{"id":30612,"date":"2024-04-25T11:46:35","date_gmt":"2024-04-25T17:46:35","guid":{"rendered":"https:\/\/goldenti.com\/site\/?p=30612"},"modified":"2024-04-25T11:46:38","modified_gmt":"2024-04-25T17:46:38","slug":"lo-que-linkedin-aprendio-al-aprovechar-los-llm-para-sus-mil-millones-de-usuarios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/goldenti.com\/site\/lo-que-linkedin-aprendio-al-aprovechar-los-llm-para-sus-mil-millones-de-usuarios\/","title":{"rendered":"Lo que LinkedIn aprendi\u00f3 al aprovechar los LLM para sus mil millones de usuarios"},"content":{"rendered":"\n

El gigante de las redes sociales recurri\u00f3 a la IA generativa para mejorar los servicios a sus miembros. A continuaci\u00f3n se ofrece una mirada interna a lo que sus ingenieros aprendieron sobre c\u00f3mo aprovechar los LLM para obtener resultados comerciales.<\/p>\n\n\n\n

Con m\u00e1s de mil millones de usuarios en todo el mundo, LinkedIn choca continuamente con los l\u00edmites de lo que es t\u00e9cnicamente factible en la empresa actual. Pocas empresas operan a la escala que lo hace LinkedIn o tienen acceso a cantidades similares de datos.<\/p>\n\n\n\n

Para la plataforma de redes sociales centrada en los negocios y el empleo, conectar a candidatos calificados con empleadores potenciales para ayudar a cubrir puestos vacantes es su negocio principal. Tambi\u00e9n lo es garantizar que las publicaciones en la plataforma sean relevantes para los miembros que las consumen. Y a escala de LinkedIn, esos procesos de emparejamiento siempre se han basado en la tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Durante el verano de 2023, en el apogeo de la primera ola de inter\u00e9s en la IA generativa, LinkedIn comenz\u00f3 a preguntarse si ser\u00eda mejor conectar candidatos con empleadores y hacer que los feeds fueran m\u00e1s \u00fatiles con la ayuda de grandes modelos de lenguaje (LLM).<\/p>\n\n\n\n

Por eso, el gigante de las redes sociales lanz\u00f3 un viaje de IA generativa y ahora\u00a0informa los resultados de su experiencia aprovechando\u00a0<\/a>el servicio Azure OpenAI<\/a>\u00a0de Microsoft\u00a0. Los CIO de todos los sectores pueden aprender uno o dos consejos de las lecciones que LinkedIn aprendi\u00f3 a lo largo del camino.<\/p>\n\n\n\n

Se adapta y comienza<\/h2>\n\n\n\n

Como ha experimentado la mayor\u00eda de los CIO, la adopci\u00f3n de tecnolog\u00edas emergentes conlleva su parte de experimentaci\u00f3n y contratiempos. Para LinkedIn, esto no fue diferente, ya que su camino hacia los conocimientos de LLM no fue nada f\u00e1cil, dijo Juan Bottaro, ingeniero principal de software y l\u00edder tecnol\u00f3gico de LinkedIn.<\/p>\n\n\n\n

Los resultados iniciales \u00abparecieron deficientes\u00bb, dijo Bottaro. \u00abNo se estaban conectando suficientes puntos\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Esas primeras oleadas de publicidad en torno a la IA generativa no ayudaron.<\/p>\n\n\n\n

\u00abEl LLM era algo nuevo y parec\u00eda que pod\u00eda resolverlo todo\u00bb, dijo Bottaro. \u00abNo empezamos con una idea muy clara de lo que pod\u00eda hacer un LLM\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, una versi\u00f3n inicial del esfuerzo revisado de b\u00fasqueda de empleos fue m\u00e1s bien, a falta de una palabra mejor, grosera. O al menos demasiado contundente.<\/p>\n\n\n\n

