Deepseek R1 es un modelo de IA diseñado para manejar datos estructurados y no estructurados, lo que lo hace adecuado para analizar los datos de currículums no estructurados. Así es como maneja dichos datos:
Arquitectura y eficiencia
Deepseek R1 utiliza una mezcla de marco de expertos (MOE), que le permite activar solo un subconjunto de sus parámetros durante la inferencia. Esto significa que de sus 671 mil millones de parámetros totales, solo se usan activamente 37 mil millones, mejorando la eficiencia y reduciendo los recursos computacionales [3]. Esta arquitectura es beneficiosa para procesar datos no estructurados, ya que puede seleccionar dinámicamente los expertos más relevantes en función de la entrada.
Capacitación de aprendizaje de refuerzo (RL)
Deepseek R1 fue entrenado utilizando el aprendizaje de refuerzo (RL), que permite al modelo aprender interactuando con su entorno y recibiendo comentarios en forma de recompensas. Este enfoque permite que el modelo desarrolle estrategias de razonamiento avanzado sin depender de datos etiquetados [6] [7]. El proceso de capacitación de RL involucra múltiples etapas, que incluyen ajuste con datos de inicio de frío y la aplicación de muestreo de rechazo para generar datos etiquetados sintéticos, lo que ayuda a mejorar la capacidad del modelo para manejar entradas diversas y no estructuradas [7].
Manejo de datos no estructurados
Cuando se trata de datos de currículums no estructurados, la capacidad de Deepseek R1 para procesar y analizar grandes volúmenes de datos se vuelve particularmente valioso. Puede extraer ideas significativas de documentos no estructurados aprovechando sus fuertes capacidades de modelado matemático [2]. Para el análisis de currículums, Deepseek R1 puede integrarse con API como juntas. AI para construir indicaciones que guían el modelo para proporcionar comentarios detallados sobre currículums, incluidas fortalezas, debilidades y recomendaciones [1].
Aplicación en análisis de currículums
En el contexto del análisis de currículums, Deepseek R1 puede desglosar cada requisito metódicamente, sopesar evidencia contra criterios claros y mostrar su razonamiento en cada paso. Este proceso de pensamiento transparente ayuda a identificar posibles sesgos y proporciona análisis estructurado y consciente de sesgo [4]. La capacidad del modelo para manejar datos no estructurados le permite procesar de manera efectiva los currículums que pueden no estar perfectamente formateados o estructurados, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para automatizar las revisiones de currículums y proporcionar información procesable para los gerentes de contratación [1].
Mejoras futuras
Para mejorar aún más el manejo de los datos de currículums no estructurados de Deepseek R1, las mejoras futuras podrían incluir ajuste el modelo en conjuntos de datos específicos del dominio para detectar mejor la jerga y los matices específicos de la industria. Además, la optimización rápida puede mejorar la precisión del resultado refinando las indicaciones basadas en la retroalimentación del usuario. El soporte multilingüe y las plantillas específicas de la industria también podrían expandir las capacidades de la herramienta, por lo que es más versátil para empresas globales e industrias diversas [1].
Citas:
[1] https://blog.stackademic.com/ingrating-deepseek-r1-with-fastapi-building-an-ai-powered-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/posts/glencathey_check-ow-how-deepseeks-r1-transparently-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-ofdeepseek-r1-and-ways-to-use-it
[8] https://unstract.com/blog/open-source-document-data-extraction-with-unstract-deepseek/