Para otimizar o Deepseek R1 para análise de currículo, várias configurações e estratégias específicas podem ser empregadas:
Parâmetros do modelo
- Temperatura: definir a temperatura para 0,7 é recomendada, pois equilibra a criatividade e a consistência na saída da análise. Isso garante que o modelo forneça informações inovadoras, mantendo a confiabilidade em diferentes currículos.- Tokens máximos: usando um máximo de 2048 tokens, garante que o modelo possa gerar feedback detalhado e abrangente sobre currículos. Isso é particularmente importante para currículos mais longos ou com uma extensa experiência de trabalho.
-Top-P e Top-K: Configurando Top-P para 0,9 e Top-K a 50 ajuda a manter a diversidade no feedback, permitindo que o modelo explore uma ampla gama de possibilidades enquanto se concentra nas informações mais relevantes.
- Penalidade de repetição: definir a penalidade de repetição para 1.0 impede que o modelo gerem feedback redundante, garantindo que a análise permaneça concisa e acionável.
Engenharia rápida
A criação de instruções bem estruturadas é crucial para obter informações significativas da Deepseek R1. Um aviso típico deve incluir:- Retomar o conteúdo: inclua o texto completo do currículo a ser analisado.
- Estrutura de análise: especifique o formato da saída desejada, como uma estrutura JSON com campos para resumo, forças, fraquezas, recomendações e feedback detalhado sobre seções como experiência e educação.
- Interesses de carreira: se aplicável, forneça interesses ou metas de carreira para adaptar o feedback em relação a funções ou indústrias específicas.
Aperfeiçoamentos de desempenho ###
- armazenamento em cache: a implementação de um mecanismo de armazenamento em cache, como o uso do Redis, pode armazenar currículos analisados e reduzir as chamadas redundantes da API. Isso não apenas economiza nos custos da API, mas também acelera as análises subsequentes para currículos semelhantes ou idênticos.
- Processamento em lote: Processando várias solicitações de análise de currículo Simultaneamente pode maximizar a taxa de transferência e minimizar a latência, especialmente útil em configurações corporativas com uploads em massa.
- Tempo limite e limitação da taxa: a definição de tempo limite razoável e a implementação da limitação da taxa garante a conformidade com as cotas da API e impede interrupções de serviço devido ao uso excessivo.
Aperfeiçoamentos futuros
-Ajuste fino: a personalização do DeepSeek R1, ajustando-o em conjuntos de dados específicos de domínio, pode melhorar sua capacidade de detectar nuances específicas do setor, levando a um feedback mais adaptado.
- Otimização imediata: refinar continuamente os prompts com base no feedback do usuário pode melhorar a precisão e a relevância da saída.
Ao implementar essas configurações e estratégias, o Deepseek R1 pode ser otimizado para fornecer informações abrangentes e acionáveis para análise de currículo, melhorando o processo de recrutamento com eficiência e precisão acionadas por IA [1] [3] [5].
Citações:
[1] https://blog.stackademic.com/integrating-deepseek-r1-with-ftapi-building-an-ai-poteleed-resume-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/postss/glencathey_check-tow-how-deepseeks-r1-transparently-ativity-7290398540256727040-hqaw
[5] https://dzone.com/articles/smarter-----building-an-ai-powowered-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