا ينجح: إنه يشجع المنطق الداخلي مع الحفاظ على تركيز الإخراج وقصره.
2) الإخراج المقيد (لواجهات برمجة التطبيقات أو الموثوقية أو التشغيل الآلي)
استخدمه عندما تحتاج إلى تنسيقات يمكن التنبؤ بها.
نموذج المطالبة:
النظام: يجب عليك إرجاع JSON صالح فقط.
المستخدم: لخص هذا المستند في 5 نقاط مع خطر واحد وفرصة واحدة.
إرجاع JSON: {
"bullets": . تسلط ملاحظات الأخبار/النموذج الضوء على كفاءة v3 ونطاقه، بينما توفر بطاقات النموذج سياقًا إضافيًا.
الاختيار بين DeepSeek v3 و R1 حسب حالة الاستخدام
- دردشة دعم العملاء: v3 للسرعة والتكلفة؛ أضف أمثلة قليلة للالتزام بالنبرة والسياسة.
- إحاطات المحللين ومذكرات القرار: R1 لمنطق عالي النزاهة؛ قم بتعيين قيد "أساس منطقي موجز".
- مراجعة التعليمات البرمجية وخطط إعادة البناء: v3 ممتاز للتكرار السريع؛ R1 عندما تحتاج إلى منطق عميق حول المفاضلات.
- الرياضيات والمنطق والجدولة مع القيود: يتفوق R1 عادةً.
- تلخيص واسع النطاق أو خطوط أنابيب إعادة الكتابة: v3 للإنتاجية.
للحصول على برنامج تعليمي للبناء باستخدام R1 في مساعد RAG، راجع الكتابات المجتمعية والبرامج التعليمية التي تعرض أنماطًا شاملة وأمثلة موجهة نحو البرمجة لـ v3 وتجارب محلية من خلال مجموعات المجتمع.
التعامل الآمن مع محتوى المنطق
- لا تطلب سلسلة أفكار كاملة. إذا كنت بحاجة إلى الشفافية، فاطلب تبريرًا موجزًا أو قائمة بالعوامل الرئيسية.
- بالنسبة للمجالات الحساسة، قم بتضمين سطر سياسة: "إذا كنت غير متأكد أو كانت المهمة قد تسبب ضررًا، فاطلب أسئلة توضيحية أو ارفض."
- أضف مطالبات التحقق للمهام العددية: "تحقق جيدًا من العمليات الحسابية قبل الإجابة."
يعكس هذا التوجيه الشائع لأفضل الممارسات لنماذج نمط R1: المطالبة البسيطة، وتجنب استنباط سلسلة الأفكار، والاعتماد على المنطق الداخلي للنموذج,,.
مكتبة المطالبات: مقتطفات جاهزة للنسخ
أ) التخطيط المعقد (R1)
الهدف: خطط لنسخة تجريبية للمنتج لمدة 6 أسابيع لـ 1000 مستخدم مع الحد الأدنى من التوقف.
إرجاع:
- المراحل الرئيسية (أسبوعًا بعد أسبوع)
- المخاطر الرئيسية (بحد أقصى 5)
- التخفيفات (واحدة لكل خطر)
القيود: حافظ على الإجمالي أقل من 200 كلمة.
### ب) الدردشة الحساسة للسياسة (v3)
النظام: أنت مساعد مفيد ومتوافق مع السياسة. إذا كان الطلب يتعارض مع السياسة، فاطرح سؤالاً توضيحيًا أو قدم بديلاً آمنًا.
المستخدم: قم بصياغة رد استرداد لطلب متأخر. حافظ على النبرة المتعاطفة وقدم خيارين.
### ج) الرياضيات/المنطق (R1)
حل ما يلي. قدم الإجابة النهائية وفحصًا من جملتين.
المشكلة: {word problem}
### د) مراجعة التعليمات البرمجية (v3)
أنت مراجع بايثون أول. قم بتحليل المقتطف من أجل الأداء وقابلية القراءة.
إرجاع:
- مثال على إعادة البناء (<=30 سطرًا)
### هـ) استخراج البيانات إلى JSON (v3)
النظام: إرجاع JSON صالح فقط.
المستخدم: استخرج الشركة والإيرادات والمقر الرئيسي من النص. إذا كان مفقودًا، فاستخدم null.
المخطط: {"company":"string","revenue":"string|null","hq":"string|null"}
النص: {paste}
استكشاف الأخطاء وإصلاحها: متى تنحرف المخرجات أو تهلوس
- مطول جدًا؟ قم بخفض الحد الأقصى للرموز أو أضف "بحد أقصى 120 كلمة."
- تنسيق غير متسق؟ أضف مطالبة نظام JSON فقط وتسلسل إيقاف.
- افتراضات خاطئة؟ أضف قيدًا من سطر واحد: "إذا كنت غير متأكد، فاطرح سؤالاً توضيحيًا واحدًا."
- أخطاء في الرياضيات؟ أضف "تحقق جيدًا من العمليات الحسابية قبل الإجابة النهائية."
- مهام السلسلة الهشة؟ قسّم إلى مكالمتين: خطة ← تنفيذ.
البدء السريع لواجهة برمجة التطبيقات (مفاهيمي)
- تتبع إدارة نقطة النهاية والمفتاح واجهة على غرار OpenAI. توقع حقولًا قياسية مثل
model و messages و temperature و max_tokens وخيارات البث.
- يتم تلخيص تفاصيل DeepSeek v3 ومطالبات الأداء في تحديث الأخبار/النموذج الرسمي وبطاقات النموذج.
جدير بالذكر: استخدام Sider.AI لتكرار المطالبات
إذا كنت تستكشف الأنماط بسرعة - اختبار التصوير الصفري مقابل عدد قليل من اللقطات، أو تبديل التنسيقات، أو مقارنة استجابات R1 مقابل v3 - يمكن لمساعد التراكب تسريع الحلقة. بالمناسبة، Sider.AI يجعل من السهل صياغة المطالبات وتكرارها و A/B عبر الصفحات والأدوات في سير عمل واحد، بحيث يمكنك التركيز على الحد الأدنى من المطالبات التي تعمل بشكل أفضل لمهمتك. النقاط الرئيسية
- فضل المطالبات البسيطة ذات التصوير الصفري لـ DeepSeek R1؛ تجنب طلبات سلسلة الأفكار الصريحة,,.
- استخدم DeepSeek v3 للدردشة السريعة والقابلة للتطوير والمهام المنظمة؛ اعتمد على التنسيقات المقيدة من أجل الموثوقية,,.
- أضف أمثلة قليلة فقط لتصحيح أوضاع الفشل المتسقة.
- فرض البنية باستخدام مخططات JSON ومطالبات النظام القصيرة وتسلسلات الإيقاف.
- للمنطق المعقد، اطلب إجابات نهائية بالإضافة إلى تبريرات موجزة - وليس سجلات منطقية كاملة.
الأسئلة الشائعة
س1: متى يجب أن أختار DeepSeek R1 بدلاً من DeepSeek v3؟
اختر DeepSeek R1 للمنطق متعدد الخطوات والتخطيط المعقد ومهام الرياضيات/المنطق. اختر v3 للدردشة العامة السريعة والصياغة والمساعدة في البرمجة وخطوط الأنابيب عالية الإنتاجية.
س2: هل يجب أن أستخدم مطالبة سلسلة الأفكار مع DeepSeek R1؟
لا. تشير التوجيهات إلى تجنب سلسلة الأفكار الصريحة والاعتماد على المنطق المدمج في النموذج. اطلب إجابات نهائية مع تبريرات موجزة بدلاً من ذلك.
س3: كيف أحصل على JSON متسق من DeepSeek v3؟
استخدم مطالبة نظام قصيرة تفرض JSON فقط، وحدد مخططًا محكمًا، وقم اختياريًا بتعيين تسلسلات إيقاف. اخفض درجة الحرارة واغلق الحد الأقصى للرموز للحد من الانحراف.
س4: ما هي درجة الحرارة التي يجب أن أستخدمها لمهام المنطق؟
ابدأ منخفضًا (0.0-0.3) من أجل الحتمية والتقييم. ارفع إلى 0.4-0.7 من أجل الإبداع المتوازن في الصياغة أو البرمجة؛ استخدم قيمًا أعلى للعصف الذهني.
س5: هل يمكنني تشغيل نماذج DeepSeek محليًا؟
توجد إعدادات مجتمعية للتجريب، ولكن الإنتاج غالبًا ما يستخدم واجهات برمجة تطبيقات مستضافة من أجل الاستقرار والأداء. تحقق من بطاقات النموذج وأدلة المجتمع للحصول على إرشادات محلية.
