Lai optimizētu DeepSeek R1 atsākšanas analīzei, var izmantot vairākas īpašas konfigurācijas un stratēģijas:
modeļa parametri
- Temperatūra: Ieteicams iestatīt temperatūru uz 0,7, jo tas līdzsvaro radošumu un konsekvenci analīzes izvadē. Tas nodrošina, ka modelis sniedz novatorisku atziņu, vienlaikus saglabājot uzticamību dažādos atsākumos.- Max Tokens: ne vairāk kā 2048 žetonu izmantošana nodrošina, ka modelis var radīt detalizētas un visaptverošas atsauksmes par atsākšanu. Tas ir īpaši svarīgi, lai ilgāk atsāktu vai tos, kuriem ir plaša darba pieredze.
-TOP-P un TOP-K: TOP-P konfigurēšana līdz 0,9 un TOP-K līdz 50 palīdz saglabāt dažādību atgriezeniskajā saitē, ļaujot modelim izpētīt plašu iespēju klāstu, vienlaikus koncentrējoties uz visatbilstošāko informāciju.
- Atkārtošanās sods: atkārtošanās soda noteikšana 1,0 neļauj modelim radīt liekas atgriezeniskās saites, nodrošinot, ka analīze joprojām ir kodolīga un izmantojama.
uzvedne inženierija
Labi strukturētu uzvedņu izstrādāšana ir būtiska, lai iegūtu jēgpilnu atziņu no DeepSeek R1. Tipiska uzvedne jāiekļauj:- atsākt saturu: iekļaujiet visu analizējamā atsākšanas tekstu.
- Analīzes struktūra: Norādiet vēlamās izejas formātu, piemēram, JSON struktūru ar laukiem, lai iegūtu kopsavilkumu, stiprās puses, vājās puses, ieteikumus un detalizētu atgriezenisko saiti par tādām sadaļām kā pieredze un izglītība.
- Karjeras intereses: ja piemērojams, sniedziet karjeras intereses vai mērķus, lai pielāgotu atgriezenisko saiti konkrētām darba lomām vai nozarēm.
veiktspējas uzlabojumi
- Kešatmiņa: kešatmiņas mehānisma ieviešana, piemēram, Redis izmantošana, var uzglabāt analizētus atsākumus un samazināt liekos API zvanus. Tas ne tikai ietaupa API izmaksas, bet arī paātrina turpmākās analīzes par līdzīgu vai identisku atsākšanu.- Partijas apstrāde: Vairāku atsākšanas analīzes pieprasījumu apstrāde vienlaikus var palielināt caurlaidspēju un samazināt latentumu, īpaši noderīgu uzņēmuma iestatījumos ar lielapjoma augšupielādi.
- Taimauts un likmju ierobežošana: saprātīgu taimautu noteikšana un likmju ierobežošana nodrošina API kvotu atbilstību un novērš pakalpojumu pārtraukumus pārmērīgas lietošanas dēļ.
Nākotnes uzlabojumi
-Precīzs noregulēšana: DeepSeek R1 pielāgošana, precizējot to domēnam specifiskās datu kopas, var uzlabot tās spēju noteikt nozarei specifiskas nianses, izraisot vairāk pielāgotas atgriezeniskās saites.- Uzvednes optimizācija: Nepārtraukti rafinējot uzvednes, pamatojoties uz lietotāju atgriezenisko saiti, var uzlabot izvades precizitāti un atbilstību.
Īstenojot šīs konfigurācijas un stratēģijas, DeepSeek R1 var optimizēt, lai sniegtu visaptverošu un realizējamu atziņu atsākšanas analīzei, uzlabojot personāla atlases procesu ar AI balstītu efektivitāti un precizitāti [1] [3] [5].
Atsauces:
[1.]
[2] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[3] https://www.popai.pro/resources/runtinging-depseek-r1-model-technical-details-architecture-andrewithent-options/
.
[5] https://dzone.com/articles/smarter-hiring-building-an-ai-powered-full-stack-
[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