Pievienojieties pasākumam, kuru uzņēmuma vadītāji uzticas gandrīz divas desmitgades. VB Remodel apvieno cilvēkus, kas veido reālu uzņēmumu AI stratēģiju. Uzziniet vairāk
Dabiskās valodas meklēšanas parādīšanās ir mudinājusi cilvēkus mainīt to, kā viņi meklē informāciju, un LinkedInkas pēdējā gada laikā ir strādājis ar daudziem AI modeļiem, cer, ka šī maiņa attiecas uz darba meklēšanu.
LinkedIn ar AI darbināmu darbu meklēšanu, kas tagad ir pieejama visiem LinkedIn lietotājiem, izmanto destilētus, precīzi noregulētus modeļus, kas apmācīti profesionālā sociālo mediju platformas zināšanu bāzē, lai šauras potenciālās darba iespējas, pamatojoties uz dabisko valodu.
“Šī jaunā meklēšanas pieredze ļauj biedriem aprakstīt savus mērķus savos vārdos un iegūt rezultātus, kas patiesi atspoguļo to, ko viņi meklē,” LinkedIn produktu attīstības viceprezidents sacīja Errans Bergers, e -pastā pastāstīja VentureBeat. “Šis ir pirmais solis lielākā ceļojumā, lai darba meklēšana būtu intuitīvāka, iekļaujošāka un ikviena pilnvarāka.”
LinkedIn iepriekš paziņoja a blogot postenis Tas, ka ievērojama problēma, ar kuru lietotāji saskārās, meklējot darbus platformā, bija pārmērīga paļaušanās uz precīziem atslēgvārdu vaicājumiem. Bieži vien lietotāji ierakstītu vispārīgāku amata nosaukumu un iegūtu pozīcijas, kas precīzi neatbilst. No personīgās pieredzes, ja es ierakstu “reportieri” vietnē LinkedIn, es saņemu reportiera darba meklēšanas rezultātus plašsaziņas līdzekļu publikācijās, kā arī tiesas reportieri, kas ir pavisam cita prasmju kopa.
LinkedIn inženierzinātņu viceprezidents Wenjing Džans atsevišķā intervijā sacīja VentureBeat, ka viņi redzēja nepieciešamību uzlabot, kā cilvēki varētu atrast viņiem lieliski piemērotu darbu, un tas sākās ar labāku izpratni par to, ko viņi meklē.
“Tātad iepriekš, kad mēs izmantojam atslēgvārdus, mēs būtībā skatāmies uz atslēgvārdu un cenšamies atrast precīzu atbilstību. Un dažreiz amata aprakstā amata aprakstā var teikt reportieri, taču viņi nav īsti reportieri; mēs joprojām iegūstam šo informāciju, kas nav ideāli piemērots kandidātam,” sacīja Zhang.
LinkedIn ir uzlabojusi savu izpratni par lietotāju vaicājumiem un tagad ļauj cilvēkiem izmantot vairāk nekā tikai atslēgvārdus. Tā vietā, lai meklētu “programmatūras inženieri”, viņi var jautāt: “Silīcija ielejā atrodiet programmatūras inženierijas darbus, kas tika ievietoti nesen”.
Kā viņi to uzbūvēja
Viena no pirmajām lietām, kas bija saistītas ar LinkedIn, bija kapitālais remonts tās meklēšanas funkcijas spēja saprast.
“Pirmais posms ir tad, kad jūs rakstāt vaicājumu, mums jāspēj saprast vaicājumu, tad nākamais solis ir tas, ka jums ir jāiegūst pareizā informācija no mūsu darba bibliotēkas. Un tad pēdējais solis ir tagad, kad jums ir kā pāris simts galīgo kandidātu, kā jūs veicat rangu, lai visatbilstošākais darbs parādītos augšpusē,” sacīja Zhang.
LinkedIn paļāvās uz fiksētām, taksonomijas balstītām metodēm, ranžēšanas modeļiem un vecākiem LLM, kas, viņuprāt, “trūkst dziļas semantiskās izpratnes spējas”. Pēc tam uzņēmums pievērsās modernākiem, jau precīzāk noregulētiem lielo valodu modeļiem (LLMS), lai palīdzētu uzlabot viņu platformas dabiskās valodas apstrādes (NLP) iespējas.
Guess LLM ir arī dārgas aprēķināšanas izmaksas. Tātad, LinkedIn pievērsās destilācijas metodēm, lai samazinātu dārgu GPU lietošanas izmaksas. Viņi sadala LLM divos posmos: vienu, lai strādātu pie datiem un informācijas iegūšanas, guess otrs, lai novērtētu rezultātus. Izmantojot skolotāju modeli, lai klasificētu vaicājumu un darbu, LinkedIn sacīja, ka tas spēj saskaņot gan izguves, gan ranžēšanas modeļus.
Šī metode ļāva arī LinkedIn inženieriem samazināt izmantoto darba meklēšanas sistēmu. Vienā brīdī “bija deviņi dažādi posmi, kas veidoja cauruļvadu, lai meklētu un saskaņotu darbu”, kas bieži tika dublēti.
“Lai to izdarītu, mēs izmantojam kopēju daudzobjektīvu optimizācijas paņēmienu. Lai nodrošinātu, ka tiek izlīdzināti izguve un rangs, ir svarīgi, lai izguves rindas dokumenti, izmantojot to pašu MOO, ko izmanto ranžēšanas posmā. Mērķis ir saglabāt atgūšanu vienkāršu, guess neieviešot nevajadzīgu slodzi AI izstrādātāju produktivitātei,” Linkedin teica.
LinkedIn arī izstrādāja vaicājuma motoru, kas lietotājiem ģenerē pielāgotus ieteikumus.
Vairāk AI balstīta meklēšana
LinkedIn nav vienīgais, redzot LLM balstītas uzņēmuma meklēšanas potenciālu. Google apgalvo, ka 2025. gads būs gads Kad uzņēmuma meklēšana kļūst jaudīgāka, pateicoties uzlabotajiem modeļiem.
Modeļi, piemēram, Būtībā‘S Rerank 3.5 palīdz pārtraukt valodas tvertnes uzņēmumos. Dažādi “dziļo pētījumu” produkti no OpenaiVerdzība Google un Antropisks Norādiet pieaugošo organizatorisko pieprasījumu pēc aģentiem, kas piekļūst un analizē iekšējos datu avotus.
LinkedIn pēdējā gada laikā ir ieviesusi vairākas uz AI balstītas funkcijas. Oktobrī tā uzsāka AI palīgu, lai palīdzētu vervētājiem atrast labākos kandidātusApvidū
LinkedIn priekšnieks AI virsnieks Deepak Agarwal apspriedīs uzņēmuma AI iniciatīvas, ieskaitot to, kā tas mērogoja savu īres palīgu no prototipa līdz ražošanailaikā VB transformācija SAN Fransisko šomēnes. Reģistrējieties tūlīt, lai apmeklētuApvidū
avots
