When should I choose DeepSeek R1 over DeepSeek v3?

Pick DeepSeek R1 for multi‑step reasoning, complex planning, and math/logic tasks. Choose v3 for fast, general chat, drafting, coding assistance, and high‑throughput pipelines.

Should I use chain‑of‑thought prompting with DeepSeek R1?

No. Guidance suggests avoiding explicit chain‑of‑thought and relying on the model’s built‑in reasoning. Ask for final answers with brief justifications instead.

How do I get consistent JSON from DeepSeek v3?

Use a short system prompt that mandates JSON only, define a tight schema, and optionally set stop sequences. Lower temperature and cap max tokens to limit drift.

What temperature should I use for reasoning tasks?

Start low (0.0–0.3) for determinism and evaluation. Raise to 0.4–0.7 for balanced creativity in drafting or coding; use higher values for brainstorming.

Can I run DeepSeek models locally?

Community setups exist for experimentation, but production often uses hosted APIs for stability and performance. Check model cards and community guides for local instructions.

DeepSeek v3 ಮತ್ತು R1 ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು: ತಾರ್ಕಿಕ ಮತ್ತು ಚಾಟ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್

ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಕೆಟ್ಟ ಉತ್ತರವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮಾಡಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಒಬ್ಬಂಟಿಯಲ್ಲ. DeepSeek R1 ನಂತಹ ತಾರ್ಕಿಕ-ಮೊದಲ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು DeepSeek v3 ನಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಉತ್ಪಾದಕತೆಯ ಚಾಟ್ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ, ಹಳೆಯ ಪ್ಲೇಬುಕ್ (ದೀರ್ಘ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು, ಭಾರೀ ಚೈನ್-ಆಫ್-ಥಾಟ್ ಪ್ರಚೋದನೆ) ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ DeepSeek v3 ಮತ್ತು R1 ಅನ್ನು ತಾರ್ಕಿಕ ಮತ್ತು ಚಾಟ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಹೇಗೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ—ಏನನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬೇಕು, ಯಾವಾಗ ಸ್ಕ್ಯಾಫೋಲ್ಡ್ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ, ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುವುದು.

ಶೈಲಿಯ ಟಿಪ್ಪಣಿ: ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರ-ಆಧಾರಿತ. ನಾವು ಕಟ್-ಅಂಡ್-ಪೇಸ್ಟ್ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಗಾರ್ಡ್‌ರೈಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಏನು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತೇವೆ.

ನಿಮಗೆ ದೃಢವಾದ ಬಹು-ಹಂತದ ತಾರ್ಕಿಕತೆ, ಪುರಾವೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಯೋಜನೆ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ DeepSeek R1 ಬಳಸಿ.

ವೇಗದ, ನಿಖರವಾದ ಚಾಟ್, ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಹಾಯ, ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ Q&A ಗಾಗಿ DeepSeek v3 ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಚೈನ್-ಆಫ್-ಥಾಟ್ ಅನ್ನು ಬಲವಂತಪಡಿಸಬೇಡಿ. ಬದಲಾಗಿ "ಅಂತಿಮ ಉತ್ತರಗಳು," "ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ತಾರ್ಕಿಕತೆ" ಅಥವಾ ರಚನಾತ್ಮಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ.

ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಇರಿಸಿ; ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.

ಶೂನ್ಯ-ಶಾಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ; ಸ್ಥಿರವಾದ ವೈಫಲ್ಯದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನೀವು ನೋಡಿದರೆ ಮಾತ್ರ ಕೆಲವು-ಶಾಟ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.

