DeepSeek R1은 구조화되지 않은 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 처리하도록 설계된 AI 모델로 구조화되지 않은 이력서 데이터를 분석하는 데 적합합니다. 이러한 데이터를 처리하는 방법은 다음과 같습니다.
아키텍처 및 효율성
DeepSeek R1은 전문가 (MOE) 프레임 워크의 혼합물을 사용하여 추론 중에 매개 변수의 서브 세트 만 활성화 할 수 있습니다. 이는 6,710 억 개의 총 매개 변수 중 370 억에 불과 함을 적극적으로 사용하여 효율성을 높이고 계산 자원을 줄입니다 [3]. 이 아키텍처는 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 데 유리합니다. 입력에 따라 가장 관련성이 높은 전문가를 동적으로 선택할 수 있으므로.
강화 학습 (RL) 교육
DeepSeek R1은 RL (Rensforcement Learning)을 사용하여 교육을 받았으며,이를 통해 환경과 상호 작용하고 보상 형태로 피드백을 받음으로써 모델을 배울 수 있습니다. 이 접근법을 통해 모델은 라벨이 붙은 데이터에 의존하지 않고 고급 추론 전략을 개발할 수 있습니다 [6] [7]. RL 교육 프로세스에는 콜드 스타트 데이터로 미세 조정 및 합성 표지 된 데이터를 생성하기 위해 거부 샘플링을 적용하는 등 여러 단계가 포함되어 있으며, 이는 다양한 구조화되지 않은 입력을 처리하는 모델의 능력을 향상시키는 데 도움이됩니다 [7].
구조화되지 않은 데이터 처리
구조화되지 않은 이력서 데이터를 다룰 때 DeepSeek R1의 대량의 데이터를 처리하고 분석하는 능력이 특히 가치가 있습니다. 강력한 수학적 모델링 기능을 활용하여 구조화되지 않은 문서에서 의미있는 통찰력을 추출 할 수 있습니다 [2]. 이력서 분석을 위해 DeepSeek R1은 함께 API와 함께 통합 될 수 있습니다. AAI는 강점, 약점 및 권장 사항을 포함한 이력서에 대한 자세한 피드백을 제공하는 모델을 안내하는 프롬프트를 구성합니다 [1].
이력서 분석의응용 프로그램
이력서 분석의 맥락에서 DeepSeek R1은 각 요구 사항을 체계적으로 분류하고 명확한 기준에 대한 증거를 평가하며 모든 단계에서 그 추론을 보여줄 수 있습니다. 이 투명한 사고 과정은 잠재적 인 편향을 식별하는 데 도움이되고 구조화 된 편향 인식 분석을 제공합니다 [4]. 비 구조화되지 않은 데이터를 처리 할 수있는 모델의 기능을 통해 완벽하게 형식화되거나 구조화되지 않을 수있는 이력서를 효과적으로 처리 할 수 있으므로 이력서 검토를 자동화하고 고용 관리자를위한 실행 가능한 통찰력을 제공하는 데 유용한 도구가됩니다 [1].
향후 향상
DeepSeek R1의 구조화되지 않은 이력서 데이터 처리를 더욱 향상시키기 위해 향후 향상에는 도메인 별 데이터 세트에서 모델을 미세 조정하여 산업 별 전문 용어 및 뉘앙스를 더 잘 감지 할 수 있습니다. 또한 프롬프트 최적화는 사용자 피드백을 기반으로 프롬프트를 개선하여 출력 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 다국어 지원 및 산업 별 템플릿은 또한 도구의 기능을 확장하여 글로벌 기업 및 다양한 산업에보다 다재다능합니다 [1].
인용 :
[1] https://blog.stackademic.com/integrating-deepseek-r1-with-fastapi-building-an-ai-powered-analyzer-code-demo-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-transparentily-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-r1-and-ways-to-use-it-
[8] https://unstract.com/blog/open-source-document-data-extraction-with-untract-deepseek/