För att optimera DeepSeek R1 för återupptagningsanalys kan flera specifika konfigurationer och strategier användas:
Modellparametrar
- Temperatur: Att ställa in temperaturen till 0,7 rekommenderas eftersom den balanserar kreativitet och konsistens i analysutgången. Detta säkerställer att modellen ger innovativa insikter samtidigt som tillförlitligheten bibehålls på olika CV.- Max Tokens: Att använda maximalt 2048 tokens säkerställer att modellen kan generera detaljerad och omfattande feedback om CV. Detta är särskilt viktigt för längre CV eller de med omfattande arbetslivserfarenhet.
-Top-P och Top-K: Konfigurera topp-P till 0,9 och Top-K till 50 hjälper till att upprätthålla mångfalden i feedbacken genom att låta modellen utforska ett brett spektrum av möjligheter samtidigt som man fokuserar på den mest relevanta informationen.
- Repetitionsstraff: Att ställa in repetitionsstraffet till 1,0 förhindrar modellen från att generera redundant feedback, vilket säkerställer att analysen förblir kortfattad och handlingsbar.
Snabbteknik
Att skapa välstrukturerade instruktioner är avgörande för att få meningsfull insikt från Deepseek R1. En typisk prompt bör inkludera:- CV -innehåll: Inkludera den fullständiga texten till CV som ska analyseras.
- Analysstruktur: Ange formatet för den önskade utgången, till exempel en JSON -struktur med fält för sammanfattning, styrkor, svagheter, rekommendationer och detaljerad feedback om avsnitt som erfarenhet och utbildning.
- Karriärintressen: Om tillämpligt, ge karriärintressen eller mål för att skräddarsy feedbacken mot specifika jobbroller eller branscher.
Förbättringar
- Caching: Implementering av en cachemekanism, såsom användning av Redis, kan lagra analyserade CV och minska redundanta API -samtal. Detta sparar inte bara API -kostnader utan påskyndar också efterföljande analyser för liknande eller identiska CV.- Batchbehandling: Behandling av flera CV -analysförfrågningar samtidigt kan maximera genomströmningen och minimera latens, särskilt användbar i företagsinställningar med bulkuppladdningar.
- Tidsgränser och räntebegränsning: Att ställa in rimliga timeouts och implementering av räntebegränsning säkerställer efterlevnaden av API -kvoter och förhindrar serviceavbrott på grund av överdriven användning.
Framtida förbättringar
-Finjustering: Anpassa Deepseek R1 genom att finjustera den på domänspecifika datasätt kan förbättra dess förmåga att upptäcka branschspecifika nyanser, vilket kan leda till mer skräddarsydd feedback.- Snabboptimering: Kontinuerligt förädling av instruktioner baserat på användaråterkoppling kan förbättra utgångsnoggrannheten och relevansen.
Genom att implementera dessa konfigurationer och strategier kan DeepSeek R1 optimeras för att ge omfattande och handlingsbara insikter för CV-analys, vilket förbättrar rekryteringsprocessen med AI-driven effektivitet och precision [1] [3] [5].
Citeringar:
]
[2] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
]
]
]
[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