În cadrul revizuirii AI a LinkedIn: Căutarea unui loc de muncă susținută de distilarea LLM

Apariția căutării în limbaj natural i-a încurajat pe oameni să schimbe modul în care caută informații și LinkedIn, care a fost lucrul cu numeroase modele de inteligență artificială în ultimul an, speră că această schimbare se va extinde și la căutarea unui loc de muncă.

Căutarea de locuri de muncă bazată pe inteligență artificială de pe LinkedIn, disponibilă acum pentru toți utilizatorii LinkedIn, folosește modele distilate și ajustate, antrenate pe baza de cunoștințe a platformei profesionale de socializare pentru a restrânge oportunitățile de angajare potențiale pe baza limbajului natural. 

„Această nouă experiență de căutare le permite membrilor să își descrie obiectivele în propriile cuvinte și să obțină rezultate care reflectă cu adevărat ceea ce caută”, a declarat Erran Berger, vicepreședinte pentru dezvoltare de produse la LinkedIn, într-un e-mail pentru VentureBeat. „Acesta este primul pas dintr-o călătorie mai amplă pentru a face căutarea unui loc de muncă mai intuitivă, incluzivă și responsabilă pentru toată lumea.”

LinkedIn a afirmat anterior într-o blog post că o problemă semnificativă cu care se confruntau utilizatorii atunci când căutau locuri de muncă pe platformă era dependența excesivă de cuvinte cheie precise. Adesea, utilizatorii introduceau un titlu de job mai generic și primeau poziții care nu corespundeau exact. Din experiență personală, dacă tastez „reporter” pe LinkedIn, primesc rezultate de căutare pentru locuri de muncă de reporter în publicații media, împreună cu posturi vacante de stenografie judiciară, care reprezintă un set de competențe total diferit. 

Vicepreședintele LinkedIn pentru inginerie, Wenjing Zhang, a declarat pentru VentureBeat într-un interviu separat că au văzut nevoia de a îmbunătăți modul în care oamenii pot găsi locuri de muncă care li se potrivesc perfect, iar acest lucru a început cu o mai bună înțelegere a ceea ce caută. 

„Așadar, în trecut, când foloseam cuvinte cheie, practic ne uitam la un cuvânt cheie și încercam să găsim potrivirea exactă. Și uneori, în fișa postului, fișa postului putea spune reporter, dar nu este vorba de un reporter real; totuși, recuperăm aceste informații, ceea ce nu este ideal pentru candidat”, a spus Zhang. 

LinkedIn și-a îmbunătățit înțelegerea interogărilor utilizatorilor și acum le permite oamenilor să folosească mai mult decât simple cuvinte cheie. În loc să caute „inginer software”, aceștia pot întreba: „Găsiți locuri de muncă în inginerie software în Silicon Valley care au fost postate recent”.

Cum l-au construit

Unul dintre primele lucruri pe care LinkedIn a trebuit să le facă a fost să revizuiască capacitatea funcției sale de căutare de a înțelege. 

„Prima etapă este atunci când tastați o interogare, trebuie să o înțelegem, apoi următorul pas este să recuperați informațiile corecte din biblioteca noastră de locuri de muncă. Și ultimul pas este acum, că aveți vreo câteva sute de candidați finali, cum faceți clasamentul astfel încât cel mai relevant loc de muncă să apară în partea de sus”, a spus Zhang. 

LinkedIn s-a bazat pe metode fixe, bazate pe taxonomie, modele de clasificare și LLM-uri mai vechi, despre care spuneau că „nu aveau capacitatea de înțelegere semantică profundă”. Compania a apelat apoi la modele lingvistice mari (LLM) mai moderne, deja fin reglate, pentru a îmbunătăți capacitățile de procesare a limbajului natural (NLP) ale platformei sale. 

Însă LLM-urile vin și cu costuri de calcul ridicate. Așadar, LinkedIn a apelat la metode de distilare pentru a reduce costul utilizării GPU-urilor scumpe. Au împărțit LLM-ul în doi pași: unul pentru a lucra la recuperarea datelor și informațiilor, iar celălalt pentru a clasifica rezultatele. Folosind un model de profesor pentru a clasifica interogarea și jobul, LinkedIn a declarat că a reușit să alinieze atât modelul de recuperare, cât și cel de clasificare.

Metoda le-a permis, de asemenea, inginerilor LinkedIn să reducă etapele utilizate de sistemul lor de căutare a unui loc de muncă. La un moment dat, „existau nouă etape diferite care alcătuiau procesul de căutare și potrivire a unui loc de muncă”, care erau adesea duplicate.

„Pentru a realiza acest lucru, folosim o tehnică comună de optimizare multi-obiectiv. Pentru a ne asigura că recuperarea și clasarea sunt aliniate, este important ca recuperarea să clasifice documentele folosind același MOO pe care îl folosește etapa de clasare. Scopul este de a menține recuperarea simplă, dar fără a introduce o povară inutilă asupra productivității dezvoltatorilor de inteligență artificială”, a declarat LinkedIn.

LinkedIn a dezvoltat, de asemenea, un motor de interogări care generează sugestii personalizate pentru utilizatori.

O căutare bazată mai mult pe inteligență artificială

LinkedIn nu este singurul care vede potențialul pentru Căutare de companii bazată pe LLM. Google susține că 2025 va fi anul când căutarea la nivel de companie devine mai puternică, datorită modelelor avansate. 

Modele precum CoerențăRerank-ul 3.5 ajută sparge silozurile lingvistice în cadrul întreprinderilor. Diversele Produse „Cercetare aprofundată” din OpenAI, Google şi Antropic indică o cerere organizațională tot mai mare pentru agenți care accesează și analizează surse de date interne. 

LinkedIn a lansat mai multe funcționalități bazate pe inteligență artificială în ultimul an. În octombrie, a lansat o Asistent cu inteligență artificială pentru a ajuta recrutorii găsiți cei mai buni candidați.

Directorul de inteligență artificială al LinkedIn, Deepak Agarwal, va discuta despre inițiativele companiei în domeniul inteligenței artificiale, inclusiv despre cum a scalat asistentul său de recrutare de la prototip la producție., în timpul Transformare VB în San Francisco luna aceasta. Înregistrează-te acum pentru a participa.