Wie LinkedIn innerhalb von drei Monaten ein KI-Tool auf Basis von ChatGPT auf den Markt brachte

Xu Ya, Vice President of Engineering und Head of Data and Artificial Intelligence Business bei LinkedIn, sagte, dass angesichts der Tatsache, dass die Engineering- und Produktteams viel Arbeit auf der Grundlage der neuesten GPT-Modelle von OpenAI (einschließlich ChatGPT und GPT) umgesetzt haben -4) und einige Open-Source-Modelle ändern, ist dieser Zeitplan für ein so großes Unternehmen wie LinkedIn beispiellos. Das Tool umfasst Funktionen wie generative KI-basierte kollaborative Artikel, personalisierte Schreibvorschläge für Stellenbeschreibungen und LinkedIn-Profile.

Xu Ya erklärte, dass das von ihr geleitete Entwicklungsteam in nur einem Monat automatisch Stellenbeschreibungen erstellen und Echtzeit-Traffic bereitstellen konnte. Ein funktionsübergreifendes Team mit einem gemeinsamen Ziel war der Schlüssel. Sie fügte hinzu: „Es ist nicht so, dass wir 20 Stunden am Tag arbeiten oder spät Feierabend machen, sondern dass wir andere Dinge niederlegen und uns auf die Erledigung wichtiger Arbeiten konzentrieren.“ die Zukunft dieser Technologie im Voraus. Im vergangenen Herbst begann sie zusammen mit Ryan Roslansky, CEO von LinkedIn, und anderen Kollegen schnell darüber nachzudenken, wie ChatGPT und andere GPT-Modelle mehr Anwendungs- und Servicemöglichkeiten für LinkedIn-Mitglieder und -Kunden schaffen könnten.

Das Unternehmen von LinkedIn legt großen Wert auf die Ingenieursphilosophie.

Sie erklärte, dass die Reifung geeigneter Funktionen und Erfahrungen im Laufe der Zeit erfolgen werde, aber indem die generative KI-Technologie in die Hände jedes interessierten Ingenieurs und Produktmanagers gelegt werde, werde diese Erkundung gefördert.

Durch die Schaffung des LinkedIn Gateway, das Zugriff auf OpenAI-Modelle und Open-Source-Modelle von Hugging Face bietet, und die Bereitstellung des Generative AI Playground von LinkedIn, der es Ingenieuren ermöglicht, LinkedIn-Daten mithilfe fortschrittlicher generativer KI-Modelle von OpenAI-Unternehmen und anderen Quellen zu erkunden, wurde dies erleichtert Erforschung. Das Unternehmen hat außerdem Tausende von Ingenieuren zusammengerufen, um am größten internen Hackathon von LinkedIn aller Zeiten teilzunehmen.

Darüber hinaus müssen die Leute bei LinkedIn besser verstehen, wie große Sprachmodelle funktionieren, einschließlich der Durchführung von Just-in-Time-Engineering und welche potenziellen Probleme und Einschränkungen die Modelle haben.

Xu Ya sagte: „Wir bieten verschiedene Bildungsniveaus an, wie Firmenmeetings, Mittags- und Lernkurse, sowie vertiefte Bildung für diejenigen, die sich intensiver mit der Entwicklung künstlicher Intelligenz sowie mit Forschung und Entwicklung befassen.“ auch um die Integration und Unterstützung generativer künstlicher Intelligenz. Sie sagte: „Aufgrund unserer kollaborativen Kultur ermutigen wir verschiedene Teams, Ressourcen zu teilen. Dies ermöglicht es ihnen, sich in Situationen, in denen die Anzahl der Entwickler mit Zugriff auf bestimmte generative KI-Modelle aufgrund der Kapazität begrenzt ist, schnell weiterzuentwickeln.“ Erfahrungen zu Quoten, Zugang, Anreizmodellen und anderen Best Practices, damit sie sich gegenseitig besser helfen können. „

Laufen Sie schnell, aber laufen Sie gemeinsam.“ Es gibt einige Bereiche, die intensiv bearbeitet werden müssen. Sie erklärte, dass es zwar immer ein gewisses Spannungsverhältnis zwischen schnellem Laufen und gemeinsamem Laufen gebe, das Unternehmen jedoch versuche, diese Kontrollen aufrechtzuerhalten, insbesondere wenn es um verantwortungsvolle KI gehe. „Auch wenn dies das Team verlangsamt, müssen wir darüber nachdenken“, sagte sie.

Beispielsweise veröffentlicht das Unternehmen KI-generierte Artikel über eine Evaluierungspipeline mit von Menschen überprüften iterativen Ergebnissen und Änderungen an ihren Beiträgen. The-Fly-Engineering, bis Sie eine zufriedenstellende Punktzahl erhalten. Xu Ya erklärte, dass LinkedIn sehr sorgfältig abwägt, welche Art von Risiken tolerierbar und welche nicht tolerierbar sind. Das Unternehmen toleriert anstößige Inhalte nicht und hat eine geringe Toleranz für Grauzoneninhalte. Es ist darauf angewiesen, dass die Mitarbeiter Inhalte zur Entfernung markieren.

Sie fügte hinzu, dass sie hofft, schlechte und schädliche Informationen zu vermeiden und nur die Generierung und Veröffentlichung sicherer und informativer Inhalte zuzulassen. Sie bemerkte beispielsweise, dass Kevin Rooses jüngster Artikel in der New York Times eine Abschrift seines Chats mit dem Bing-Chatbot von Microsoft enthielt. Der Artikel weist darauf hin, dass es besorgniserregend wäre, wenn jemand eine Anleitung zum Bau einer Bombe teilen würde, aber wenn jemand in einem Chat mit dem Chatbot schlechte Ratschläge zur Erledigung der Aufgabe geben würde oder, wie in Rooses Fall, seine Hochzeit kommentierte, dann wäre weniger besorgniserregend.

Xu Ya sagte: „Diese Technologie kann nicht nur im Labor existieren, sie muss in praktische Anwendungen umgesetzt werden. Auf diese Weise können die Menschen sie auf eine Weise nutzen, die im Labor nie erwartet wurde, aber sie müssen dies sicherstellen.“ ist der richtige Prozess.“ Sie zitierte die jüngsten Kommentare von Microsoft Chief Technology Officer Kevin Scott zu diesem Thema.

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