Untuk mengoptimalkan Deepseek R1 untuk analisis resume, beberapa konfigurasi dan strategi spesifik dapat digunakan:
Parameter model ###
- Suhu: Mengatur suhu ke 0,7 direkomendasikan karena menyeimbangkan kreativitas dan konsistensi dalam output analisis. Ini memastikan bahwa model ini memberikan wawasan inovatif sambil mempertahankan keandalan di berbagai resume.
- Max Token: Menggunakan maksimum 2048 token memastikan bahwa model dapat menghasilkan umpan balik yang terperinci dan komprehensif tentang resume. Ini sangat penting untuk resume yang lebih lama atau mereka yang memiliki pengalaman kerja yang luas.
-Top-P dan Top-K: Mengkonfigurasi top-p ke 0,9 dan top-k hingga 50 membantu menjaga keragaman dalam umpan balik dengan memungkinkan model untuk mengeksplorasi berbagai kemungkinan sambil berfokus pada informasi yang paling relevan.
- Hukuman pengulangan: Mengatur hukuman pengulangan menjadi 1.0 mencegah model dari menghasilkan umpan balik yang berlebihan, memastikan bahwa analisis tetap ringkas dan dapat ditindaklanjuti.
Teknik cepat
Membuat permintaan yang terstruktur dengan baik sangat penting untuk mendapatkan wawasan yang berarti dari Deepseek R1. Prompt yang khas harus mencakup:- Konten resume: Sertakan teks lengkap resume yang akan dianalisis.
- Struktur analisis: Tentukan format output yang diinginkan, seperti struktur JSON dengan bidang untuk ringkasan, kekuatan, kelemahan, rekomendasi, dan umpan balik terperinci tentang bagian seperti pengalaman dan pendidikan.
- Minat karier: Jika berlaku, berikan minat atau tujuan karier untuk menyesuaikan umpan balik terhadap peran atau industri pekerjaan tertentu.
Peningkatan Kinerja
- Caching: Menerapkan mekanisme caching, seperti menggunakan Redis, dapat menyimpan resume yang dianalisis dan mengurangi panggilan API yang berlebihan. Ini tidak hanya menghemat biaya API tetapi juga mempercepat analisis selanjutnya untuk resume yang serupa atau identik.- Pemrosesan Batch: Memproses beberapa permintaan analisis resume secara bersamaan dapat memaksimalkan throughput dan meminimalkan latensi, terutama berguna dalam pengaturan perusahaan dengan unggahan curah.
- Batas waktu dan batasan laju: Mengatur batas waktu yang wajar dan pembatasan tingkat implementasi memastikan kepatuhan dengan kuota API dan mencegah gangguan layanan karena penggunaan yang berlebihan.
Peningkatan Masa Depan
-Fine-tuning: Menyesuaikan Deepseek R1 dengan menyempurnakannya pada dataset khusus domain dapat meningkatkan kemampuannya untuk mendeteksi nuansa khusus industri, yang mengarah ke umpan balik yang lebih disesuaikan.- Optimalisasi Prompt: Permilang pemurnian terus menerus berdasarkan umpan balik pengguna dapat meningkatkan akurasi dan relevansi output.
Dengan menerapkan konfigurasi dan strategi ini, Deepseek R1 dapat dioptimalkan untuk memberikan wawasan yang komprehensif dan dapat ditindaklanjuti untuk analisis resume, meningkatkan proses perekrutan dengan efisiensi dan presisi yang digerakkan oleh AI [1] [3] [5].
Kutipan:
[1] https://blog.stackademic.com/integrating-deepseek-r1-with-fastapi-building-an-ai--powered-resume-analyzer-code-demo-4e1cc29cdc6e
[2] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[3.
[4] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-out-how-deepseeks-r1-transparly-activity-7290398540256727040-hqaw
[5] https://dzone.com/articles/smarter-hiring-building-an-ai-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/746508679031666431