DeepSeek R1 vs v3 ನಲ್ಲಿ ಏನು ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ

DeepSeek R1: ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಹಂತ-ಹಂತದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್‌ನ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ "ಉತ್ತರಿಸುವ ಮೊದಲು ಯೋಚಿಸಲು" ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ತಾರ್ಕಿಕ-ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಮಾದರಿ. ಅನೇಕ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಸ್‌ಗಳು ಚೈನ್-ಆಫ್-ಥಾಟ್ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತವೆ; ಶೂನ್ಯ-ಶಾಟ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ R1 ಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

DeepSeek v3: ವೇಗದ, ಬಲವಾದ MoE ಚಾಟ್ ಮಾದರಿ (671B ಒಟ್ಟು ನಿಯತಾಂಕಗಳು; ಪ್ರತಿ ಟೋಕನ್‌ಗೆ 37B ಸಕ್ರಿಯ) ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವೆಚ್ಚ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಪರಿಚಿತ API ದಕ್ಷತಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಆಧುನಿಕ ಮಾದರಿ ಗುಣಮಟ್ಟದೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶದ ಭಾಷಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿರಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ಅಧಿಕೃತ ಡಾಕ್ಸ್‌ಗಳು OpenAI-ಶೈಲಿಯ API ಬಳಕೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.

ನಡೆಸುವಾಗ:

R1 ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ: ಗಣಿತ ಪದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ವಿಭಜನೆಗಳು, ಬಹು-ನಿರ್ಬಂಧ ಯೋಜನೆ, ಸುಪ್ತ ಹಂತಗಳೊಂದಿಗೆ ಟ್ರಿಕಿ ತಾರ್ಕಿಕತೆ.

v3 ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ: ಗ್ರಾಹಕ ಚಾಟ್, ಕೋಡಿಂಗ್ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು, ಪುನಃ ಬರೆಯುವುದು, ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ವೇಗದ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಲೂಪ್‌ಗಳು.

ಸುವರ್ಣ ನಿಯಮ: ತಾರ್ಕಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಪ್ರಚೋದಿಸಬೇಡಿ

R1 ನಂತಹ ತಾರ್ಕಿಕ ಮಾದರಿಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಆಂತರಿಕ ಸಮಾಲೋಚನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಚೈನ್-ಆಫ್-ಥಾಟ್ ಅನ್ನು ಬಲವಂತಪಡಿಸುವುದು ("ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಯೋಚಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಿ") ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಾಕ್ಚಾತುರ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬೇರೆಡೆಗೆ ಸೆಳೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿರುತ್ಸಾಹಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಬದಲಾಗಿ, ಬಳಸಿ:

"ಅಂತಿಮ ಉತ್ತರ ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ನೀಡಿ."

"ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀಡಿ, ನಂತರ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಅಲ್ಲಿಗೆ ಕರೆದೊಯ್ದ 3 ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ."

"ಫಲಿತಾಂಶ ಮತ್ತು 2-ವಾಕ್ಯದ ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಿಂತಿರುಗಿ."

ಇದು ಸರಳವಾದ, ಶೂನ್ಯ-ಶಾಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು R1 ಗಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಹಂತ-ಹಂತದ ಸೂಚನೆಗಳಿಗಿಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಉತ್ತಮವಾಗಿರಬಹುದು ಎಂಬ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ.

ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು

1) ಶೂನ್ಯ-ಶಾಟ್, ಕನಿಷ್ಠೀಯತಾವಾದಿ (R1 ಗಾಗಿ ಮೊದಲ ಪ್ರಯತ್ನ; v3 ಗೂ ಉತ್ತಮ)

ಗುರಿ: ಕನಿಷ್ಠ ನಿರ್ಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಕ್ಷುಲ್ಲಕವಲ್ಲದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿ.

ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್:

ನೀವು ಜಾಗರೂಕ ಸಮಸ್ಯೆ-ಪರಿಹರಿಸುವವರು.
ಪ್ರಶ್ನೆ: {task}
ಸೂಚನೆಗಳು: ಅಂತಿಮ ಉತ್ತರ ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು (ಗರಿಷ್ಠ 3 ವಾಕ್ಯಗಳು) ನೀಡಿ.

ಇದು ಏಕೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ: ಇದು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ ಮತ್ತು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಇರಿಸಿಕೊಂಡು ಆಂತರಿಕ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುತ್ತದೆ.

2) ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್ (API ಗಳು, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಅಥವಾ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ)

ನೀವು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ವರೂಪಗಳು ಬೇಕಾದಾಗ ಬಳಸಿ.

ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್:

ಸಿಸ್ಟಮ್: ನೀವು ಮಾನ್ಯವಾದ JSON ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬೇಕು.
ಬಳಕೆದಾರ: ಒಂದು ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಒಂದು ಅವಕಾಶದೊಂದಿಗೆ 5 ಬುಲೆಟ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ.
JSON ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿ: {
"bullets": . News/model ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು v3 ನ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.

ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದ ಮೂಲಕ DeepSeek v3 ಮತ್ತು R1 ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು

ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಚಾಟ್: ವೇಗ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚಕ್ಕಾಗಿ v3; ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ನೀತಿ ಅನುಸರಣೆಗಾಗಿ ಕೆಲವು-ಶಾಟ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.

ವಿಶ್ಲೇಷಕರ ಬ್ರೀಫಿಂಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ಮೆಮೊಗಳು: ಹೆಚ್ಚಿನ-ಸಮಗ್ರತೆಯ ತಾರ್ಕಿಕತೆಗಾಗಿ R1; "ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ತಾರ್ಕಿಕತೆ" ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.

ಕೋಡಿಂಗ್ ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ರಿಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಯೋಜನೆಗಳು: ತ್ವರಿತ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗೆ v3 ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ; ನೀವು ಟ್ರೇಡ್‌ಆಫ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾದ ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ R1.

ನಿರ್ಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಗಣಿತ, ತರ್ಕ, ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ: R1 ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.

ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಸಾರಾಂಶ ಅಥವಾ ಪುನಃ ಬರೆಯುವ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು: ಥ್ರೋಪುಟ್‌ಗಾಗಿ v3.

RAG ಸಹಾಯಕರಲ್ಲಿ R1 ನೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುವ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಾಗಿ, ಸಮುದಾಯ ಮತ್ತು ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ರೈಟ್-ಅಪ್‌ಗಳನ್ನು ನೋಡಿ ಅದು ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಮಾದರಿಗಳು, v3 ಗಾಗಿ ಕೋಡಿಂಗ್-ಆಧಾರಿತ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ತಾರ್ಕಿಕ ವಿಷಯದ ಸುರಕ್ಷಿತ ನಿರ್ವಹಣೆ

ಸಂಪೂರ್ಣ ಚೈನ್-ಆಫ್-ಥಾಟ್ ಅನ್ನು ಕೇಳಬೇಡಿ. ನಿಮಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಸಣ್ಣ ಸಮರ್ಥನೆ ಅಥವಾ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ವಿನಂತಿಸಿ.

ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, ನೀತಿ ಸಾಲನ್ನು ಸೇರಿಸಿ: "ನೀವು ಖಚಿತವಾಗಿರದಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯವು ಹಾನಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡಿದರೆ, ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ ಅಥವಾ ನಿರಾಕರಿಸಿ."

ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ: "ಉತ್ತರಿಸುವ ಮೊದಲು ಅಂಕಗಣಿತವನ್ನು ಎರಡು ಬಾರಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ."

ಇದು R1-ಶೈಲಿಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ: ಕನಿಷ್ಠ ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್, ಚೈನ್-ಆಫ್-ಥಾಟ್ ಎಲಿಸಿಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ಆಂತರಿಕ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ.

ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ: ನಕಲು-ಸಿದ್ಧ ತುಣುಕುಗಳು

A) ಸಂಕೀರ್ಣ ಯೋಜನೆ (R1)

ಗುರಿ: ಕನಿಷ್ಠ ಚರ್ನ್‌ನೊಂದಿಗೆ 1,000 ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ 6-ವಾರಗಳ ಉತ್ಪನ್ನ ಬೀಟಾವನ್ನು ಯೋಜಿಸಿ. ಹಿಂತಿರುಗಿ:

ಮೈಲಿಗಲ್ಲುಗಳು (ವಾರದಿಂದ ವಾರಕ್ಕೆ)

ಪ್ರಮುಖ ಅಪಾಯಗಳು (ಗರಿಷ್ಠ 5)

ಉಪಶಮನಗಳು (ಪ್ರತಿ ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ಒಂದು) ನಿರ್ಬಂಧಗಳು: ಒಟ್ಟು 200 ಪದಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಇರಿಸಿ.


