DeepSeek R1 je model AI určený k zpracování strukturovaných i nestrukturovaných dat, takže je vhodný pro analýzu nestrukturovaných údajů o životopisu. Zde je způsob, jak to zvládnout taková data:
Architektura a efektivita
DeepSeek R1 používá směs rámce odborníků (MOE), který umožňuje aktivovat pouze podskupinu svých parametrů během závěru. To znamená, že z celkových 671 miliard parametrů se aktivně používá pouze 37 miliard, zvyšuje účinnost a snižuje výpočetní zdroje [3]. Tato architektura je prospěšná pro zpracování nestrukturovaných dat, protože může dynamicky vybrat nejdůležitější odborníky na základě vstupu.
Posílení vzdělávání (RL) školení
Deepseek R1 byl vyškolen pomocí výztužného učení (RL), což umožňuje modelu učit se interakcí s jeho prostředím a přijímáním zpětné vazby ve formě odměn. Tento přístup umožňuje modelu vyvíjet pokročilé strategie uvažování, aniž by se spoléhal na označená data [6] [7]. Proces tréninku RL zahrnuje více fází, včetně jemného doladění s daty studeného startu a použití vzorkování odmítnutí za účelem generování syntetických označených dat, což pomáhá zlepšit schopnost modelu zvládnout různé a nestrukturované vstupy [7].
Manipulace s nestrukturovanými daty
Při řešení nestrukturovaných údajů o životopisu se schopnost Deepseek R1 zpracovávat a analyzovat velké objemy dat je obzvláště cenná. Může extrahovat smysluplné poznatky z nestrukturovaných dokumentů využitím svých silných schopností matematického modelování [2]. Pro analýzu životopisu lze DeepSeek R1 integrovat s API jako společně. K vytvoření výzev, které řídí model při poskytování podrobné zpětné vazby o životopisech, včetně silných a slabých stránek a doporučení [1].
Aplikace v analýze životopisu
V souvislosti s analýzou životopisu může Deepseek R1 metodicky rozebrat každý požadavek, zvážit důkazy proti jasným kritériím a ukázat své zdůvodnění v každém kroku. Tento proces transparentního myšlení pomáhá při identifikaci potenciálních zkreslení a poskytuje strukturovanou analýzu vědomí zkreslení [4]. Schopnost modelu zpracovávat nestrukturovaná data umožňuje účinně zpracovávat životopisy, které nemusí být dokonale naformátovány nebo strukturovány, což z něj činí cenný nástroj pro automatizaci recenzí životopisu a poskytování akčních poznatků pro najímání manažerů [1].
Budoucí vylepšení
Aby se dále zlepšilo zacházení s nestrukturovanými údaji o životopisu R1, může budoucí vylepšení zahrnovat jemné doladění modelu v datových sadách specifických pro doménu, aby se lépe detekovaly žargon a nuance specifický pro průmysl. Optimalizace s rychlým optimalizací může navíc zvýšit přesnost výstupu zdokonalováním výzev na základě zpětné vazby uživatele. Vícejazyčná podpora a šablony specifické pro odvětví by také mohly rozšířit schopnosti nástroje, což by bylo všestrannější pro globální společnosti a rozmanitá průmyslová odvětví [1].
Citace:
[1] https://blog.stackademic.com/integrating-deepseek-r1-with-fastapi-building-an-ai-po-resume-analyzzer--4e1cc29cdc6e
[2] https://aws.amazon.com/bedrock/deepseek
[3] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[4] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-out-how-deepseeks-r1-Transparely-Activity-7290398540256727040-HQAW
[5] https://securiti.ai/blog/gencore-ai-sustomers-can-now-securely-use-deepseek-r1/
[6] https://hafizmuhammadali.com/deepseek-r1-research-paper/
[7] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-anday-to-use-it
[8] https://unstract.com/blog/open-source-document-data-extraction-with-unstract-deepseek/