كيف أطلقت LinkedIn أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة المستندة إلى ChatGPT في 3 أشهر فقط
قال Ya Xu ، نائب رئيس قسم الهندسة ورئيس البيانات والذكاء الاصطناعي (AI)، لموقع VentureBeat في مقابلة، إن السباق لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية التي تم إصدارها مؤخرًا من LinkedIn استغرقت ثلاثة أشهر فقط.
وقالت إن الجدول الزمني كان “غير مسبوق” بالنسبة لشركة كبيرة مثل LinkedIn، نظرًا للتغييرات العديدة في الهندسة وفرق المنتجات التي تم تنفيذها بناءً على أحدث نماذج GPT من OpenAI، بما في ذلك ChatGPT وGPT-4، بالإضافة إلى بعض النماذج مفتوحة المصدر.
وتشمل هذه المقالات التعاونية التكوينية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والأوصاف الوظيفية، واقتراحات الكتابة المخصصة لملفات LinkedIn الشخصية.
على سبيل المثال، أوضحت، تمكنت فرقها في شهر واحد فقط من إنشاء توصيف وظيفي تلقائيًا وخدمة حركة المرور المباشرة.
وأضافت أن الفرق متعددة الوظائف ذات الأهداف والأغراض المشتركة هي المفتاح: “لا يتعلق الأمر بالعمل لمدة 20 ساعة في اليوم أو مغادرة المكتب في وقت متأخر”، بل يتعلق “بإسقاط أشياء أخرى والتركيز على ما هو مهم لإنجاز المهمة”.
نظرًا لأن LinkedIn مملوكة لشركة Microsoft، قالت Xu إنها حصلت على “مقعد في الصف الأول لرؤية مستقبل هذه التكنولوجيا في وقت مبكر.”
لذا، جنبًا إلى جنب مع الرئيس التنفيذي لشركة LinkedIn Ryan Roslansky وزملاء آخرين، تحرك Xu سريعًا في الخريف الماضي لتصور كيف يمكن لـ ChatGPT ونماذج GPT الأخرى أن تخلق المزيد من الفرص الاقتصادية لأعضاء وعملاء Linkedin.
أعطى LinkedIn الأولوية لفلسفة هندسية
قالت شو إن فريقها أعطى الأولوية في وقت مبكر لفلسفة هندسية “متجذرة في الاستكشاف على بناء منتج نهائي ناضج.”
أوضحت أن النضج للميزات والتجارب المناسبة سيحدث بمرور الوقت، لكن الاستكشاف شجع من خلال وضع تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية في أيدي كل مهندس ومدير منتج مهتم.
تم تعزيز هذا الاستكشاف من خلال إنشاء LinkedIn Gateway، والذي يسمح بالوصول إلى نماذج OpenAI ونماذج مفتوحة المصدر من Hugging Face ، بالإضافة إلى تقديم ملعب الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاص بـ LinkedIn، والذي يسمح للمهندسين باستكشاف بيانات Linkedin باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة من OpenAI ومصادر أخرى.
جمعت الشركة أيضًا المهندسين في أكبر Hackathon داخلي على الإطلاق على LinkedIn، والذي يضم الآلاف من المشاركين.
بالإضافة إلى ذلك، يحتاج جميع موظفي LinkedIn إلى تطوير فهم أفضل لكيفية عمل النماذج اللغوية الكبيرة، كما قال Xu، بما في ذلك كيفية القيام بهندسة فورية، وما هي المشاكل والقيود المحتملة للنماذج.
وقالت: “لقد قدمنا التعليم على مستويات مختلفة، مثل الاجتماعات على مستوى الشركة، وجلسات الغداء والتعلم، والتعليم الأعمق لأولئك الذين يشاركون بشكل أكبر في تطوير الذكاء الاصطناعي والبحث والتطوير”.
كان التعاون أيضًا جزءًا كبيرًا من دمج ودعم الذكاء الاصطناعي التوليدي.
قالت: “بسبب ثقافتنا التعاونية، شجعنا فرقًا مختلفة على مشاركة الموارد”، حتى يتمكنوا من التطور بسرعة في وقت كان فيه عدد المطورين الذين يمكنهم الوصول إلى نماذج معينة من الذكاء الاصطناعي محدودًا بسبب السعة.
وأضافت: “لقد نقلنا الدروس المستفادة من فريق إلى فريق حول الحصص، والوصول، وأنماط التحفيز وأفضل الممارسات الأخرى، حتى يتمكنوا من مساعدة بعضهم البعض بشكل أفضل”.
الركض بسرعة – ولكن معًا
أكد Xu أيضًا أن LinkedIn تدرك أن هناك مجالات في عملية الذكاء الاصطناعي التوليدية يجب القيام بها مركزيًا.
وأوضحت أنه بينما يوجد دائمًا توتر بين العمل بسرعة والعمل معًا، تحاول الشركة الحفاظ على تلك الضوابط والتوازنات، خاصة عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي المسؤول.
وقالت: “على الرغم من أن هذا قد يبطئ الفريق قليلاً، إلا أننا بحاجة إلى أن نكون مدروسين للغاية”.
على سبيل المثال، تضع الشركة المقالات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي من خلال خط أنابيب التقييم. لديهم مخرجات يراجعها الإنسان وتتكرر، ويغيرون هندستهم السريعة حتى يحصلوا على درجة يسعدونها.
أوضح شو أن موقع LinkedIn متعمد للغاية بشأن نوع المخاطرة المقبول وما هو غير مقبول. لا تتسامح الشركة مع المحتوى السيئ ولديها القليل جدًا من التسامح مع محتوى المنطقة الرمادية.
إنه يعتمد على المساهمين البشريين في الإبلاغ عن أولئك الذين سيتم إنزالهم.
وأضافت أن شو تريد تجنب أي معلومات سيئة ومزعجة والسماح فقط بالمحتوى الآمن والغني بالمعلومات.
على سبيل المثال، أشارت إلى مقال Kevin Roose الأخير في New York Times والذي تضمن نسخة من محادثة مع برنامج Bing chatbot من Microsoft.
سيكون Xu قلقًا إذا شارك شخص ما التعليمات حول كيفية صنع قنبلة، لكن الدردشة التي تقدم نصائح سيئة حول كيفية إكمال مهمة – أو في حالة Roose، التعليق على زواجه – لا تشكل مصدر قلق.
“لا يمكن أن تكون التكنولوجيا مجرد العيش في المختبر، قال شو، مشيرًا بشكل مباشر إلى شيء قاله كيفن سكوت CTO في Microsoft حول هذا الموضوع مؤخرًا.
ثم يمكن للناس الاستفادة منها على أفضل وجه، بطرق لم نتوقعها في المختبر. لكننا كنا بحاجة للتأكد من أن لدينا العملية الصحيحة “.
المصدر: venturebeat
قد يهمك:
