DeepSeek R1은 강화 학습 (RL)을 사용하여 성능과 적응성을 향상시키는 고급 대형 언어 모델 (LLM)입니다. 코드 생성, 이력서 분석 및 문서 처리와 같은 작업에 매우 효과적이지만 진행 상황을 자동으로 저장하고 이력서를 사용하여 사용 가능한 정보에 명시 적으로 상세하지 않습니다.
그러나 DeepSeek R1의 아키텍처 및 교육 프로세스는 잠재적으로 저축 진행 상황과 작업을 재개하는 시스템에 적응하거나 통합 될 수 있음을 시사합니다. 기능 이이 기능과 관련된 방법은 다음과 같습니다.
1. RL (Rencement Learning) 루프 : DeepSeek R1은 연속 피드백 루프를 통해 학습하여 행동을 취하고 결과를 관찰하며 동작을 조정합니다. 이 루프를 사용하면 시간이 지남에 따라 성능을 개선 할 수 있으며, 이는 새로운 데이터 또는 조건에 적응하여 작업을 저장하고 재개하도록 설계된 시스템에서 활용할 수 있습니다 [1].
2. 데이터 전처리 및 효율성 : 모델은 고급 데이터 전처리 기술을 통합하여 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. 이 효율성은 작업 데이터를 관리하고 잠재적으로 진행하는 데 도움이 될 수 있지만, 본질적으로 작업을 재개하는 기능을 포함하지는 않습니다 [1].
3. 사용자 정의 및 통합 : 사용자는 자신의 데이터 세트를 사용하여 사용자 정의 모델을 훈련 시키거나 미리 훈련 된 모델을 미세 조정할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 개발자는 DeepSeek R1을 저축 진행 및 작업 재개를 지원할 수있는 다른 시스템과 통합 할 수 있습니다. 예를 들어, 작업 상태를 관리하는 백엔드 시스템과 통합하면 그러한 기능이 가능할 수 있습니다 [1] [2].
4. API 통합 : DeepSeek R1은 이력서 분석과 같은 작업을 위해 API와 같이 API와 통합 될 수 있습니다. 이러한 통합에는 진행 상황 저축 및 작업 재개를 포함하여 작업 상태를 관리 할 수있는 백엔드 시스템이 포함될 수 있습니다 [2].
요약하면, DeepSeek R1 자체는 자동으로 진행 상황을 자동으로 저장하고 작업을 재개하는 기능을 명시 적으로 포함하지는 않지만 적응성 및 통합 기능을 사용하면 이러한 기능을 지원하는 시스템 내에서 사용할 수 있습니다. 개발자는 데이터 처리 및 강화 학습의 강점을 활용하여 작업 상태를 효과적으로 관리하는 응용 프로그램을 구축 할 수 있습니다.
인용 :
[1] https://www.bombaysoftwares.com/blog/deepseek-r1-comprehension-guide
[2] https://blog.stackademic.com/integrating-deepseek-r1-with-fastapi-building-an-ai-powered-analyzer-code-demo-4e1cc29cdc6e
[3] https://www.learnprompt.org/deepseek-prompts/
[4] https://www.philschmid.de/mini-deepseek-r1
[5] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-out-how-deepseeks-r1-transparentily-activity-7290398540256727040-hqaw
[6] https://www.youtube.com/watch?v=_cxwz5xyfno
[7] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it-
[8] https://dzone.com/articles/smarter-hiring-building-an-ai-powered-full-stack-r