数据驱动科技强国：GPT-3在招聘市场应用的深度探索

本文旨在揭示人工智能语言模型GPT-3在招聘市场中潜在的应用案例，并通过实际用例来展示其作为构建数据产品工具的巨大灵活性和便捷性。虽然GPT-3自发布以来已广受关注，但其API提供的能力远未被充分利用。本文将重点讨论如何利用GPT-3解决就业市场中的问题，特别是在工作搜索排序、简历技能解析上下文提取方面。

首先，我们会回顾一些与我个人经历相关的问题，这些问题体现了构建基于语言的数据产品可能面临的一些挑战。接下来，将通过三个具体案例来展示如何使用GPT-3进行创新性的解决方案。

案例1：招聘广告测试

我们尝试使用不同类别的原始提示（如“会计/财务”、“销售/营销”）对GPT-3进行测试。这一小规模测试显示了积极响应，即使是来自完全不同领域的事宜也能得到有效处理。

案例2：工作搜索排序

我们的目标是从提供给我们的人才求职广告或简历中提取信息，以帮助更好地匹配求职者和岗位需求。尽管可以从简历或广告中提取大量信息（技术技能、工作经验、教育背景等），但我们专注于提取软技能。

为了解决这个问题，我们开发了一种方法，依赖于一个软技能字典并基于精确匹配或字符串相似度算法，从一组阈值范围内提取关键词。但很快发现这种方法存在精确度问题和描述不足的问题。因此，我们提出了一种新的方法，通过提供简历中典型经历部分的示例，以及为每个经历部分提供一些软技能示例，以提高准确性。

代码实现：

def get_skills_context(resume):

response = openai.Completion.create(

engine="davinci",

prompt="This is a resume parser that extracts skills context from resume.\n\n" +

f"{resume}\n\nparsed_contextual_skills: {extract_1}###\n" +

f"{resume_2}\nparsed_contextual_skills: {extract_2}###\n" +

f"{resume_3}\nparsed_contextual_skills: .format(resume1=resume_1, extract1=extract_1,\n" +

"resume2=resume_2, extract2=extract_2,\n" +

"resume3=resume), temperature=0.5,\nmax_tokens=60,\ntop_p=\[0.9],\nfrequency_penalty=-0.7,\npresence_penalty=-0.8,\nstops=[###])"

return response.choices[0].text

def extract_ans(response):

print(response.choices[0].text)

这段代码允许我们轻松地解析任何简历，并自动识别其中包含的大多数技能。此外，它能够标准化“配置”而非“管理”，并且还能够识别出与列表中的防火墙配置有关的一项新技能，而这一点原本没有直接提及，但可推测得出可能来源于F5、McAfee等其他安全软件工具所需知识。此外，由于它可以直接处理马来语输入而无需翻译成英语，本次实验证明了模型对于多语言支持具有潜力。

总结本文首先介绍了即时工程概念，然后快速过渡至探索适用于就业市场行业的一些相关用例如何利用GPT-3进行这些任务。在分析这些实践后，本文指出了该模型作为一种通用工具以解决基于语言任务的问题之巨大潜力。此外，该文章还强调了必须对此类数据产品进行更全面的验证测试，以确定它们可能存在差距和错误。不过，这不属于本篇文章讨论范围内。本篇文章中的所有代码可供参考，在作者GitHub仓库找到。