Mengoptimalkan parameter suhu untuk Deepseek R1 dalam analisis resume melibatkan pemahaman bagaimana parameter ini mempengaruhi output model dan menyesuaikannya agar sesuai dengan kebutuhan spesifik analisis resume. Berikut panduan terperinci tentang cara mengoptimalkan parameter suhu:
Memahami parameter suhu
Parameter suhu dalam model bahasa seperti Deepseek mengontrol keacakan atau kreativitas teks yang dihasilkan. Suhu yang lebih rendah (lebih dekat ke 0,0) membuat model lebih deterministik dan tepat, yang ideal untuk tugas yang membutuhkan akurasi dan konsistensi faktual. Sebaliknya, suhu yang lebih tinggi (di atas 1.0) meningkatkan kreativitas dan variabilitas model, membuatnya cocok untuk tugas yang membutuhkan output beragam dan imajinatif [1] [2].
Rekomendasi untuk Deepseek R1
Untuk Deepseek R1, kisaran suhu yang disarankan adalah antara 0,5 dan 0,7, dengan 0,6 menjadi pengaturan yang ideal. Kisaran ini membantu mencegah output yang berulang atau tidak koheren, memastikan bahwa model memberikan respons yang koheren dan terstruktur [4] [6] [7].
Mengoptimalkan analisis resume
Analisis resume biasanya membutuhkan keseimbangan antara presisi dan kreativitas. Meskipun Anda ingin model secara akurat mengidentifikasi keterampilan dan pengalaman utama, beberapa kreativitas dapat membantu dalam menghasilkan ringkasan atau saran yang beragam. Inilah cara Anda dapat mengoptimalkan parameter suhu untuk analisis resume:
1. Mulailah dengan pengaturan yang disarankan: Mulailah dengan mengatur suhu ke 0,6, seperti yang disarankan untuk Deepseek R1. Ini akan memberikan garis dasar untuk kinerja model dalam hal koherensi dan presisi [4] [6].
2. Sesuaikan dengan presisi: Jika Anda membutuhkan output yang lebih tepat dan faktual, seperti mengekstraksi keterampilan atau riwayat kerja tertentu, Anda dapat mempertimbangkan menurunkan suhu sedikit (mis., Menjadi 0,5). Ini akan membuat model lebih deterministik dan fokus pada penyediaan informasi yang akurat [2] [3].
3. Peningkatan Kreativitas: Jika Anda ingin model menghasilkan ringkasan atau saran yang lebih kreatif berdasarkan konten resume, Anda dapat sedikit meningkatkan suhu (mis., Menjadi 0,7). Ini akan memperkenalkan lebih banyak variasi dalam output, yang dapat berguna untuk tugas -tugas seperti menghasilkan ide surat pengantar atau pertanyaan wawancara [1] [3].
4. Tes dan Fine-Tune: Setelah mengatur suhu, uji model dengan beberapa resume dan evaluasi output. Jika responsnya terlalu berulang atau kurang koherensi, sesuaikan suhu yang sesuai. Jika output terlalu acak, kurangi suhu; Jika mereka terlalu kaku, tingkatkan [2] [6].
5. Pertimbangkan permintaan kontekstual: Pastikan petunjuk Anda jelas dan sertakan semua instruksi yang diperlukan. Misalnya, Anda mungkin meminta model untuk "merangkum pengalaman dan keterampilan kandidat" atau "menyarankan pertanyaan wawancara berdasarkan konten resume." Ini akan membantu model fokus pada tugas spesifik yang ada [4] [6].
Dengan mengikuti langkah -langkah ini, Anda dapat secara efektif mengoptimalkan parameter suhu untuk Deepseek R1 untuk meningkatkan kinerjanya dalam tugas analisis resume.
Kutipan:
[1] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[2] https://www.projectpro.io/article/llm-temperature/1073
[3] https://www.listendata.com/2025/01/how-to-use-deepseek-in-r.html
[4] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[5] https://santhoshhari.github.io/simulated_annealing/
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandations_for_r1_local_use/
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/blob/main/readme.md
[8] https://towardsdatacience.com/hyperparameter-tuning-the-random-forest-in-python-using-sikit-earn-28d2aa77dd74/