deepseekを調整するには、コードの作成や翻訳などの特定のタスクをプロンプトするためには、AIの理解と出力品質を向上させる構造化されたアプローチに従うことが不可欠です。ここにいくつかの効果的な戦略があります：
##タスクを明確に定義します
**具体的に：DeepSeekを実行するタスクを明確に定義することから始めます。たとえば、コードを要求している場合は、プログラミング言語、解決する問題、および制約を指定してください。例えば：
- 「整数のリストを昇順でソートするPython関数を書きます。」
**コンテキストの提供：タスクのコンテキストを確立します。これには、シナリオでのDeepSeekの役割の定義が含まれる場合があります。コーディングについては、次のように言うことができます。
- 「シニアバックエンドエンジニアとして行動し、ユーザー認証のためのRESTFUL APIエンドポイントを作成します。」
##構造化されたプロンプトを使用します
**考え方の推論：Deepseekに推論プロセスを分解するよう奨励します。これは、複数のステップが関係する複雑なコーディングタスクに特に役立ちます。あなたはそれを促すかもしれません：
- 「ユーザーログイン機能を実装するために必要な手順の概要を説明し、各ステップのコードを提供します。」
**需要の特異性：「コードの前後/後に提供する」や「トレードオフの説明」などのフレーズを使用して、詳細な出力を求めます。例えば：
- 「この特定のアプリケーションのリストとPythonのセットを使用することの間のトレードオフを説明してください。」
##翻訳タスクの最適化
**言語とトーンの指定：翻訳のプロンプトを作成するときは、ソースとターゲットの言語をスタイルの好みとともに含めます。例えば：
- 「この段落を英語からスペイン語に翻訳し、正式な口調を維持します。」
**コンテキスト関連：文化的ニュアンスやフィールドに関連する特定の用語など、翻訳の精度に影響を与える可能性のあるコンテキストを提供します。例のプロンプトは次のとおりです。
- 「この技術文書をフランス語に翻訳し、すべての業界固有の用語が正確に表されるようにします。」
##反復とフィードバック
**出力に基づいて洗練：DeepSeekから出力を受け取った後、その関連性と明確さを評価します。期待を満たしていない場合は、詳細または制約を追加してプロンプトを改善します。例えば：
- 「以前のコードスニペットを修正して、エラー処理と各パーツを説明するコメントを含めます。」
**成功したプロンプトを保存：満足のいく結果をもたらす効果的なプロンプトを作成したら、将来の使用のために保存します。これにより、プロンプトをゼロから再作成することなくワークフローを合理化できます。
これらの戦略を適用することにより、コーディングや翻訳などのさまざまなタスクのDeepSeekプロンプトを効果的に調整し、効率と出力の両方の品質を向上させることができます。
引用：
[1] https://www.youtube.com/watch?v=krxfddrtrmm
[2] https://www.youtube.com/watch?v=3pkvtpiu5u0
[3] https://www.tomsguide.com/ai/5-deepseek-plompts-to-try-first-see-this-new-ai-model-can-do
[4] https://apidog.com/blog/deepseek-plompts-coding/
[5] https://www.learnprompt.org/deepseek-plompts/
[6] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[7] https://www.deepawaliseotips.com/deepseek-step-by-step-guide/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i6zk16/how_to_plompt_deepseek_r1_from_outputing_its/
[9] https://prompt.16x.engineer/guide/deepseek