### B) ನೀತಿ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಚಾಟ್ (v3)

ಸಿಸ್ಟಮ್: ನೀವು ಸಹಾಯಕ, ನೀತಿ-ಅನುಸರಣೆಯ ಸಹಾಯಕರು. ವಿನಂತಿಯು ನೀತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಘರ್ಷಿಸಿದರೆ, ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ ಅಥವಾ ಸುರಕ್ಷಿತ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ನೀಡಿ. ಬಳಕೆದಾರ: ವಿಳಂಬವಾದ ಆರ್ಡರ್‌ಗಾಗಿ ಮರುಪಾವತಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಸಹಾನುಭೂತಿಯ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಇರಿಸಿ ಮತ್ತು ಎರಡು ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡಿ.


### C) ಗಣಿತ/ತರ್ಕ (R1)

ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿ. ಅಂತಿಮ ಉತ್ತರ ಮತ್ತು 2-ವಾಕ್ಯದ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ನೀಡಿ. ಸಮಸ್ಯೆ: {word problem}


### D) ಕೋಡ್ ವಿಮರ್ಶೆ (v3)

ನೀವು ಹಿರಿಯ ಪೈಥಾನ್ ವಿಮರ್ಶಕರು. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಓದುವಿಕೆಗಾಗಿ ತುಣುಕನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ. ಹಿಂತಿರುಗಿ:

ಸಮಸ್ಯೆಗಳು (ಬುಲೆಟ್)

ಫಿಕ್ಸ್‌ಗಳು (ಬುಲೆಟ್)

ಉದಾಹರಣೆ ರಿಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ (<=30 ಸಾಲುಗಳು)


### E) JSON ಗೆ ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ (v3)

ಸಿಸ್ಟಮ್: ಮಾನ್ಯ JSON ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಿಂತಿರುಗಿ. ಬಳಕೆದಾರ: ಪಠ್ಯದಿಂದ ಕಂಪನಿ, ಆದಾಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಧಾನ ಕಚೇರಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ. ಕಾಣೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, ನಲ್ ಬಳಸಿ. ಸ್ಕೀಮಾ: {"company":"string","revenue":"string|null","hq":"string|null"} ಪಠ್ಯ: {paste}

ನಿವಾರಣೆ: ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅಥವಾ ಭ್ರಮೆ ಮಾಡಿದಾಗ

ತುಂಬಾ ವಾಕ್ಚಾತುರ್ಯ? ಗರಿಷ್ಠ ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ ಅಥವಾ "ಗರಿಷ್ಠ 120 ಪದಗಳು" ಸೇರಿಸಿ.

ಸ್ಥಿರವಲ್ಲದ ಸ್ವರೂಪ? JSON-ಮಾತ್ರ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟಾಪ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.

ತಪ್ಪು ಊಹೆಗಳು? ಒಂದು-ಸಾಲಿನ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ: "ಖಚಿತವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, 1 ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ."

ಗಣಿತ ದೋಷಗಳು? "ಅಂತಿಮ ಉತ್ತರಕ್ಕೆ ಮೊದಲು ಅಂಕಗಣಿತವನ್ನು ಎರಡು ಬಾರಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ." ಸೇರಿಸಿ.

ದುರ್ಬಲ ಚೈನ್ ಕಾರ್ಯಗಳು? ಎರಡು ಕರೆಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ: ಯೋಜನೆ → ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ.

API ತ್ವರಿತ ಪ್ರಾರಂಭ (ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ)

ಎಂಡ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಮತ್ತು ಕೀ ನಿರ್ವಹಣೆ OpenAI-ಶೈಲಿಯ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ. model, messages, temperature, max_tokens ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಆಯ್ಕೆಗಳಂತಹ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿ.

