Pour optimiser Deepseek R1 pour l'analyse du curriculum vitae, plusieurs configurations et stratégies spécifiques peuvent être utilisées:
Paramètres du modèle
- Température: le réglage de la température à 0,7 est recommandé car il équilibre la créativité et la cohérence dans la sortie d'analyse. Cela garantit que le modèle fournit des informations innovantes tout en maintenant la fiabilité à travers différents curriculum vitae.- Tokens max: l'utilisation d'un maximum de jetons 2048 garantit que le modèle peut générer des commentaires détaillés et complets sur les curriculum vitae. Ceci est particulièrement important pour les CV plus longs ou ceux qui ont une vaste expérience de travail.
- TOP-P et TOP-K: Configuration de Top-P à 0,9 et Top-K à 50 Aide à maintenir la diversité dans la rétroaction en permettant au modèle d'explorer un large éventail de possibilités tout en se concentrant sur les informations les plus pertinentes.
- Pénalité de répétition: la définition de la pénalité de répétition à 1.0 empêche le modèle de générer une rétroaction redondante, garantissant que l'analyse reste concise et exploitable.
ingénierie rapide
La fabrication d'invites bien structurées est cruciale pour obtenir des informations significatives de Deepseek R1. Une invite typique doit inclure:- Contenu du curriculum vitae: incluez le texte intégral du CV à analyser.
- Structure d'analyse: spécifiez le format de la sortie souhaitée, comme une structure JSON avec des champs pour le résumé, les forces, les faiblesses, les recommandations et les commentaires détaillés sur des sections comme l'expérience et l'éducation.
- Intérêts professionnels: le cas échéant, offrez des intérêts ou des objectifs de carrière pour adapter les commentaires sur des rôles ou des industries spécifiques.
Améliorations des performances
- Cache: la mise en œuvre d'un mécanisme de mise en cache, comme l'utilisation de redis, peut stocker des curriculum vitae analysés et réduire les appels d'API redondants. Cela permet non seulement d'économiser sur les coûts de l'API, mais accélère également les analyses ultérieures pour des curriculum vitae similaires ou identiques.- Traitement par lots: traitement des demandes d'analyse de CV multiples simultanément peut maximiser le débit et minimiser la latence, particulièrement utile dans les paramètres d'entreprise avec des téléchargements en vrac.
- délais d'expiration et limitation des taux: définir des délais d'expiration raisonnables et la limitation des taux de mise en œuvre garantit le respect des quotas API et empêche les interruptions de service en raison d'une utilisation excessive.
Améliorations futures
- Fonction: personnalisation du R1 Deepseek en le affinissant sur les ensembles de données spécifiques au domaine peut améliorer sa capacité à détecter les nuances spécifiques à l'industrie, conduisant à des commentaires plus personnalisés.- Optimisation des invites: affinage en continu les invites basées sur les commentaires des utilisateurs peut améliorer la précision et la pertinence de la sortie.
En mettant en œuvre ces configurations et stratégies, Deepseek R1 peut être optimisé pour fournir des informations complètes et exploitables pour l'analyse du curriculum vitae, améliorant le processus de recrutement avec l'efficacité et la précision axées sur l'IA [1] [3] [5].
Citations:
[1] https://blog.stackademic.com/intégration-deepseek-r1-with-fastapi-building-an-ai-powered-résume-analyzer-code-Demo-4e1cc29cdc6e
[2] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[3] https://www.popai.pro/resources/Understanding-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deployment-options/
[4] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-uthow-deepseeks-r1-transparely-activité-7290398540256727040-hqaw
[5] https://dzone.com/articles/smarter-hiring-building-an-ai-powered-full-stack-r
[6] https://hafizmuhammadali.com/deepseek-r1-research-paper/
[7] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1i9rcog/seems_like_deepseek_is_a_better_choice_than/
[8] https://www.tiktok.com/@teal_hq/video/7465086790316166431