Norint optimizuoti „Deepseek R1“ atnaujinimo analizei, gali būti naudojamos kelios konkrečios konfigūracijos ir strategijos:
modelio parametrai
- Temperatūra: Rekomenduojama nustatyti temperatūrą iki 0,7, nes ji subalansuoja kūrybiškumą ir nuoseklumą analizės išvestyje. Tai užtikrina, kad modelis teikia novatoriškas įžvalgas, išlaikant patikimumą skirtinguose gyvenimo aprašymuose.- „Max“ žetonai: Naudojant ne daugiau kaip 2048 žetonus, užtikrinamas, kad modelis gali sugeneruoti išsamius ir išsamius atsiliepimus apie atnaujinimus. Tai ypač svarbu atliekant ilgesnius gyvenimo aprašymus ar tuos, kurie turi didelę darbo patirtį.
-„Top-P“ ir „Top-K“: „TOP-P“ iki 0,9 ir TOP-K iki 50 konfigūravimas padeda išlaikyti atsiliepimų įvairovę, leidžiant modeliui ištirti daugybę galimybių, kartu sutelkiant dėmesį į svarbiausią informaciją.
- Bausmė pasikartojant: pakartojimo baudos nustatymas iki 1,0 neleidžia modeliui generuoti nereikalingų atsiliepimų, užtikrinant, kad analizė išliks glausta ir veiksminga.
raginimų inžinerija
Puikiai struktūruoti raginimai yra labai svarbūs norint gauti prasmingas įžvalgas iš „Deepseeek R1“. Įprastą raginimą turėtų būti:- Atnaujinti turinį: įtraukite visą analizuojamo gyvenimo aprašymo tekstą.
- Analizės struktūra: Nurodykite norimo išvesties formatą, pavyzdžiui, JSON struktūrą su santraukos, stipriosiomis pusėmis, silpnybėmis, rekomendacijomis ir išsamiais atsiliepimais apie tokius skyrius kaip patirtis ir švietimas.
- Karjeros interesai: Jei taikoma, pateikite karjeros interesus ar tikslus, kad pritaikytumėte grįžtamąjį ryšį dėl konkrečių darbo vaidmenų ar pramonės šakų.
našumo patobulinimai
- talpyklos talpykla: talpyklos talpyklos mechanizmo įgyvendinimas, pavyzdžiui, naudojant „Redis“, gali saugoti analizuotus atnaujinimus ir sumažinti nereikalingus API skambučius. Tai ne tik taupo API išlaidas, bet ir pagreitina vėlesnes panašių ar identiškų atnaujinimo analizes.- Paketų apdorojimas: Kelių atnaujinimo analizės užklausų apdorojimas vienu metu gali maksimaliai padidinti pralaidumą ir sumažinti delsą, ypač naudingas įmonės parametrus su dideliais įkėlimais.
- Laikas ir įkainių ribojimas: Nustatymas pagrįstas skirtumas ir greičio apribojimo įgyvendinimas užtikrina API kvotų laikymąsi ir apsaugo nuo paslaugų pertraukimų dėl per didelio naudojimo.
Ateities patobulinimai
-Patobulinimas: „Deepseeek R1“ pritaikymas, pritaikant jį domenų specifiniams duomenų rinkiniams, gali pagerinti jo sugebėjimą aptikti konkrečius pramonės šakos niuansus, todėl atsiranda labiau pritaikytas grįžtamasis ryšys.- Reikia optimizuoti: nuolat tobulinant vartotojo atsiliepimus pagrįstus raginimus, galite padidinti išvesties tikslumą ir aktualumą.
Įgyvendinant šias konfigūracijas ir strategijas, „Deepseek R1“ galima optimizuoti, kad būtų pateiktos išsamios ir veiksmingos įžvalgos atnaujinimo analizei, padidinant įdarbinimo procesą, naudojant AI pagrįstą efektyvumą ir tikslumą [1] [3] [5].
Citatos:
[1] https://blog.stackademic.com/integring-deepseek-r1-with-fastapi-building-an-ai-powered-resume-analyzer-code-demo-4e1cc29cdc6e
[2] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[3] https://www.popai.pro/resources/underve-sepre-deepseek-r1-model-technical-details-architcture-m
[4] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-out-ow-deepseeks-r1-transparents-actity-7290398540256727040-hqaw
[5] https://dzone.com/articles/smarter-hiring-building-an-ai-sered-full-stack- r
[6] https://hafizmuhammadali.com/deepseek-r1-research-paper/
]
[8] https://www.tiktok.com/@teal_hq/video/7465086790316166431