Özgeçmiş analizi için Deepseek R1'i optimize etmek için birkaç özel konfigürasyon ve strateji kullanılabilir:
Model Parametreleri
- Sıcaklık: Analiz çıktısında yaratıcılığı ve tutarlılığı dengelediği için sıcaklığı 0,7 olarak ayarlamak önerilir. Bu, modelin farklı özgeçmişlerde güvenilirliği korurken yenilikçi bilgiler sağlamasını sağlar.- Maksimum jetonlar: Maksimum 2048 jeton kullanmak, modelin özgeçmişler hakkında ayrıntılı ve kapsamlı geri bildirimler oluşturabilmesini sağlar. Bu özellikle daha uzun özgeçmişler veya kapsamlı iş deneyimi olanlar için önemlidir.
-Top-P ve Top-K: Top-P ve Top-K ile 50'ye yapılandırılması, modelin en alakalı bilgilere odaklanırken çok çeşitli olasılıkları keşfetmesine izin vererek geri bildirimde çeşitliliği korumaya yardımcı olur.
- Tekrar cezası: Tekrar cezasını 1.0'a çıkarmak, modelin yedek geri bildirim üretmesini önler ve analizin özlü ve eyleme geçirilebilir kalmasını sağlar.
İstemi Mühendislik
İyi yapılandırılmış istemlerin hazırlanması, Deepseek R1'den anlamlı bilgiler elde etmek için çok önemlidir. Tipik bir istem şunları içermelidir:- Özgeçmiş İçeriği: Analiz edilecek özgeçmişin tam metnini ekleyin.
- Analiz Yapısı: Özet, güçlü yönler, zayıf yönler, öneriler ve deneyim ve eğitim gibi bölümler hakkında ayrıntılı geri bildirimler için alanlara sahip bir JSON yapısı gibi istenen çıktının biçimini belirtin.
- Kariyer çıkarları: Mümkünse, geri bildirimi belirli iş rollerine veya endüstrilerine göre uyarlamak için kariyer ilgi alanları veya hedefler sağlayın.
Performans Geliştirmeleri
- Önbellekleme: Redis kullanma gibi bir önbellek mekanizması uygulamak, analiz edilen özgeçmişleri depolayabilir ve gereksiz API çağrılarını azaltabilir. Bu sadece API maliyetlerinden tasarruf etmekle kalmaz, aynı zamanda benzer veya özdeş özgeçmişler için sonraki analizleri de hızlandırır.- Parti işleme: Çoklu özgeçmiş analiz isteklerinin aynı anda işlenmesi, özellikle toplu yüklemelerle kurumsal ayarlarda yararlı olan verimi en üst düzeye çıkarabilir ve gecikmeyi en aza indirebilir.
- Zaman aşımları ve hız sınırlama: Makul zaman aşımları ve uygulama oranı sınırlamasının belirlenmesi API kotalarına uyum sağlar ve aşırı kullanım nedeniyle hizmet kesintilerini önler.
Gelecek Geliştirmeler
-İnce ayar: Deepseek R1'i alana özgü veri kümelerinde ince ayar yaparak özelleştirmek, endüstriye özgü nüansları tespit etme yeteneğini geliştirerek daha özel geri bildirimlere yol açabilir.- Hızlı Optimizasyon: Kullanıcı geri bildirimlerine dayalı sürekli olarak rafine etme istemleri çıktı doğruluğunu ve alaka düzeyini artırabilir.
Bu konfigürasyonları ve stratejileri uygulayarak, Deepseek R1, özgeçmiş analizi için kapsamlı ve eyleme geçirilebilir bilgiler sağlamak için optimize edilebilir, işe alım sürecini AI odaklı verimlilik ve hassasiyetle geliştirir [1] [3] [5].
Alıntılar:
[1] https://blog.stackademic.com/integration-deepseek-r1-with-fastapi-building-an-ai-powered-seume-analyzer-code-demo-4e1cc29cdc6e
[2] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[3] https://www.popai.pro/resources/undstanding-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deployment-ortions/
[4] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-out-how-deepseeks-r1-transparent-pactivity-7290398540256727040 hqaw
[5] https://dzone.com/articles/smarter-reting-building-an-ai-powered-full-stack-r
[6] https://hafizmuhammadali.com/deepseek-r1-research-paper/
[7] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1i9rcog/seems_ye_deepseek_is_a_better_choice_than/
[8] https://www.tiktok.com/@teal_hq/video/7465086790316166431