DeepSeek v3 ವಿಶೇಷತೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಸುದ್ದಿ/ಮಾದರಿ ನವೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಾರಾಂಶಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಸಂಗತಿ: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಾಗಿ Sider.AI ಬಳಸುವುದು

ನೀವು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ—ಶೂನ್ಯ-ಶಾಟ್ ವಿರುದ್ಧ ಕೆಲವು-ಶಾಟ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು, ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಟಾಗಲ್ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ R1 ವಿರುದ್ಧ v3 ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು—ಓವರ್‌ಲೇ ಸಹಾಯಕವು ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂಲಕ, Sider.AI ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕನಿಷ್ಠ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಬರಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಒಂದೇ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ ಪುಟಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡಲು, ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ಮತ್ತು A/B ಮಾಡಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಮುಖ ಟೇಕ್‌ಅವೇಗಳು

DeepSeek R1 ಗಾಗಿ ಕನಿಷ್ಠ, ಶೂನ್ಯ-ಶಾಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ; ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಚೈನ್-ಆಫ್-ಥಾಟ್ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.

ವೇಗದ, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಚಾಟ್ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ DeepSeek v3 ಅನ್ನು ಬಳಸಿ; ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಗಾಗಿ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಸ್ವರೂಪಗಳ ಮೇಲೆ ಒಲವು ತೋರಿ.

ಸ್ಥಿರವಾದ ವೈಫಲ್ಯದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಮಾತ್ರ ಕೆಲವು-ಶಾಟ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.

JSON ಸ್ಕೀಮಾಗಳು, ಸಣ್ಣ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟಾಪ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ರಚನೆಯನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿ.

ಸಂಕೀರ್ಣ ತಾರ್ಕಿಕತೆಗಾಗಿ, ಸಂಪೂರ್ಣ ತಾರ್ಕಿಕ ಲಾಗ್‌ಗಳಲ್ಲ, ಅಂತಿಮ ಉತ್ತರಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಸಮರ್ಥನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ.

FAQ

Q1: ನಾನು DeepSeek v3 ಗಿಂತ DeepSeek R1 ಅನ್ನು ಯಾವಾಗ ಆರಿಸಬೇಕು? ಬಹು-ಹಂತದ ತಾರ್ಕಿಕತೆ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಗಣಿತ/ತರ್ಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ DeepSeek R1 ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ವೇಗದ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಚಾಟ್, ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್, ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಹಾಯ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ v3 ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ.

Q2: ನಾನು DeepSeek R1 ನೊಂದಿಗೆ ಚೈನ್-ಆಫ್-ಥಾಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬೇಕೇ? ಇಲ್ಲ. ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಚೈನ್-ಆಫ್-ಥಾಟ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ಅಂತರ್ಗತ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಲು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಬದಲಾಗಿ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಸಮರ್ಥನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಂತಿಮ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ.

Q3: DeepSeek v3 ನಿಂದ ನಾನು ಸ್ಥಿರವಾದ JSON ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಡೆಯುವುದು? JSON ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಕಡ್ಡಾಯಗೊಳಿಸುವ ಸಣ್ಣ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ, ಬಿಗಿಯಾದ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ ಮತ್ತು ಐಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಸ್ಟಾಪ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಲು ತಾಪಮಾನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಗರಿಷ್ಠ ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಿ.

Q4: ತಾರ್ಕಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ನಾನು ಯಾವ ತಾಪಮಾನವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು? ನಿರ್ಣಾಯಕತೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಕಡಿಮೆ (0.0–0.3) ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಕೋಡಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಮತೋಲಿತ ಸೃಜನಶೀಲತೆಗಾಗಿ 0.4–0.7 ಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಿ; ಬ್ರೈನ್‌ಸ್ಟಾರ್ಮಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

Q5: ನಾನು DeepSeek ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸಬಹುದೇ? ಪ್ರಯೋಗಕ್ಕಾಗಿ ಸಮುದಾಯ ಸೆಟಪ್‌ಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ, ಆದರೆ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ API ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ಸೂಚನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.