O Deepseek R1 é um modelo de IA projetado para lidar com dados estruturados e não estruturados, tornando -o adequado para analisar dados de currículo não estruturados. Veja como isso lida com esses dados:
Arquitetura e eficiência
O Deepseek R1 usa uma estrutura de especialistas (MOE), que permite ativar apenas um subconjunto de seus parâmetros durante a inferência. Isso significa que, dos 671 bilhões de parâmetros totais, apenas 37 bilhões são usados ativamente, aumentando a eficiência e reduzindo os recursos computacionais [3]. Essa arquitetura é benéfica para o processamento de dados não estruturados, pois pode selecionar dinamicamente os especialistas mais relevantes com base na entrada.
Aprendizagem de reforço (RL) Treinamento
O Deepseek R1 foi treinado usando o aprendizado de reforço (RL), que permite que o modelo aprenda interagindo com seu ambiente e recebendo feedback na forma de recompensas. Essa abordagem permite que o modelo desenvolva estratégias avançadas de raciocínio sem depender de dados rotulados [6] [7]. O processo de treinamento da RL envolve vários estágios, incluindo ajustes finos com dados de partida a frio e aplicação de amostragem de rejeição para gerar dados rotulados sintéticos, o que ajuda a melhorar a capacidade do modelo de lidar com entradas diversas e não estruturadas [7].
lidando com dados não estruturados
Ao lidar com dados de currículo não estruturados, a capacidade da DeepSeek R1 de processar e analisar grandes volumes de dados se torna particularmente valiosa. Ele pode extrair insights significativos de documentos não estruturados, alavancando seus fortes recursos de modelagem matemática [2]. Para análise de currículo, o DeepSeek R1 pode ser integrado a APIs como as de juntas.
Aplicativo em análise de currículo
No contexto da análise de currículo, o Deepseek R1 pode quebrar cada requisito metodicamente, pesar evidências contra critérios claros e mostrar seu raciocínio a cada passo. Esse processo de pensamento transparente ajuda a identificar possíveis vieses e fornece análises estruturadas e com reconhecimento de viés [4]. A capacidade do modelo de lidar com dados não estruturados permite processar efetivamente currículos que podem não ser perfeitamente formatados ou estruturados, tornando -o uma ferramenta valiosa para automatizar revisões de currículo e fornecer informações acionáveis para gerentes de contratação [1].
aprimoramentos futuros
Para melhorar ainda mais o manuseio do DeepSeek R1 de dados de currículo não estruturado, os aprimoramentos futuros podem incluir o ajuste fino do modelo nos conjuntos de dados específicos de domínio para detectar melhor jargões e nuances específicos do setor. Além disso, a otimização imediata pode melhorar a precisão da saída, refinando os avisos com base no feedback do usuário. O suporte multilíngue e os modelos específicos do setor também podem expandir as capacidades da ferramenta, tornando-o mais versátil para empresas globais e diversas indústrias [1].
Citações:
[1] https://blog.stackademic.com/integrating-deepseek-r1-with-ftapi-building-an-ai-poteleed-resume-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/postss/glencathey_check-tow-how-deepseeks-r1-transparently-ativity-7290398540256727040-hqaw
[5] https://securiti.ai/blog/gencore-ai-customers--now-securely-use-deepseek-r1/
[6] https://hafizmuhammadali.com/deepseek-r1-research-paper/
[7] https://www.vellum.ai/blog/the-trening-ofdeeek-r1-and-ways-to-use-it
[8] https://unstract.com/blog/open-source-document-data-extraction-with-unstract-deepseek/