Deepseek R1 optimeerimiseks jätkamise analüüsiks saab kasutada mitmeid konkreetseid konfiguratsioone ja strateegiaid:
mudeli parameetrid
- Temperatuur: temperatuuri määramine 0,7 on soovitatav, kuna see tasakaalustab loovuse ja analüüsi väljundi järjepidevust. See tagab, et mudel annab uuenduslikke teadmisi, säilitades samal ajal töökindluse erinevatel CV -del.- Maxi märgid: maksimaalselt 2048 žetooni kasutamine tagab, et mudel võib genereerida üksikasjalikku ja põhjalikku tagasisidet CV -de kohta. See on eriti oluline pikemate jätkamiste või ulatusliku töökogemusega.
-TOP-P ja TOP-K: TOP-P konfigureerimine kuni 0,9 ja Top-K kuni 50 aitab säilitada tagasiside mitmekesisust, võimaldades mudelil uurida mitmesuguseid võimalusi, keskendudes samal ajal kõige asjakohasemale teabele.
- Kordus karistus: Korduse karistuse määramine 1,0 -le takistab mudeli koondatud tagasiside saamiseks, tagades, et analüüs püsib lühike ja rakendatav.
kiire insener
Hästi struktureeritud juhised on Deepseek R1-st tähenduslike teadmiste saamiseks ülioluline. Tüüpiline viip peaks sisaldama:- Jätka sisu: lisage analüüsitava CV täisteksti.
- Analüüsistruktuur: määrake soovitud väljundi vorming, näiteks JSON -i struktuur, mille väljad on kokkuvõtlikud, tugevused, nõrkused, soovitused ja üksikasjalik tagasiside selliste sektsioonide kohta nagu kogemus ja haridus.
- Karjäärihuvid: vajaduse korral pakkuge karjäärihuve või eesmärke, et kohandada tagasisidet konkreetsete tööülesannete või tööstusharude suhtes.
jõudluse täiustused
- Vahemällu salvestamine: vahemälumehhanismi rakendamine, näiteks Redis kasutamine, saab analüüsitud CV -sid salvestada ja vähendada koondatud API -kõnesid. See mitte ainult ei säästa API kulusid, vaid kiirendab ka järgnevaid analüüse sarnaste või identsete CV -de jaoks.- Pakkide töötlemine: mitmete jätkamisanalüüsi taotluste töötlemine samaaegselt võib läbilaskevõime maksimeerida ja latentsust minimeerida, eriti kasulik ettevõtte seadetes, millel on hulgi üleslaadimine.
- Aegumised ja kiiruse piiramine: Mõistlike aegobjektide seadistamine ja kiiruse piiramine tagab API kvootide vastavuse ja takistavad teenuse katkestusi liigse kasutamise tõttu.
tulevased täiustused
-Peenhäälestamine: Deepseek R1 kohandamine, häälestades seda domeenispetsiifilistel andmekogumitel, võib parandada selle võimet tuvastada tööstusespetsiifilisi nüansse, põhjustades rohkem kohandatud tagasisidet.- Kiire optimeerimine: kasutajate tagasiside põhjal pidevalt viigimise täpsustamine võib parandada väljundi täpsust ja asjakohasust.
Neid konfiguratsioone ja strateegiaid rakendades saab Deepseek R1 optimeerida, et pakkuda põhjalikke ja kasutatavaid teadmisi jätkamiseks analüüsimiseks, parandades värbamisprotsessi AI-põhise tõhususe ja täpsusega [1] [3] [5].
Tsitaadid:
]
[2] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
]
]
]
[6] https://hafizmuhammadali.com/deepseek-r1-research-paper/
]
[8] https://www.tiktok.com/@teaal_hq/video/7465086790316166431