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 yorumlarla, DeepSeek'in sohbet modellerini duygu sınıflandırması için kullanmayı keşfedeceksin. İdeal olarak, çıktıları şu biçimde istiyoruz:
1. Yorum metni = <1-5 puan>
2. Yorum metni = <1-5 puan>
3. ...
Bu egzersiz
Python ile DeepSeek Kullanımı
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Verilen ifadelerin duygu durumunu
1ile5arasında (olumlu → olumsuz) sınıflandıracak birprompttanımla — henüz hiçbir örnek verme! - Bu prompt'u
deepseek-ai/DeepSeek-V3modeline göndermek için bir istek oluştur.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
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-V3",
messages=[{"role": "user", "content": ____}],
max_tokens=150
)
print(response.choices[0].message.content)