Deepseek R1 on AI -mudel, mis on loodud nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmete käsitlemiseks, muutes selle sobivaks struktureerimata jätkamise andmete analüüsimiseks. Siit saate teada, kuidas see selliseid andmeid tegeleb:
Arhitektuur ja tõhusus
Deepseek R1 kasutab ekspertide (MOE) raamistiku segu, mis võimaldab tal järeldamise ajal aktiveerida ainult parameetrite alamhulga. See tähendab, et 671 miljardist koguparameetrist kasutatakse aktiivselt ainult 37 miljardit, suurendades tõhusust ja vähendades arvutusressursse [3]. See arhitektuur on kasulik struktureerimata andmete töötlemisel, kuna see võib sisendi põhjal dünaamiliselt valida kõige asjakohasemad eksperdid.
tugevdusõppe (RL) koolitus
Deepseek R1 koolitati tugevdusõppe (RL) abil, mis võimaldab mudelil õppida, suheldes keskkonnaga ja saades tagasisidet preemiatena. See lähenemisviis võimaldab mudelil välja töötada täpsemad mõttekäsitlusstrateegiad, tuginemata märgistatud andmetele [6] [7]. RL-i treeningprotsess hõlmab mitut etappi, sealhulgas peenhäälestamine koos külma stardi andmete abil ja tagasilükkamisproovide võtmist sünteetiliste märgistatud andmete genereerimiseks, mis aitab parandada mudeli võimet käsitleda mitmekesiseid ja struktureerimata sisendeid [7].
Struktureerimata andmete käitlemine
Struktureerimata jätkamise andmete käsitlemisel muutub DeepEek R1 võime töödelda ja analüüsida suuri andmeid eriti väärtuslikuks. See võib kaevandada struktureerimata dokumentidest sisukaid teadmisi, võimendades selle tugevaid matemaatilisi modelleerimisvõimalusi [2]. Jätka analüüsimiseks saab Deepseek R1 integreerida API -dega nagu koos.AI konstrueerida juhiseid, mis juhendavad mudelit, et anda üksikasjalikku tagasisidet CV -de kohta, sealhulgas tugevused, nõrkused ja soovitused [1].
Rakendus jätkamise analüüsis
Jätka analüüsi kontekstis võib Deepseek R1 igat nõuet metoodiliselt jagada, kaaluda tõendeid selgete kriteeriumide alusel ja näidata selle põhjendusi igal sammul. See läbipaistev mõtlemisprotsess aitab tuvastada potentsiaalseid eelarvamusi ja pakub struktureeritud eelarvamuse ja teadliku analüüsi [4]. Mudeli võime käsitleda struktureerimata andmeid võimaldab tal tõhusalt töödelda, mis ei pruugi olla ideaalselt vormindatud ega struktureeritud, muutes selle väärtuslikuks tööriistaks jätkamise arvustuste automatiseerimiseks ja nende palkamisjuhtide palkamise jaoks kasutatavate teadmiste pakkumiseks [1].
Tulevased täiustused
Deepseek R1 struktureerimata jätkamise andmete käsitlemise edasiseks parandamiseks võiksid tulevased täiustused hõlmata domeenispetsiifiliste andmekogumite mudeli täpsustamist, et paremini tuvastada tööstusespetsiifilist kõnepruuki ja nüansse. Lisaks võib kiire optimeerimine parandada väljundi täpsust, täpsustades juhiseid kasutaja tagasiside põhjal. Mitmekeelsed tugi- ja tööstusespetsiifilised mallid võiksid laiendada ka tööriista võimalusi, muutes selle globaalsete ettevõtete ja mitmekesiste tööstuste jaoks mitmekülgsemaks [1].
Tsitaadid:
]
[2] https://aws.amazon.com/bedrock/deepseek
[3] https://writitesonic.com/blog/what-is-reepseek-r1
]
]
[6] https://hafizmuhammadali.com/deepseek-r1-research-paper/
]
]