如何评价 deepseek 的 deepseek-V3 模型？？不妨来使用这些提示词测试一下

### 修改和定制 DeepSeek 提示词指令

对于希望调整或创建特定于应用需求的提示词指令，理解并遵循某些原则至关重要。当编写这些指令时，应当确保给出的是清晰而具体的指示[^3]。 #### 清晰具体的要求 为了使大型语言模型(LLM)能够按照预期执行任务，提供精确的任务描述非常重要。这不仅限于告诉LLM做什么，还包括如何做以及期望的结果是什么样的。例如，在构建查询数据库的代理执行器(agent executor)时，如果`prompt`为空，则会基于上下文自动生成一个合适的提示来帮助更好地理解和操作数据[^2]。 #### 使用强化学习微调 通过采用RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)，可以进一步优化LLM的表现，使其更擅长处理复杂的自然语言请求。这种方法允许系统根据人类反馈不断改进其行为模式，从而提高响应质量[^1]。 #### 编写高效prompt的例子 下面是一个简单的Python函数模板，用于生成针对DeepSeek API的有效提示： ```python def generate_deepseek_prompt(query, context=None): """ Generates a well-formatted prompt string for use with the DeepSeek API. Args: query (str): The main question or command you want to ask DeepSeek. context (list[str], optional): Additional information that may help refine results. Returns: str: A formatted prompt ready to be sent as part of an API request. """ base_prompt = f"Please provide detailed information about {query}." if context: additional_info = " ".join(context) refined_query = f"{base_prompt} Consider this background info when answering: {additional_info}" else: refined_query = base_prompt return refined_query ```