DeepSeek R1是一种AI模型，旨在处理结构化和非结构化数据，使其适合分析非结构化简历数据。以下是处理此类数据的方式：
##建筑和效率
DeepSeek R1使用专家(MOE)框架的混合物，这使其仅在推断过程中仅激活其参数的一个子集。这意味着在其6710亿个总参数中，只有370亿次使用，从而提高效率并降低计算资源[3]。该体系结构对处理非结构化数据是有益的，因为它可以根据输入动态选择最相关的专家。
##强化学习(RL)培训
DeepSeek R1是使用加固学习(RL)培训的，该学习使模型能够通过与环境进行互动并以奖励的形式获得反馈来学习。这种方法使该模型可以制定高级推理策略，而无需依赖标记的数据[6] [7]。 RL训练过程涉及多个阶段，包括使用冷启动数据进行微调以及应用拒绝采样以生成合成标记的数据，这有助于提高模型处理多样和非结构化输入的能力[7]。
##处理非结构化数据
在处理非结构化的简历数据时，DeepSeek R1处理和分析大量数据的能力变得特别有价值。它可以通过利用其强大的数学建模功能来从非结构化文档中提取有意义的见解[2]。对于简历分析，可以将DeepSeek R1与API集成在一起。EAI构建提示，以指导模型提供有关简历的详细反馈，包括优势，劣势和建议[1]。
##在简历分析中应用
在简历分析的背景下，DeepSeek R1可以有条不紊地分解每个要求，根据明确的标准权衡证据，并在每个步骤中显示其推理。这种透明的思维过程有助于识别潜在的偏见，并提供结构化的偏见分析[4]。该模型处理非结构化数据的能力使其能够有效地处理可能无法完美格式或结构化的简历，从而使其成为自动化简历评论并为雇用经理提供可行的见解的宝贵工具[1]。
##未来增强功能
为了进一步改善DeepSeek R1处理非结构化简历数据，未来的增强功能可能包括对特定于域的数据集上的模型进行微调，以更好地检测特定于行业的术语和细微差别。此外，提示优化可以通过根据用户反馈来完善提示来提高输出精度。多语言支持和特定于行业的模板也可以扩大该工具的功能，从而使其对全球公司和多元化行业更具用途[1]。
引用：
[1] https://blog.stackademic.com/integrating-deepseek-r1-with-fastapi-building--an-ai-power- resume-resume-analyzer-code-demo-demo-4e1cc29cd9cdc6e
[2] https://aws.amazon.com/bedrock/deepseek
[3] https://writesonic.com/blog/what-is-deepseek-r1
[4] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-check-how-deepseeks-r1-transpary-activity-7290398540256727040-hqaw
[5] https://securiti.ai/blog/gencore-ai-customers-can-now-now-securely-use-use-deepseek-r1/
[6] https://hafizmuhammadali.com/deepseek-r1-research-paper/
[7] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-r1-and-ways-to-use-it
[8] https://unstract.com/blog/open-source-document-data-tata-traction-with-unstract-deepseek/