Deepseek R1 adalah model AI yang dirancang untuk menangani data terstruktur dan tidak terstruktur, membuatnya cocok untuk menganalisis data resume yang tidak terstruktur. Begini cara menangani data seperti itu:
Arsitektur dan efisiensi
Deepseek R1 menggunakan campuran campuran ahli (MOE), yang memungkinkannya untuk mengaktifkan hanya sebagian dari parameternya selama inferensi. Ini berarti bahwa dari total 671 miliar parameternya, hanya 37 miliar yang secara aktif digunakan, meningkatkan efisiensi dan mengurangi sumber daya komputasi [3]. Arsitektur ini bermanfaat untuk memproses data yang tidak terstruktur, karena dapat secara dinamis memilih ahli yang paling relevan berdasarkan input.
Pelatihan Pembelajaran PenguatanPenguatan (RL)
Deepseek R1 dilatih menggunakan Penguatan Penguatan (RL), yang memungkinkan model untuk belajar dengan berinteraksi dengan lingkungannya dan menerima umpan balik dalam bentuk hadiah. Pendekatan ini memungkinkan model untuk mengembangkan strategi penalaran lanjutan tanpa mengandalkan data berlabel [6] [7]. Proses pelatihan RL melibatkan banyak tahap, termasuk penyempurnaan dengan data awal dingin dan menerapkan pengambilan sampel penolakan untuk menghasilkan data berlabel sintetis, yang membantu meningkatkan kemampuan model untuk menangani input yang beragam dan tidak terstruktur [7].
Menangani data yang tidak terstruktur
Saat berhadapan dengan data resume yang tidak terstruktur, kemampuan Deepseek R1 untuk memproses dan menganalisis volume data yang besar menjadi sangat berharga. Ini dapat mengekstraksi wawasan yang bermakna dari dokumen yang tidak terstruktur dengan memanfaatkan kemampuan pemodelan matematika yang kuat [2]. Untuk analisis resume, Deepseek R1 dapat diintegrasikan dengan API seperti bersama -sama. Untuk membangun petunjuk yang memandu model dalam memberikan umpan balik terperinci tentang resume, termasuk kekuatan, kelemahan, dan rekomendasi [1].
aplikasi dalam analisis resume
Dalam konteks analisis resume, Deepseek R1 dapat memecah setiap persyaratan secara metodis, menimbang bukti terhadap kriteria yang jelas, dan menunjukkan alasannya pada setiap langkah. Proses pemikiran transparan ini membantu dalam mengidentifikasi bias potensial dan memberikan analisis terstruktur, bias-sadar [4]. Kemampuan model untuk menangani data yang tidak terstruktur memungkinkannya untuk memproses resume yang secara efektif yang mungkin tidak diformat atau terstruktur dengan sempurna, menjadikannya alat yang berharga untuk mengotomatisasi ulasan resume dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk manajer perekrutan [1].
Peningkatan Masa Depan
Untuk lebih meningkatkan penanganan Deepseek R1 terhadap data resume yang tidak terstruktur, peningkatan di masa depan dapat mencakup menyempurnakan model pada dataset khusus domain untuk lebih mendeteksi jargon dan nuansa khusus industri. Selain itu, optimasi prompt dapat meningkatkan akurasi output dengan memperbaiki prompt berdasarkan umpan balik pengguna. Dukungan multibahasa dan templat khusus industri juga dapat memperluas kemampuan alat, menjadikannya lebih fleksibel untuk perusahaan global dan industri yang beragam [1].
Kutipan:
[1] https://blog.stackademic.com/integrating-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-out-how-deepseeks-r1-transparly-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-unstract-deepseek/