数据驱动的GPT-3在招聘市场的应用案例介绍
数据驱动的GPT-3在招聘市场应用案例介绍
GPT-3，一个强大的人工智能模型，不仅能够创作故事和诗歌，还展现出其在构建数据产品方面的巨大灵活性和便捷性。虽然它已经发布很久了，但我从未想到它附带的API将为创建广泛应用程序提供如此多样的可能性。
本文旨在探索与就业市场相关的问题，并试图理解未来基于语言的数据产品可能围绕“即时工程”。文章不详细解释GPT-3如何工作或完成任务，这些细节已有Jay Alammar、Max Woolf等文章深入阐述，以及论文自行查阅。
以下是测试不同类别招聘广告，从原始提示（如会计/财务、销售/营销）到响应示例。尽管样本数量有限，结果仍然令人鼓舞。特别值得注意的是，即使输入为马来语，模型也能直接处理而无需翻译成英语。
案例2: 工作搜索排序
我们希望利用招聘广告或简历提取信息，以更好地匹配求职者和岗位要求。
虽然可以从简历中提取技术技能、工作经历、教育背景等信息，但这里专注于软技能提取。解决方案之一是使用软技能字典并依据精确匹配或字符串相似度算法提取关键词。但这种方法存在精确度问题且无法描述复杂软技能。
为了解决这个问题，我们提出了一种新的方法：通过简历中的经历部分示例向AI提供一些提取软技能的示例。这包括定义函数get_skills_context来处理简历并返回包含上下文化技能的解析结果；以及extract_ans函数用以打印输出结果。在高层次上，这种方法似乎能够准确提炼大部分简历中的能力。此外，它还能够识别标准化“配置”而不是“管理”，并添加列表中的防火墙配置——这是一项没有明显出现但可能暗指F5、McAfee工具存在的事实新能力。
之前，我不得不自己构建类似的工具组合使用Spacy、Databricks及手动维护字典，但GPT-3提供了构建简单性的结合输出质量，使得其更加受欢迎。在此基础之上，本文探讨了GPT-3在就业市场行业中的一些相关用途，每个数据产品都展示了通过提示即可得到快速有效结果，并证明了GPT-3作为通用语言任务解决方案具备巨大的潜力。不过，与任何其他数据产品一样，还需要进行全面验证以确定潜在差距和错误。本文所用的代码可从我的Git仓库获取。
作者：Hafidz Zulkifli