A DeepSeek R1 egy AI modell, amely mind a strukturált, mind a strukturált adatok kezelésére szolgál, így alkalmassá teszi a nem strukturált önéletrajz -adatok elemzésére. Így kezeli az ilyen adatokat:
Építészet és hatékonyság
A DeepSeek R1 szakértői (MOE) keretrendszer keverékét használja, amely lehetővé teszi a paraméterek csak egy részhalmazát a következtetések során. Ez azt jelenti, hogy a 671 milliárd teljes paraméter közül csak 37 milliárdot használnak aktívan, javítva a hatékonyságot és csökkentve a számítási erőforrásokat [3]. Ez az architektúra hasznos a nem strukturált adatok feldolgozásához, mivel a bemenet alapján dinamikusan kiválaszthatja a legrelevánsabb szakértőket.
megerősítő tanulás (RL) képzés
A DeepSeek R1 -et a megerősítő tanulás (RL) segítségével képzették, amely lehetővé teszi a modell számára, hogy megtanuljon a környezetével való interakcióval és visszajelzéseket kapjon jutalmak formájában. Ez a megközelítés lehetővé teszi a modell számára, hogy fejlett érvelési stratégiákat dolgozzon ki anélkül, hogy a címkézett adatokra támaszkodna [6] [7]. Az RL edzési folyamat több szakaszot foglal magában, ideértve a hidegindítású adatok finomhangolását és az elutasító mintavétel alkalmazását szintetikus címkézett adatok előállításához, ami elősegíti a modell képességének javítását a változatos és strukturálatlan bemenetek kezelésére [7].
A strukturált adatok kezelése
A nem strukturálatlan önéletrajz -adatok kezelése során a DeepSeek R1 azon képessége, hogy feldolgozza és elemezze a nagy mennyiségű adatmennyiséget, különösen értékes. Értelmes betekintést nyerhet a nem strukturálatlan dokumentumokból azáltal, hogy kiaknázza erős matematikai modellezési képességeit [2]. Az elemzés folytatása érdekében a DeepSeek R1 integrálható az API -kkal, mint például a.ai -k, hogy olyan utasításokat készítsenek, amelyek a modellt irányítják az önéletrajzok részletes visszajelzéseinek nyújtásában, ideértve az erősségeket, gyengeségeket és ajánlásokat [1].
Alkalmazás az elemzés folytatásában
Az önéletrajz elemzésével összefüggésben a DeepSeek R1 módszeresen lebonthatja az egyes követelményeket, mérlegelheti a bizonyítékokat az egyértelmű kritériumokkal szemben, és minden lépésben megmutathatja annak érvelését. Ez az átlátszó gondolkodási folyamat elősegíti a potenciális torzítások azonosítását és strukturált, elfogultság-tudatos elemzést nyújt [4]. A modell képessége a nem strukturált adatok kezelésére lehetővé teszi, hogy hatékonyan feldolgozza az önéletrajzokat, amelyek esetleg nem tökéletesen formáznak vagy strukturáltak, és ez értékes eszközt jelent az önéletrajz -áttekintések automatizálásához és a menedzserek felvételéhez szükséges betekintést nyújtva [1].
A jövőbeli fejlesztések
A DeepSeek R1 nem strukturálatlan önéletrajz-adatok kezelésének továbbfejlesztése érdekében a jövőbeli fejlesztések magukban foglalhatják a modell finomhangolását a domain-specifikus adatkészleteken az iparspecifikus zsargon és az árnyalatok jobb észlelése érdekében. Ezenkívül a gyors optimalizálás javíthatja a kimeneti pontosságot a felhasználói visszajelzések alapján történő finomítások finomításával. A többnyelvű támogatás és az iparág-specifikus sablonok szintén kibővíthetik az eszköz képességeit, így sokoldalúbbá válnak a globális vállalatok és a különféle iparágak számára [1].
Idézetek:
[1] https://blog.stackademic.com/integration-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-rranplay-ctivity-7290398540256727040-HQAW
[5] https://securiti.ai/blog/gencore-ai-customers-can-now-secury-suse-deepseek-r1/
[6] https://hafizmuhammadali.com/deepseek-research-paper/
[7] https://www.vellum.ai/blog/the-thraining-of-deepseek-r1-and-ways-touse-it
[8] https://unstract.com/blog/open-source-document-data-extraction-with-unstract-deepseek/