Yorumlarla zero-shot istemleme
Soruları yanıtlama, metni dönüştürme ve yeni metin üretmenin yanı sıra, DeepSeek modelleri kategorilendirme ve duygu analizi gibi sınıflandırma görevleri için de kullanılabilir.
Bu egzersizde, Toe-Tally Comfortable adlı çevrimiçi bir ayakkabı mağazasından alınan yorumları kullanarak sohbet modunda duygu sınıflandırması için DeepSeek kullanımını keşfedeceksin. İdealde, çıktıları şu biçimde istiyorsun:
1. Yorum metni = <1-5 puan>
2. Yorum metni = <1-5 puan>
3. ...
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile DeepSeek Kullanımı
Egzersiz talimatları
- Verilen ifadelerin duygusunu
1'den5'e kadar sayılarla (olumludan olumsuza) sınıflandıracak birprompttanımla — şimdilik hiçbir örnek verme! - Bu prompt'u
deepseek-ai/DeepSeek-V4-Promodeline gönderecek bir istek oluştur.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
client = OpenAI(api_key="", base_url="https://api.together.xyz/v1")
# Define a multi-line prompt to classify sentiment
prompt = """____. Return no explanations:
1. Unbelievably good!
2. Shoes fell apart on the second use.
3. The shoes look nice, but they aren't very comfortable.
4. Can't wait to show them off!"""
# Create a request to the chat model
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro",
messages=[{"role": "user", "content": ____}],
max_tokens=500
)
print(response.choices[0].message.content)