Di dalam Ovehaul AI LinkedIn: Pencarian Pekerjaan Didukung oleh Distilasi LLM

Munculnya pencarian bahasa alami telah mendorong orang untuk mengubah cara mereka mencari informasi, dan LinkedIn, yang telah bekerja dengan banyak model AI selama setahun terakhir, berharap perubahan ini meluas ke pencarian kerja.

Pencarian pekerjaan bertenaga AI LinkedIn, yang sekarang tersedia untuk semua pengguna LinkedIn, menggunakan model suling dan disesuaikan yang dilatih pada basis pengetahuan platform media sosial profesional untuk mempersempit peluang kerja potensial berdasarkan bahasa alami.

“Pengalaman pencarian baru ini memungkinkan anggota menggambarkan tujuan mereka dengan kata -kata mereka sendiri dan mendapatkan hasil yang benar -benar mencerminkan apa yang mereka cari,” kata Erran Berger, wakil presiden pengembangan produk di LinkedIn, mengatakan kepada VentureBeat dalam email. “Ini adalah langkah pertama dalam perjalanan yang lebih besar untuk membuat pencarian kerja lebih intuitif, inklusif, dan memberdayakan untuk semua orang.”

LinkedIn sebelumnya menyatakan dalam posting blog bahwa masalah signifikan yang dihadapi pengguna saat mencari pekerjaan di platform adalah ketergantungan berlebihan pada kueri kata kunci yang tepat. Seringkali, pengguna akan mengetikkan judul pekerjaan yang lebih umum dan mendapatkan posisi yang tidak cocok. Dari pengalaman pribadi, jika saya mengetik “reporter” di LinkedIn, saya mendapatkan hasil pencarian untuk pekerjaan reporter di publikasi media, bersama dengan pembukaan reporter pengadilan, yang merupakan keahlian yang sama sekali berbeda.

Wakil Presiden Linkedin untuk Teknik Wenjing Zhang mengatakan kepada VentureBeat dalam wawancara terpisah bahwa mereka melihat perlunya meningkatkan bagaimana orang dapat menemukan pekerjaan yang cocok dengan mereka dengan sempurna, dan itu dimulai dengan pemahaman yang lebih baik tentang apa yang mereka cari.

“Jadi di masa lalu, ketika kami menggunakan kata kunci, kami pada dasarnya melihat kata kunci dan mencoba menemukan kecocokan yang tepat. Dan kadang -kadang dalam deskripsi pekerjaan, deskripsi pekerjaan mungkin mengatakan reporter, tetapi mereka sebenarnya bukan reporter; kami masih mengambil informasi itu, yang tidak ideal untuk kandidat,” kata Zhang.

LinkedIn telah meningkatkan pemahamannya tentang kueri pengguna dan sekarang memungkinkan orang untuk menggunakan lebih dari sekadar kata kunci. Alih -alih mencari “Insinyur Perangkat Lunak,” mereka dapat bertanya, “Temukan pekerjaan rekayasa perangkat lunak di Silicon Valley yang diposting baru -baru ini.”

Bagaimana mereka membangunnya

Salah satu hal pertama yang harus dilakukan LinkedIn adalah merombak kemampuan fungsi pencariannya untuk memahami.

“Tahap pertama adalah ketika Anda mengetik pertanyaan, kami harus dapat memahami kueri, maka langkah selanjutnya adalah Anda perlu mengambil informasi yang tepat dari perpustakaan pekerjaan kami. Dan kemudian langkah terakhir adalah sekarang Anda memiliki beberapa ratus kandidat terakhir, bagaimana Anda melakukan peringkat sehingga pekerjaan yang paling relevan muncul di atas,” kata Zhang.

LinkedIn mengandalkan metode tetap, berbasis taksonomi, model peringkat, dan LLM yang lebih lama, yang mereka katakan “tidak memiliki kapasitas untuk pemahaman semantik yang mendalam.” Perusahaan kemudian beralih ke model bahasa besar (LLM) yang lebih modern dan sudah disesuaikan untuk membantu meningkatkan kemampuan pemrosesan bahasa alami (NLP) platform mereka.

Tapi LLMS juga datang dengan biaya komputasi yang mahal. Jadi, LinkedIn beralih ke metode distilasi untuk memotong biaya menggunakan GPU yang mahal. Mereka membagi LLM menjadi dua langkah: satu untuk mengerjakan data dan pengambilan informasi dan yang lainnya untuk memberi peringkat hasil. Menggunakan model guru untuk memberi peringkat kueri dan pekerjaan, LinkedIn mengatakan mereka mampu menyelaraskan baik model pengambilan dan peringkat.

Metode ini juga memungkinkan insinyur LinkedIn untuk mengurangi tahapan sistem pencarian kerja yang digunakan. Pada satu titik, “ada sembilan tahap berbeda yang membentuk pipa untuk mencari dan mencocokkan pekerjaan,” yang sering digandakan.

“Untuk melakukan ini, kami menggunakan teknik umum optimasi multi-objektif. Untuk memastikan pengambilan dan peringkat diselaraskan, penting bahwa pengambilan peringkat dokumen menggunakan MOO yang sama dengan yang digunakan tahap peringkat. Tujuannya adalah untuk tetap sederhana, tetapi tanpa memperkenalkan beban yang tidak perlu pada produktivitas pengembang AI,” kata Linkedin.

LinkedIn juga mengembangkan mesin kueri yang menghasilkan saran khusus untuk pengguna.

Pencarian berbasis AI

LinkedIn tidak sendirian dalam melihat potensi pencarian perusahaan berbasis LLM. Google mengklaim bahwa 2025 akan menjadi tahun ketika pencarian perusahaan menjadi lebih kuat, berkat model canggih.

Model seperti Cohere's Rerank 3.5 membantu memecahkan silo bahasa di dalam perusahaan. Berbagai produk “penelitian mendalam” dari OpenAI, Google dan Antropik menunjukkan meningkatnya permintaan organisasi untuk agen yang mengakses dan menganalisis sumber data internal.

LinkedIn telah meluncurkan beberapa fitur berbasis AI dalam setahun terakhir. Pada bulan Oktober, meluncurkan asisten AI untuk membantu perekrut menemukan kandidat terbaik.

Kepala LinkedIn AI Officer Deepak Agarwal akan membahas inisiatif AI perusahaan, termasuk bagaimana ia meningkatkan asisten perekrutan dari prototipe ke produksiselama VB Transform di San Francisco bulan ini. Daftar sekarang untuk hadir.