LinkedIn 的 AI 大变革内幕：由 Llm 蒸馏提供支持的求职

快速阅读: 《VentureBeat 公司》消息，领英升级其基于AI的职位搜索功能，利用蒸馏和微调模型提升自然语言处理能力，为用户提供更精准的职位推荐。领英工程副总裁张文静强调新搜索方式的优势，并介绍其改进历程。此外，领英计划在即将举行的VB Transform大会上分享更多AI应用进展。

加入近二十年来企业领袖信赖的活动——VB Transform，汇聚了构建真正企业AI战略的人们。了解更多关于自然语言搜索兴起的资讯，这种趋势正促使人们改变搜索信息的方式。领英在过去一年中与多种AI模型合作，期望这种转变也能延伸到求职领域。如今，领英的基于AI的职位搜索已面向所有领英用户开放，它利用在专业社交媒体平台知识库上训练的蒸馏、微调模型，根据自然语言缩小潜在的职位机会范围。

“这种新的搜索方式让用户能够用自己熟悉的语言描述目标，并得到真正符合他们需求的结果，”领英工程副总裁张文静在接受VentureBeat采访时指出。领英此前在其博客文章中提到，用户在平台上搜索职位时面临的重要问题之一是过度依赖精确的关键字查询。通常情况下，用户会输入一个更通用的职位头衔，却得到并不完全匹配的结果。以个人经验为例，如果我在领英上输入“记者”，我会得到媒体出版物的记者职位搜索结果，以及法院速记员的空缺职位，这显然是完全不同的技能集。

张文静在接受VentureBeat采访时指出，领英意识到需要改进人们找到完美适合他们的工作的方式，而这始于更好地理解他们正在寻找什么。“过去，当我们使用关键词时，我们基本上是在查看一个关键词并试图找到完全匹配的内容。有时在职位描述中，虽然提到记者，但实际上他们并非真正的记者；我们仍然会检索这些信息，这对候选人来说并不理想，”张文静说。

领英已经改善了对用户查询的理解，并允许人们不仅仅使用关键词。与其搜索“软件工程师”，他们可以询问：“最近在硅谷发布的软件工程职位有哪些？”

如何实现领英首先要做的就是彻底改造其搜索功能的理解能力。“第一阶段是你输入查询时，我们需要能够理解这个查询，然后下一步是从我们的职位库中检索出正确类型的信息。最后一步是当你有几百个最终候选人时，如何进行排名，以便最相关的职位出现在顶部，”张文静说。

领英曾依赖固定的、基于分类的方法、排名模型及较旧的LLM，该公司表示这些方法“缺乏深度语义理解的能力”。随后，公司转向了更现代化且已微调的大型语言模型（LLM），以帮助增强其平台的自然语言处理（NLP）能力。但LLM也带来了昂贵的计算成本。因此，领英转向了蒸馏方法以降低使用昂贵GPU的成本。他们将LLM拆分为两个步骤：一个用于数据和信息检索，另一个用于排名结果。通过利用教师模型对查询和职位进行排序，领英表示能够使检索和排名模型保持一致。这种方法还允许领英工程师减少其职位搜索系统的阶段数。曾经，“搜索和匹配职位的管道由九个不同的阶段组成”，这些阶段经常重复。“为了做到这一点，我们使用了一种常见的多目标优化技术。确保检索与排名的一致性至关重要，因为检索阶段使用的MOO应该与排名阶段相同。目标是让检索过程简单明了，同时不给AI开发者的工作效率增加不必要的负担，”领英说。

领英还开发了一个查询引擎，为用户提供定制化建议。基于LLM的企业搜索

领英并非唯一看到基于LLM的企业搜索潜力的公司。基于LLM的企业搜索谷歌声称2025年将是企业搜索变得更强大的一年，这得益于先进的模型。像Cohere的Rerank 3.5这样的模型有助于打破企业内部的语言壁垒。来自OpenAI、谷歌和Anthropic的各种“深度研究”产品表明组织对访问和分析内部数据源的代理的需求日益增长。

在过去的一年里，领英一直在推出多个基于AI的功能。10月，它推出了一个AI助手，帮助招聘人员找到最佳候选人。领英首席AI官迪帕克·阿加瓦尔将在本月于旧金山举行的VB Transform大会上探讨公司的AI计划，包括如何将其招聘助手从原型扩展到生产。立即报名参加吧。

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