\u00abHacer clic en ‘Evaluar mi idoneidad para este trabajo’ y obtener ‘Eres un candidato terrible’ no es muy \u00fatil\u00bb, dijo Bottaro. \u201cQuer\u00edamos que [las respuestas] fueran objetivas pero tambi\u00e9n emp\u00e1ticas. Algunos miembros pueden estar contemplando un cambio de carrera hacia campos en los que actualmente no encajan bien y necesitan ayuda para comprender cu\u00e1les son las brechas y los pr\u00f3ximos pasos\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Entonces, una de las primeras lecciones de LinkedIn fue la importancia de adaptar los LLM a las expectativas de la audiencia y ayudarlos a comprender c\u00f3mo ser tal vez no humanos, pero al menos humanos con sus respuestas.<\/p>\n\n\n\n

Una cuesti\u00f3n de velocidad<\/h2>\n\n\n\n

Aunque LinkedIn tiene m\u00e1s de mil millones de miembros, la mayor\u00eda de las funciones de b\u00fasqueda de empleo que depender\u00edan del trabajo LLM de LinkedIn iban a estar dirigidas inicialmente a miembros Premium, un grupo mucho m\u00e1s peque\u00f1o. (LinkedIn se neg\u00f3 a comentar cu\u00e1ntos miembros Premium tiene). <\/p>\n\n\n\n

Cuando se opera a esa escala, la velocidad puede ser esencial, especialmente para algo tan sutil como hacer coincidir candidatos con puestos vacantes relevantes. En este caso, se cre\u00eda que un LLM ayudar\u00eda, ya que un beneficio muy promocionado de los LLM es su velocidad, que les permite completar pasos complejos r\u00e1pidamente. Ese no fue el caso con la implementaci\u00f3n de LinkedIn, dijo Bottaro.<\/p>\n\n\n\n

\u201cNo caracterizar\u00eda los LLM como r\u00e1pidos. No considerar\u00eda la velocidad como una ventaja\u201d, dijo.<\/p>\n\n\n\n

Pero la velocidad se puede definir de m\u00faltiples maneras. Aunque operativamente el LLM puede no haber sido tan r\u00e1pido como se esperaba, Bottaro dijo que la aceleraci\u00f3n del proceso de implementaci\u00f3n general fue asombrosa. \u201cEl superpoder de esta nueva tecnolog\u00eda es que se pueden crear prototipos muy r\u00e1pido, entre dos y tres meses. Eso no era posible antes de esta tecnolog\u00eda\u201d, afirm\u00f3. <\/p>\n\n\n\n

Cuando se le pregunt\u00f3 cu\u00e1nto tiempo habr\u00edan llevado las diversas facetas del proyecto sin LLM, Bottaro dijo que algunas no se habr\u00edan podido llevar a cabo en absoluto, mientras que otros elementos \u00abtal vez habr\u00edan llevado varios a\u00f1os\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Como ejemplo, Bottaro hizo referencia a la parte del sistema dise\u00f1ada para comprender la intenci\u00f3n. Sin un LLM, eso podr\u00eda haber llevado de dos a tres meses, dijo, pero el LLM lo domin\u00f3 \u201cen menos de una semana\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Consideraciones de costos<\/h2>\n\n\n\n

Un aspecto que Bottaro denomin\u00f3 \u201cun obst\u00e1culo\u201d fue el costo. Una vez m\u00e1s, el costo puede significar diferentes cosas en diferentes fases de un proyecto, como lo demuestra la experiencia de LinkedIn.<\/p>\n\n\n\n

\u00abLa cantidad que gastamos para poder desarrollarnos fue insignificante\u00bb, dijo Bottaro. Pero cuando se trataba de entregar datos a los clientes de LinkedIn, los costos se dispararon.<\/p>\n\n\n\n

\u00abIncluso si solo fuera para un par de millones de miembros\u00bb, dijo Bottaro, insinuando potencialmente la cantidad de usuarios Premium, el precio se dispar\u00f3. Esto se debe a que el precio de los LLM (al menos el acuerdo de licencia que LinkedIn firm\u00f3 con Microsoft, su proveedor de LLM y empresa matriz) se bas\u00f3 en el uso, espec\u00edficamente en los tokens de entrada y salida.<\/p>\n\n\n\n

El director ejecutivo de un proveedor de inteligencia artificial, Tarun Thummala, explica en una publicaci\u00f3n de LinkedIn no relacionada con este proyecto que los tokens de entrada y salida de LLM equivalen aproximadamente a 0,75 de una palabra<\/a> . Los proveedores de LLM suelen vender tokens por miles o millones. Azure OpenAI, que utiliza LinkedIn, cobra 30 d\u00f3lares por cada mill\u00f3n de tokens de entrada 8K GPT-4 y 60 d\u00f3lares por cada 1 mill\u00f3n de tokens de salida 8K GPT-4 fuera de su regi\u00f3n del este de EE. UU., por ejemplo.<\/p>\n\n\n\n

Desaf\u00edos de la evaluaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n

Otro objetivo de funcionalidad que ten\u00eda LinkedIn para su proyecto era la evaluaci\u00f3n autom\u00e1tica. Los LLM son muy dif\u00edciles de evaluar en t\u00e9rminos de precisi\u00f3n, relevancia, seguridad y otras preocupaciones. Las organizaciones l\u00edderes y los creadores de LLM han estado intentando automatizar parte de este trabajo, pero seg\u00fan LinkedIn, tales capacidades son \u00abtodav\u00eda un trabajo en progreso\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Sin una evaluaci\u00f3n automatizada, LinkedIn informa que \u00ablos ingenieros se quedan mirando los resultados y probando un conjunto limitado de ejemplos y tienen un retraso de m\u00e1s de 1 d\u00eda para conocer las m\u00e9tricas\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

La empresa est\u00e1 creando evaluadores basados ??en modelos para ayudar a estimar m\u00e9tricas clave de LLM, como el puntaje de calidad general, la tasa de alucinaciones, la coherencia y las violaciones responsables de la IA. Hacerlo permitir\u00e1 una experimentaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida, dicen los ingenieros de la compa\u00f1\u00eda, y aunque los ingenieros de LinkedIn han tenido cierto \u00e9xito con la detecci\u00f3n de alucinaciones, a\u00fan no han podido terminar el trabajo en esa \u00e1rea.<\/p>\n\n\n\n

Calidad de datos<\/h2>\n\n\n\n

Parte de la lucha que experiment\u00f3 LinkedIn con su esfuerzo de b\u00fasqueda de empleo se reduce a un problema de calidad de los datos de ambas partes: empleadores y empleados potenciales.<\/p>\n\n\n\n

Los LLM solo pueden trabajar con lo que se les proporciona y, a veces, los puestos de trabajo no son precisos ni completos en cuanto a las habilidades que busca un empleador. Por otro lado, algunos solicitantes de empleo publican historias mal redactadas que no reflejan eficazmente su amplia experiencia en la resoluci\u00f3n de problemas, por ejemplo. <\/p>\n\n\n\n

Aqu\u00ed, Bottaro ve potencial para que los LLM ayuden tanto a los empleadores como a los empleados potenciales. Al mejorar lo que escriben los empleadores y los usuarios de LinkedIn, ambas partes podr\u00edan beneficiarse, ya que el LLM de b\u00fasqueda de empleo de la empresa podr\u00eda funcionar mucho m\u00e1s eficazmente cuando sus entradas de datos sean de mayor calidad.<\/p>\n\n\n\n

Experiencia de usuario<\/h2>\n\n\n\n

Cuando se trata de una base de miembros tan grande, las m\u00e9tricas de precisi\u00f3n y relevancia pueden \u00abdar una falsa sensaci\u00f3n de comodidad\u00bb, dijo Bottaro. Por ejemplo, si el LLM \u201clo hace bien el 90% de las veces, eso significa que uno de cada diez tendr\u00eda una experiencia horrible\u201d, dijo.<\/p>\n\n\n\n

Lo que hace que esta implementaci\u00f3n sea m\u00e1s dif\u00edcil es el nivel extremo de matices y juicios involucrados en la entrega de respuestas \u00fatiles, \u00fatiles y precisas.<\/p>\n\n\n\n

