다양한 산업에 대해 DeepSeek R1의 피드백을 사용자 정의하려면 고급 기능과 사용자 정의 옵션을 활용하는 몇 가지 전략이 필요합니다. 다음은 특정 산업에 대한 DeepSeek R1을 조정하는 방법에 대한 자세한 개요입니다.
1. 사용자 정의 데이터 세트로 미세 조정 **
DeepSeek R1을 통해 개발자는 업계와 관련된 사용자 정의 데이터 세트를 사용하여 모델을 미세 조정할 수 있습니다. 이 프로세스에는 대상 부문의 뉘앙스와 어휘를 반영하는 특정 데이터를 업로드하는 것이 포함됩니다. 예를 들어, 건강 관리에 중점을 두는 경우 해당 영역에서 이해와 반응 정확도를 높이기 위해 의료 텍스트, 임상 메모 또는 환자 피드백으로 모델을 교육 할 수 있습니다 [4] [1].2. 매개 변수 튜닝 **
또 다른 주요 사용자 정의 방법은 매개 변수 튜닝입니다. 개발자는 학습 속도, 계층 구성 및 드롭 아웃 속도와 같은 모델 매개 변수를 조정하여 특정 응용 프로그램의 성능을 최적화 할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 자연어 처리, 이미지 인식 또는 기타 작업에 관계없이 다양한 산업의 고유 한 요구 사항에 더 잘 적응할 수 있습니다 [4].3. API 통합 및 사용자 정의 **
DeepSeek은 모델의 기능을 응용 프로그램에 완벽하게 통합 할 수있는 API를 제공합니다. 이 API를 통해 개발자는 우선 순위를 정할 기능 또는 다양한 유형의 입력을 처리하는 방법을 지정하여 모델의 동작을 사용자 정의 할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 지원 컨텍스트에서 일반적인 문의에 대한 기술 지원 쿼리에 더 집중하도록 모델을 설정할 수 있습니다 [4].4. 사슬의 사슬 (COT) 접근 **
DeepSeek R1은 COT 접근법을 사용하여 복잡한 쿼리를 명확하고 논리적 인 단계로 체계적으로 분해합니다. 이 기능은 법률, 재무 또는 과학 부문과 같은 상세한 추론 및 설명이 필요한 산업에 특히 유용합니다. 이 기능을 활용하여 모델이 각 산업의 특정 요구에 맞게 구조화되고 해석 가능한 응답을 제공 할 수 있습니다 [3] [8].5. 보안 플랫폼에 배포 **
엄격한 데이터 개인 정보 보호 요구 사항이있는 산업의 경우 Amazon Sagemaker와 같은 플랫폼에서 DeepSeek R1을 호스팅하면 안전한 배포 및 사용자 정의가 가능합니다. 이 접근법은 데이터의 고급 기능으로 인해 데이터가 개인적이고 안전하게 유지되도록 보장합니다 [2] [3].건강 관리에 대한 예제 사용자 정의
의료 산업에서는 의료 데이터 세트를 사용하여 DeepSeek R1을 미세 조정하여 임상 추론, 진단 및 치료 계획과 같은 작업에서 성능을 향상시킬 수 있습니다. 모델을 의료 별 API와 통합하고 매개 변수를 사용자 정의함으로써 환자 증상, 치료 옵션 또는 약물 상호 작용과 관련된 의료 쿼리에 대한 정확하고 관련성있는 반응을 생성하는 능력을 향상시킬 수 있습니다 [1].전반적으로 DeepSeek R1은 다양한 산업 분야에서 맞춤화 할 수있는 다양한 프레임 워크를 제공하여 개발자가 데이터 개인 정보 및 보안을 보장하면서 특정 비즈니스 요구를 충족시키기 위해 모델의 성능 및 피드백을 조정할 수 있습니다.
인용 :
[1] https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-deepseek-r1-rouseing-model
[2] https://caylent.com/blog/evaluating-deepseek-r1
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-host-host-deepseek-distilled-models-with-hugging-face-tgi-amazon-sagemaker-ai/
[4] https://zilliz.com/ai-faq/what-customization-are-available-in-deepseeks-ai-oa--- 모드
[5] https://www.telecomreviewasia.com/news/featured-articles/4835-deepseek-r1-shakes up-the-ai-industry
[6] https://www.reddit.com/r/sillytavernai/comments/1ici8b7/i_am_excited_for_someone_to_finetunemodify/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/customize-deepseek-r1-distilled-models-using-amazon-sagemaker-hyperpod-recipes-part-1/
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/