Deepseek R1 เป็นแบบจำลอง AI ที่ออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างทำให้เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลประวัติย่อที่ไม่มีโครงสร้าง นี่คือวิธีจัดการข้อมูลดังกล่าว:
สถาปัตยกรรมและประสิทธิภาพ
Deepseek R1 ใช้ส่วนผสมของกรอบผู้เชี่ยวชาญ (MOE) ซึ่งช่วยให้สามารถเปิดใช้งานเฉพาะชุดย่อยของพารามิเตอร์ในระหว่างการอนุมาน ซึ่งหมายความว่าจากพารามิเตอร์ทั้งหมด 671 พันล้านพารามิเตอร์มีเพียง 37 พันล้านเท่านั้นที่ใช้อย่างแข็งขันเพิ่มประสิทธิภาพและลดทรัพยากรการคำนวณ [3] สถาปัตยกรรมนี้มีประโยชน์สำหรับการประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเนื่องจากสามารถเลือกผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องมากที่สุดตามแบบไดนามิกตามอินพุต
การฝึกอบรมการเสริมแรง (RL)
Deepseek R1 ได้รับการฝึกฝนโดยใช้การเรียนรู้เสริมแรง (RL) ซึ่งช่วยให้แบบจำลองสามารถเรียนรู้ได้โดยการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมและรับข้อเสนอแนะในรูปแบบของรางวัล วิธีการนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถพัฒนากลยุทธ์การให้เหตุผลขั้นสูงโดยไม่ต้องพึ่งพาข้อมูลที่มีป้ายกำกับ [6] [7] กระบวนการฝึกอบรม RL นั้นเกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอนรวมถึงการปรับแต่งด้วยข้อมูลเริ่มต้นเย็นและการใช้การสุ่มตัวอย่างการปฏิเสธเพื่อสร้างข้อมูลที่ติดฉลากสังเคราะห์ซึ่งช่วยปรับปรุงความสามารถของโมเดลในการจัดการอินพุตที่หลากหลายและไม่มีโครงสร้าง [7]
การจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
เมื่อจัดการกับข้อมูลเรซูเม่ที่ไม่มีโครงสร้างความสามารถของ Deepseek R1 ในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากจะมีค่าเป็นพิเศษ มันสามารถแยกข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากเอกสารที่ไม่มีโครงสร้างโดยใช้ประโยชน์จากความสามารถในการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่แข็งแกร่ง [2] สำหรับการวิเคราะห์เรซูเม่ R1 Deepseek สามารถรวมเข้ากับ APIs เช่นกันได้เพื่อสร้างพรอมต์ที่เป็นแนวทางในการให้ข้อเสนอแนะโดยละเอียดเกี่ยวกับเรซูเม่รวมถึงจุดแข็งจุดอ่อนและคำแนะนำ [1]
แอปพลิเคชันในการวิเคราะห์ประวัติย่อ
ในบริบทของการวิเคราะห์เรซูเม่ R1 Deepseek สามารถทำลายความต้องการแต่ละอย่างได้อย่างมีระบบมีการชั่งน้ำหนักหลักฐานที่ชัดเจนตามเกณฑ์ที่ชัดเจนและแสดงเหตุผลในทุกขั้นตอน กระบวนการคิดแบบโปร่งใสนี้ช่วยในการระบุอคติที่อาจเกิดขึ้นและให้การวิเคราะห์ที่มีโครงสร้างและตระหนักถึงการมีอคติ [4] ความสามารถของโมเดลในการจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างช่วยให้สามารถประมวลผลเรซูเม่ที่มีประสิทธิภาพซึ่งอาจไม่ได้รับการจัดรูปแบบหรือมีโครงสร้างอย่างสมบูรณ์แบบทำให้เป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับการตรวจสอบประวัติย่อโดยอัตโนมัติและให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้สำหรับผู้จัดการการจ้างงาน [1]
การปรับปรุงในอนาคต
เพื่อปรับปรุงการจัดการข้อมูลเรซูเม่ที่ไม่มีโครงสร้างของ Deepseek R1 ต่อไปการปรับปรุงในอนาคตอาจรวมถึงการปรับแต่งแบบจำลองในชุดข้อมูลเฉพาะโดเมนเพื่อตรวจจับศัพท์แสงเฉพาะอุตสาหกรรมและความแตกต่าง นอกจากนี้การเพิ่มประสิทธิภาพที่รวดเร็วสามารถเพิ่มความแม่นยำในการส่งออกได้โดยการปรับพรอมต์ตามคำติชมของผู้ใช้ การสนับสนุนหลายภาษาและเทมเพลตเฉพาะอุตสาหกรรมสามารถขยายขีดความสามารถของเครื่องมือทำให้มีความหลากหลายมากขึ้นสำหรับ บริษัท ระดับโลกและอุตสาหกรรมที่หลากหลาย [1]
การอ้างอิง:
[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-transparently-ctivity-7290398540256727040-hqaw
[5] https://securiti.ai/blog/gencore-ai-customers-can-now-seciary-use-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/