数据驱动的科学松鼠会GPT-3在招聘市场的案例介绍
数据驱动的科学松鼠会：GPT-3在招聘市场的应用探索
本文旨在探讨GPT-3语言模型如何为构建具有广泛应用程序的数据产品提供灵活性和便捷性，尤其是在就业市场中。虽然GPT-3以其在创作故事和诗歌方面的卓越能力而闻名，但它附带的API也展现出极大的潜力。
通过几个示例，本文展示了如何使用GPT-3来处理不同类别的招聘广告，从原始提示（如“会计/财务”或“销售/营销”）开始。尽管测试样本有限，但结果响应令人鼓舞。
案例1: 工作搜索排序
我们希望能够从招聘广告或简历中提取信息，以更好地匹配求职者和职位。虽然可以从简历或广告中提取技术技能、工作经验和教育背景等信息，但这篇文章专注于提取软技能。
解决方案
一种简单方法是依赖软技能字典，并基于精确匹配或字符串相似度算法进行关键词提取。不过，这种方法存在问题，如所提取软技能与期望不符或者无法用多种方式描述这些技能。
为了解决这个问题，我们提出了一种基于简历经历部分示例以及提供一些典型软技能示例的解析方法。这包括一个函数get_skills_context(resume)，该函数使用OpenAI Completion API来分析简历并提炼出相关信息。
def get_skills_context(resume):
response = openai.Completion.create(
engine="davinci",
prompt=f"This is a resume parser that extracts skills context from resume.\nresume: {resume}",
temperature=0.2,
max_tokens=60,
top_p=1.0,
frequency_penalty=0.0,
presence_penalty=0.0,
stop=["###"]
)
return response.choices[0].text
def extract_ans(response):
print(response)
这种方法似乎能够有效地提炼出大部分简历中的技能。特别有趣的是，它能将“配置”标准化，而不是使用“管理”，并且还能识别出列表中的“配置防火墙”，即使这个技能没有直接被mention过，但可能来自其他工具（如F5、McAfee）的存在暗示。
总结
首先，本文介绍了即时工程，然后快速跳转到可能适用于GPT-3的一些就业市场行业用例。在每个数据产品构建过程中，利用提示生成内容，以及获得结果，都证明了GPT-3作为一种通用工具，有着巨大的潜力去解决基于语言的问题。此外，与任何数据产品一样，还需要进一步验证测试来确定可能存在差距和错误。但这超出了本文范围。本文代码可在我的GitHub仓库[6]找到。
作者：Hafidz Zulkifli