Deepseek R1: n optimoimiseksi jatkamisanalyysiä varten voidaan käyttää useita erityisiä kokoonpanoja ja strategioita:
malliparametrit
- Lämpötila: Lämpötilan asettaminen 0,7: een suositellaan, koska se tasapainottaa luovuutta ja johdonmukaisuutta analyysin ulostulossa. Tämä varmistaa, että malli tarjoaa innovatiivisia oivalluksia säilyttäen samalla luotettavuuden eri ansioluetteloiden välillä.- Max tokens: Enintään 2048 tokenin käyttäminen varmistaa, että malli voi tuottaa yksityiskohtaista ja kattavaa palautetta ansioluetteloista. Tämä on erityisen tärkeää pidempään jatkamiseen tai niille, joilla on laaja työkokemus.
-Top-P ja Top-K: Top-P: n 0,9: n ja Top-K: n-50: n määrittäminen auttaa ylläpitämään palautteen monimuotoisuutta antamalla mallin tutkia laajaa mahdollisuutta keskittyen samalla asiaankuuluviin tietoihin.
- Toistorangaistus: Toistorangaistuksen asettaminen 1,0: een estää mallia tuottamasta redundanssia palautetta varmistaen, että analyysi pysyy tiivisinä ja toimitettavissa.
nopea suunnittelu
Hyvin jäsenneltyjen kehotusten käsityö on ratkaisevan tärkeää merkityksellisten oivallusten saamiseksi Deepseek R1: ltä. Tyypillisen kehotuksen tulisi sisältää:- Jatka sisältöä: Sisällytä analysoitavan jatkamisen koko teksti.
- Analyysirakenne: Määritä halutun tulosteen muoto, kuten JSON -rakenne, jossa on yhteenveto, vahvuuksia, heikkouksia, suosituksia ja yksityiskohtaista palautetta osioista, kuten kokemuksesta ja koulutuksesta.
- Uran kiinnostuksen kohteet: Tarjoa tarvittaessa uran etuja tai tavoitteita palautteen räätälöimiseksi tiettyihin työrooleihin tai teollisuuteen.
Suorituskyvyn parannukset
- Välimuisti: Välimuistimekanismin, kuten Redisin käyttäminen, toteuttaminen voi tallentaa analysoidut jatkamiset ja vähentää redundantteja API -puheluita. Tämä ei vain säästä API -kustannuksilla, vaan myös nopeuttaa seuraavia analyysejä samanlaisista tai samanlaisista ansioluetteloista.- Ertojen käsittely: Useiden jatkamisanalyysipyynnöt voivat samanaikaisesti maksimoida läpimenon ja minimoida latenssi, erityisen hyödyllinen yritysasetuksissa, joissa on irtotavara.
- Aikakatkaisut ja nopeuden rajoittaminen: Kohtuullisten aikakatkaisujen asettaminen ja nopeuden rajoittaminen varmistaa API -kiintiöiden noudattamisen ja estää palvelun keskeytykset liiallisen käytön vuoksi.
Tulevat parannukset
-- Nopea optimointi: Käyttäjän palautteen perusteella jatkuvasti jalostavat kehotteet voivat parantaa lähtötarkkuutta ja merkitystä.
Toteuttamalla nämä kokoonpanot ja strategiat, Deepseek R1 voidaan optimoida tarjoamaan kattavia ja toimivia oivalluksia jatkamisanalyysiin, mikä parantaa rekrytointiprosessia AI-pohjaisen tehokkuuden ja tarkkuuden avulla [1] [3] [5].
Viittaukset:
.
[2] https://www.datacamp.com/tutorial/deeptseek-api
.
[4] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-t-how-doepseeks --r1-transparably-activity-7290398540256727040-HQAWAWAWAWAWAWAWAWAWAWAWAWAWAWAWAWAWAWAWAWAW-7290398540256727040-HQAWAW
.
[6] https://hafizmuhammadali.com/deepseek-r1-research-paper/
.
[8] https://www.tktok.com/@teal_hq/video/7465086790316166431