Deepseek R1 là một mô hình AI được thiết kế để xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc, làm cho nó phù hợp để phân tích dữ liệu sơ yếu lý lịch không có cấu trúc. Đây là cách nó xử lý dữ liệu như vậy:
Kiến trúc và hiệu quả
Deepseek R1 sử dụng hỗn hợp các khung chuyên gia (MOE), cho phép nó chỉ kích hoạt một tập hợp các tham số của nó trong quá trình suy luận. Điều này có nghĩa là trong tổng số 671 tỷ tham số của nó, chỉ có 37 tỷ được sử dụng tích cực, tăng cường hiệu quả và giảm tài nguyên tính toán [3]. Kiến trúc này có lợi cho việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc, vì nó có thể tự động chọn các chuyên gia phù hợp nhất dựa trên đầu vào.
đào tạo học tập củng cố (RL)
Deepseek R1 đã được đào tạo bằng cách sử dụng Học tập Củng cố (RL), cho phép mô hình học bằng cách tương tác với môi trường của nó và nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng. Cách tiếp cận này cho phép mô hình phát triển các chiến lược lý luận nâng cao mà không cần dựa vào dữ liệu được dán nhãn [6] [7]. Quá trình đào tạo RL bao gồm nhiều giai đoạn, bao gồm tinh chỉnh với dữ liệu khởi động lạnh và áp dụng lấy mẫu từ chối để tạo dữ liệu được dán nhãn tổng hợp, giúp cải thiện khả năng của mô hình để xử lý các đầu vào đa dạng và không cấu trúc [7].
Xử lý dữ liệu không cấu trúc
Khi xử lý dữ liệu sơ yếu lý lịch không cấu trúc, khả năng xử lý và phân tích dữ liệu của DeepSeek R1 trở nên đặc biệt có giá trị. Nó có thể trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa từ các tài liệu phi cấu trúc bằng cách tận dụng các khả năng mô hình toán học mạnh mẽ của nó [2]. Để phân tích sơ yếu lý lịch, DeepSeek R1 có thể được tích hợp với API như cùng nhau.
Ứng dụng trong phân tích sơ yếu lý lịch
Trong bối cảnh phân tích sơ yếu lý lịch, Deepseek R1 có thể phá vỡ từng yêu cầu một cách có phương pháp, cân nhắc bằng chứng theo tiêu chí rõ ràng và cho thấy lý do của nó ở mỗi bước. Quá trình suy nghĩ minh bạch này giúp xác định các thành kiến tiềm năng và cung cấp phân tích có cấu trúc, nhận thức sai lệch [4]. Khả năng xử lý dữ liệu phi cấu trúc của mô hình cho phép nó xử lý hiệu quả các sơ yếu lý lịch có thể không được định dạng hoặc cấu trúc hoàn hảo, biến nó thành một công cụ có giá trị để tự động hóa các đánh giá tiếp tục và cung cấp những hiểu biết có thể hành động cho các nhà quản lý tuyển dụng [1].
Cải tiến trong tương lai
Để cải thiện hơn nữa việc xử lý dữ liệu sơ yếu lý lịch phi cấu trúc của DeepSeek R1, các cải tiến trong tương lai có thể bao gồm điều chỉnh mô hình trên các bộ dữ liệu dành riêng cho miền để phát hiện tốt hơn các thuật ngữ và sắc thái cụ thể của ngành. Ngoài ra, tối ưu hóa nhanh chóng có thể tăng cường độ chính xác đầu ra bằng cách tinh chỉnh các lời nhắc dựa trên phản hồi của người dùng. Hỗ trợ đa ngôn ngữ và các mẫu dành riêng cho ngành cũng có thể mở rộng khả năng của công cụ, làm cho nó linh hoạt hơn đối với các công ty toàn cầu và các ngành công nghiệp đa dạng [1].
Trích dẫn:
[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://writeic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[4] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-out-how-deepseeks-r1-transparently-activity-7290398540256727040-HQaW
.
.
[7] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it
.