数据驱动的GPT-3在招聘市场案例研究
本文旨在探索GPT-3如何通过其强大的语言模型能力，为构建具有广泛应用的数据产品提供灵活性和便利性。在就业市场中，我们面临着挑战，包括寻找匹配职位要求的人才，以及从简历中提取相关技能信息。这些任务通常需要大量的人力资源和复杂的算法。
首先，本文介绍了GPT-3作为一个即时工程工具，其API能够为构建基于语言的数据产品提供极大便利。我们使用GPT-3来测试不同类别的招聘广告，从原始提示（如会计/财务和销售/营销）开始。虽然样本数量有限，但响应结果是积极的。这表明GPT-3不仅可以处理多种类型的问题，还能跨语言进行有效沟通，例如处理马来语输入而无需翻译成英语。
接下来，我们讨论了工作搜索排序和从简历中解析技能上下文的问题。在这两个问题中，我们希望利用招聘广告或简历中的信息，以更好地匹配求职者与岗位需求。本质上，这涉及到提取软技能，如领导力、团队合作等，而不是技术技能。
为了解决这个问题，我们提出了一种方法，即依靠一个软技能字典，并基于精确匹配或字符串相似度算法提取关键词。不过，这种方法存在几个缺点：所提取的软技能可能与期望内容不符，且无法用多种方式描述它们。
为了克服这些限制，我们开发了一套解析简历并向其中添加示例经历以支持软技能提取的情景。我们定义了一个函数get_skills_context(resume)，它接受简历作为输入，并返回一组包含上下文化技能的大纲。此外，该函数还可以根据不同的resume生成不同的输出，以适应不同背景的情况。
最后，本文总结了使用GPT-3在就业市场行业中的潜力，以及其对当前手动维护字典、Spacy、Databricks等工具结合使用产生更简单、高质量输出导出解决方案所带来的益处。尽管仍需进一步验证以确定可能存在差距和错误，但我们的初步发现显示出GPT-3有巨大的潜力成为一种通用工具，用以解决基于语言任务的问题。此外，全篇代码可在作者提供的一个Git仓库[6]中找到供参考。
作者：Hafidz Zulkifli
