In che modo DeepSeek R1 gestisce i dati di ripresa non strutturati

architettura ed efficienza

DeepSeek R1 utilizza una miscela di esperti (MOE), che gli consente di attivare solo un sottoinsieme dei suoi parametri durante l'inferenza. Ciò significa che dei suoi 671 miliardi di parametri totali, vengono utilizzati attivamente solo 37 miliardi, migliorando l'efficienza e riducendo le risorse computazionali [3]. Questa architettura è vantaggiosa per l'elaborazione di dati non strutturati, in quanto può selezionare dinamicamente gli esperti più rilevanti in base all'input.

Rinformance Learning (RL)

DeepSeek R1 è stato addestrato utilizzando il rinforzo (RL), che consente al modello di imparare interagendo con il suo ambiente e ricevendo feedback sotto forma di premi. Questo approccio consente al modello di sviluppare strategie di ragionamento avanzate senza fare affidamento su dati etichettati [6] [7]. Il processo di addestramento RL prevede più fasi, incluso la messa a punto con i dati a freddo e l'applicazione del campionamento di rifiuto per generare dati etichettati sintetici, che aiuta a migliorare la capacità del modello di gestire input diversi e non strutturati [7].

Gestione dei dati non strutturati

Quando si tratta di dati di curriculum non strutturati, la capacità di Deepseek R1 di elaborare e analizzare grandi volumi di dati diventa particolarmente preziosa. Può estrarre approfondimenti significativi da documenti non strutturati sfruttando le sue forti capacità di modellazione matematica [2]. Per l'analisi del curriculum, DeepSeek R1 può essere integrato con API come Together.ai per costruire istruzioni che guidano il modello nel fornire un feedback dettagliato sui curriculum, inclusi punti di forza, debolezze e raccomandazioni [1].

Applicazione nell'analisi del curriculum

Nel contesto dell'analisi del curriculum, DeepSeek R1 può abbattere metodicamente ogni requisito, pesare prove contro criteri chiari e mostrare il suo ragionamento in ogni fase. Questo processo di pensiero trasparente aiuta a identificare potenziali pregiudizi e fornisce analisi strutturate consapevoli della distorsione [4]. La capacità del modello di gestire i dati non strutturati consente di elaborare efficacemente i curriculum che potrebbero non essere perfettamente formattati o strutturati, rendendolo uno strumento prezioso per automatizzare le recensioni di curriculum e fornire approfondimenti fruibili per le assunzioni dei responsabili [1].

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Miglioramenti futuri

Per migliorare ulteriormente la gestione di DeepEek R1 dei dati di curriculum non strutturati, i futuri miglioramenti potrebbero includere la messa a punto del modello su set di dati specifici del dominio per rilevare meglio il gergo e le sfumature specifiche del settore. Inoltre, l'ottimizzazione rapida può migliorare l'accuratezza dell'output perfezionando i prompt in base al feedback degli utenti. Il supporto multilingue e i modelli specifici del settore potrebbero anche espandere le capacità dello strumento, rendendolo più versatile per le aziende globali e le diverse industrie [1].

Citazioni:
[1] https://blog.stackademic.com/integring-deepseek-r-with-fastapi-building-an-ai-powered-resume-analyzer-code-demo-4e1cc29cdc6e
[2] https://aws.amazon.com/bedrock/deepseek
[3] https://wrisonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[4] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-out-how-deepseeks-1-transparenenty-activity-7290398540256727040-hqaw
[5] https://securiti.ai/blog/gencore-ai-customers-can-now-securely-use-deepseek-r1/
[6] https://hafizmuhammadali.com/deepseek-r1-research-paper/
[7] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-res-ways-to-use-it
[8] https://unstract.com/blog/open-source-document-data-estraction-with-unstract-deepseek/