\u201c\u00bfC\u00f3mo se pone de acuerdo sobre lo que es bueno y malo? Pasamos mucho tiempo con ling\u00fcistas para establecer pautas sobre c\u00f3mo ofrecer una representaci\u00f3n exhaustiva. Tambi\u00e9n hicimos muchos estudios de usuarios\u201d, dijo Bottaro. \u201c\u00bfC\u00f3mo se entrena a la persona para que escriba la respuesta correcta? \u00bfC\u00f3mo se define la tarea y se especifica c\u00f3mo debe verse la respuesta? El producto puede intentar ser constructivo o \u00fatil. No se trata de dar por sentado demasiado porque es ah\u00ed donde empiezan las alucinaciones. La coherencia de las respuestas es algo de lo que estamos muy orgullosos\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Operando en tiempo real<\/h2>\n\n\n\n

La enorme escala de LinkedIn presenta otro desaf\u00edo para la b\u00fasqueda de empleo. Con mil millones de miembros, un anuncio de trabajo puede tener cientos, si no miles, de respuestas a los pocos minutos de su publicaci\u00f3n. Muchos solicitantes de empleo no se molestar\u00e1n en presentar su solicitud si ven que cientos ya lo han hecho. Eso hace que el LLM tenga la responsabilidad de encontrar muy r\u00e1pidamente miembros que sean compatibles antes de que los solicitantes menos calificados env\u00eden su material. Despu\u00e9s de eso, todav\u00eda es cuesti\u00f3n de que ese miembro vea la notificaci\u00f3n y reaccione lo suficientemente r\u00e1pido.<\/p>\n\n\n\n

Del lado de los empleadores, la lucha es encontrar los solicitantes que mejor se adapten, no necesariamente aquellos que respondan m\u00e1s r\u00e1pido. La renuencia de algunas empresas a publicar rangos salariales complica a\u00fan m\u00e1s ambos esfuerzos, ya que los solicitantes mejor calificados pueden no estar interesados ??en un puesto que depende de su remuneraci\u00f3n. Ese es un problema que un LLM no puede solucionar.<\/p>\n\n\n\n

API y RAG<\/h2>\n\n\n\n

El enorme tesoro de datos de LinkedIn incluye mucha informaci\u00f3n \u00fanica sobre individuos, empleadores, habilidades y cursos, en los que sus LLM no han sido capacitados. Como resultado, sus LLM no pueden utilizar estos activos, tal como est\u00e1n actualmente almacenados y entregados, para ninguna de sus actividades de razonamiento o generaci\u00f3n de respuestas, seg\u00fan los ingenieros de LinkedIn.<\/p>\n\n\n\n

En este caso, la generaci\u00f3n aumentada de recuperaci\u00f3n (RAG) es una soluci\u00f3n alternativa t\u00edpica. Al configurar una canalizaci\u00f3n de API internas, las empresas pueden \u00abaumentar\u00bb las indicaciones del LLM con contexto adicional para guiar mejor (y proteger) la respuesta del LLM. Gran parte de los datos de LinkedIn se exponen a trav\u00e9s de API RPC, algo que, seg\u00fan los ingenieros de la compa\u00f1\u00eda, es \u00abconveniente para que los humanos lo invoquen mediante programaci\u00f3n\u00bb, pero \u00abno es muy compatible con LLM\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Para resolver este problema, los ingenieros de LinkedIn \u00abenvolvieron habilidades\u00bb en torno a sus API para brindarles una \u00abdescripci\u00f3n amigable para el LLM de lo que hace la API y cu\u00e1ndo usarla\u00bb, as\u00ed como detalles de configuraci\u00f3n, esquemas de entrada y salida, y toda la l\u00f3gica necesaria. para asignar la versi\u00f3n LLM de cada API a su RPC subyacente (real), dijo LinkedIn.<\/p>\n\n\n\n

\u201cHabilidades como esta permiten al LLM hacer varias cosas relevantes para nuestro producto, como ver perfiles,<\/p>\n\n\n\n

Busque art\u00edculos\/personas\/trabajos\/empresas e incluso consulte sistemas de an\u00e1lisis internos\u201d, escribieron los ingenieros de la empresa en un comunicado. \u00abLa misma t\u00e9cnica tambi\u00e9n se utiliza para llamar a API que no son de LinkedIn, como b\u00fasquedas y noticias de Bing\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: cio.com<\/p>\n\n\n\n

\nhttps:\/\/imasdk.googleapis.com\/js\/core\/bridge3.636.0_en.html#goog_169028745\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n

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