Deepseek R1, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri işlemek için tasarlanmış bir AI modelidir, bu da yapılandırılmamış özgeçmiş verilerinin analiz edilmesi için uygundur. İşte bu tür verileri nasıl ele alıyor:
Mimari ve Verimlilik
Deepseek R1, çıkarım sırasında parametrelerinin yalnızca bir alt kümesini etkinleştirmesini sağlayan uzmanlar (MOE) çerçevesi karışımı kullanır. Bu, 671 milyar toplam parametresinden sadece 37 milyar aktif olarak kullanıldığı, verimliliği artırdığı ve hesaplama kaynaklarını azalttığı anlamına gelir [3]. Bu mimari, girdiye göre en alakalı uzmanları dinamik olarak seçebileceğinden yapılandırılmamış verilerin işlenmesi için faydalıdır.
Takviye Öğrenimi (RL) Eğitimi
Deepseek R1, modelin çevresi ile etkileşime girerek ve ödül şeklinde geri bildirim alarak öğrenmesini sağlayan Takviye Öğrenimi (RL) kullanılarak eğitildi. Bu yaklaşım, modelin etiketli verilere dayanmadan gelişmiş akıl yürütme stratejileri geliştirmesini sağlar [6] [7]. RL eğitim süreci, soğuk start verileriyle ince ayar yapmak ve sentetik etiketli veriler üretmek için ret örneklemesi uygulamak da dahil olmak üzere birçok aşama içerir, bu da modelin çeşitli ve yapılandırılmamış girdileri ele alma yeteneğini geliştirmeye yardımcı olur [7].
yapılandırılmamış verilerin işlenmesi
Yapılandırılmamış özgeçmiş verileriyle uğraşırken, Deepseek R1'in büyük miktarda veri işleme ve analiz etme yeteneği özellikle değerli hale gelir. Güçlü matematiksel modelleme yeteneklerinden yararlanarak yapılandırılmamış belgelerden anlamlı bilgiler elde edebilir [2]. Özgeçmiş analizi için, Deepseek R1, API'lerle birlikte entegre edilebilir. Aai's Modeli güçlü, zayıf yönler ve öneriler de dahil olmak üzere özgeçmişler hakkında ayrıntılı geri bildirim sağlamada yönlendiren istemler oluşturmak için [1].
Özgeçmiş analizinde uygulama
Özgeçmiş analizi bağlamında, Deepseek R1 her bir gereksinimi metodik olarak parçalayabilir, açık kriterlere karşı kanıtları tartabilir ve gerekçesini her adımda gösterebilir. Bu şeffaf düşünme süreci, potansiyel önyargıların belirlenmesine yardımcı olur ve yapılandırılmış, önyargılı analiz sağlar [4]. Modelin yapılandırılmamış verileri işleme yeteneği, mükemmel bir şekilde biçimlendirilmeyecek veya yapılandırılamayan özgeçmişleri etkili bir şekilde işlemesini sağlar, bu da özgeçmiş incelemelerini otomatikleştirmek ve işe alım yöneticileri için eyleme geçirilebilir bilgiler sağlamak için değerli bir araç haline getirir [1].
Gelecek Geliştirmeler
Deepseek R1'in yapılandırılmamış özgeçmiş verilerinin işlenmesini daha da geliştirmek için, gelecekteki geliştirmeler, endüstriye özgü jargon ve nüansları daha iyi tespit etmek için alana özgü veri kümelerinde modelin ince ayarlanmasını içerebilir. Ek olarak, hızlı optimizasyon, kullanıcı geri bildirimlerine göre istemleri geliştirerek çıktı doğruluğunu artırabilir. Çok dilli destek ve sektöre özgü şablonlar da aracın yeteneklerini genişleterek küresel şirketler ve çeşitli endüstriler için daha çok yönlü hale getirebilir [1].
Alıntılar:
[1] https://blog.stackademic.com/integration-deepseek-r1-with-fastapi-building-an-ai-powered-seume-analyzer-code-demo-4e1cc29cdc6e
[2] https://aws.amazon.com/bedrock/deepseek
[3] https://writonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[4] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-out-how-deepseeks-r1-transparent-pactivity-7290398540256727040 hqaw
[5] https://securiti.ai/blog/gencore-ai-customers-can-now-curely-use-deepseek-r1/
[6] https://hafizmuhammadali.com/deepseek-r1-research-paper/
[7] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-epseek-r1-and-to-to-use-it
[8] https://unstract.com/blog/open-source-document-data-extraction-with-unstract-deepseek/