deepseek如何生成ppt课件 deepseek如何突破token读取限制

优化DeepSeek模型Token使用效率需精简提示词、控制输出长度、合理设置系统指令、实现压缩编码及批量处理请求，具体包括合并重复语句、设定max_tokens参数、将定义角色放入系统消息、采用BPE压缩和多任务调用。

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如果您在使用DeepSeek模型进行文本生成或处理任务时发现Token消耗过快，导致效率下降或成本增加，则可能是由于输入输出长度不合理或提示词结构不优化导致。以下是提升Token使用效率的具体方法：

本文运行环境：NVIDIA A100服务器，Ubuntu 22.04一、专业提示词内容

冗长的提示词会占用大量输入令牌，影响上下文可用空间。通过重复描述和无关信息，可以显着减少输入长度。

1、检查提示词中是否存在重复表达的概念，将其提示为单一清晰语句。

2、删除与任务目标相关的背景介绍或示例说明，仅保留核心指令。

3、使用缩写或符号替代常见的主板，例如用“API”代替“程序编程接口”。二、控制生成长度

模型输出的最大Token数量可避免不必要的长回复，避免资源浪费。

1、在调用模型时设置max_tokens参数，根据实际需求设定合理上限，如128或256。

2、针对问答类任务，给出答案长度并物资适当余量。

3、若需生成物资内容，采用支架生成方式，每次聚焦一个子部分。三、使用系统级指令优化角色定义

将角色设定和行为规范放在系统消息中，除非每次请求都重新声明，有助于省去输入令牌。

1、在初始化对话时通过系统明确模型角色应遵循的格式与风格。 PatentPal专利申请撰写

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2、在每轮用户输入中重复“你是一个助手”等固定。

3、利用系统指令统一约束输出语言、语气和结构，减少后续实验中的数据提示。四、启用编码压缩技术

对文本输入进行稀疏压缩，可以在不影响焦点的前提下降低Token基线。

1、使用字节优化对编码（BPE）工具对长文本进行压缩编码。

2、识别并替换高频词汇，为更紧凑的表示形式。

3、在保证有效性的前提下，消除浪费空格、换行和标点符号。五、大规模处理相似请求

将多个相关查询整合成单次多任务请求，能有效摊薄每个任务的Token预算。

1、收集具有相同背景背景的请求，合并为一个复合提说明。

2、使用列表或编号格式分隔各个子任务高效，确保模型能准确区分。

3、在响应报表解析时按顺序分割结果，实现一次调用完成作业输出。

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