„Deepseek R1“ yra AI modelis, skirtas tvarkyti tiek struktūrizuotus, tiek nestruktūrizuotus duomenis, todėl jis yra tinkamas analizuoti nestruktūrizuotus atnaujinimo duomenis. Štai kaip tai tvarko tokius duomenis:
Architektūra ir efektyvumas
„Deepseeek R1“ naudoja ekspertų (MOE) sistemos mišinį, kuris leidžia jam suaktyvinti tik jo parametrų pogrupį. Tai reiškia, kad iš savo 671 milijardo bendro parametrų aktyviai naudojami tik 37 milijardai, padidindami efektyvumą ir mažindami skaičiavimo išteklius [3]. Ši architektūra yra naudinga norint apdoroti nestruktūrizuotus duomenis, nes ji gali dinamiškai pasirinkti svarbiausius ekspertus, pagrįstus įvestimi.
Stiprinimo mokymosi (RL) mokymas
„Deepseek R1“ buvo apmokytas naudojant armatūros mokymąsi (RL), kuris leidžia modeliui mokytis sąveikaudamas su jo aplinka ir gaunant atsiliepimus atlygio forma. Šis metodas leidžia modeliui sukurti pažangias samprotavimo strategijas, nepasikliaujant pažymėtais duomenimis [6] [7]. RL treniruočių procesas apima kelis etapus, įskaitant patobulinimą su šalto starto duomenimis ir atmetimo atrankos taikymą, kad būtų galima generuoti sintetinius paženklintus duomenis, o tai padeda pagerinti modelio sugebėjimą tvarkyti įvairius ir nestruktūrizuotus įėjimus [7].
Tvarkyti nestruktūrizuotus duomenis
Kai susiduriama su nestruktūrizuotais atnaujinimo duomenimis, „Deepseek R1“ gebėjimas apdoroti ir analizuoti didelius duomenų kiekius tampa ypač vertingas. Tai gali išgauti prasmingas įžvalgas iš nestruktūrizuotų dokumentų, pasinaudodama stipriomis matematinio modeliavimo galimybėmis [2]. Atliekant atnaujinimo analizę, „Deepseek R1“ gali būti integruotas su API, pavyzdžiui, „kartu“, kad sukonstruotų raginimus, kurie vadovaujasi modeliu teikiant išsamius atsiliepimus apie atnaujinimą, įskaitant stipriąsias puses, silpnybes ir rekomendacijas [1].
Taikymas atnaujinant analizę
Atliekant atnaujinimo analizę, „Deepseeek R1“ gali metodiškai sugriauti kiekvieną reikalavimą, pasverti įrodymus nuo aiškių kriterijų ir parodyti savo pagrindimus kiekviename etape. Šis skaidrus mąstymo procesas padeda nustatyti galimą šališkumą ir pateikia struktūrizuotą, šališkumo suvokimo analizę [4]. Modelio gebėjimas tvarkyti nestruktūrizuotus duomenis leidžia jam efektyviai apdoroti atnaujinimus, kurie gali būti nepriekaištingai suformatuoti ar struktūruoti, todėl tai yra vertinga priemonė automatizuoti atnaujinimo apžvalgas ir suteikti veiksmų įdarbinimo vadybininkus [1].
Ateities patobulinimai
Siekiant dar labiau patobulinti „Deepseek R1“ tvarkant nestruktūrizuotus atnaujinimo duomenis, būsimi patobulinimai galėtų apimti modelio patobulinimą domeno specifinių duomenų rinkiniams, kad būtų galima geriau aptikti konkrečią pramonei skirtą žargoną ir niuansus. Be to, greitas optimizavimas gali padidinti išvesties tikslumą, patobulinant raginimus, pagrįstus vartotojo atsiliepimais. Daugiakalbė paramos ir konkrečios pramonės šakos šablonai taip pat galėtų išplėsti įrankio galimybes, todėl pasaulinėms įmonėms ir įvairioms pramonės šakoms jis yra universalesnis [1].
Citatos:
[1] https://blog.stackademic.com/integring-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-ow-deepseeks-r1-transparents-actity-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-use-it-it
[8] https://unstract.com/blog/open-source-document-data-extraction-with-untract-deepseek/