लिंक्डइन ने अपने अगली पीढ़ी के अनुशंसाकर्ता सिस्टम (recommender systems) के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को दरकिनार कर दिया, और इसके बजाय छोटे, अत्यधिक परिष्कृत मॉडलों पर केंद्रित रणनीति को चुना, लिंक्डइन में उत्पाद इंजीनियरिंग के वीपी एर्रान बर्जर के अनुसार। बियॉन्ड द पायलट पॉडकास्ट पर बोलते हुए, बर्जर ने समझाया कि प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग, जिसमें एआई मॉडल को निर्देशित करने के लिए विशिष्ट टेक्स्ट इनपुट तैयार करना शामिल है, को सटीकता, विलंबता और दक्षता के वांछित स्तरों को प्राप्त करने के लिए अनुपयुक्त माना गया।

इसके बजाय, लिंक्डइन की एआई टीम ने 7-बिलियन-पैरामीटर मॉडल को ठीक करने के लिए एक विस्तृत उत्पाद नीति दस्तावेज़ विकसित किया, जिसे बाद में सैकड़ों मिलियन पैरामीटर वाले छोटे शिक्षक और छात्र मॉडल में आसवित किया गया। यह बहु-शिक्षक आसवन दृष्टिकोण एक सफलता साबित हुआ, जिससे एक दोहराई जाने वाली प्रक्रिया बनी जिसका उपयोग अब लिंक्डइन के एआई उत्पाद सूट में किया जा रहा है।

कंपनी का प्रॉम्प्टिंग से दूर जाने का निर्णय एआई विकास में एक बढ़ती प्रवृत्ति को उजागर करता है: विशिष्ट कार्यों के अनुरूप विशेष, कुशल मॉडल की खोज। जबकि बड़े भाषा मॉडल (LLM) ने अपनी बहुमुखी प्रतिभा के लिए प्रमुखता हासिल की है, लिंक्डइन का अनुभव बताता है कि छोटे, बेहतर ढंग से ट्यून किए गए मॉडल कुछ अनुप्रयोगों में बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं, खासकर जहां गति और परिशुद्धता सर्वोपरि है।

बर्जर ने इस दृष्टिकोण के परिणामस्वरूप होने वाले महत्वपूर्ण गुणवत्ता सुधारों पर जोर दिया। उन्होंने कहा, "इस मूल्यांकन प्रक्रिया को शुरू से अंत तक अपनाने से गुणवत्ता में पर्याप्त सुधार होगा, जैसा कि हमने शायद लिंक्डइन में वर्षों में नहीं देखा है।"

लिंक्डइन 15 वर्षों से अधिक समय से एआई अनुशंसाकर्ता सिस्टम विकसित कर रहा है, जिसने खुद को इस क्षेत्र में एक नेता के रूप में स्थापित किया है। कंपनी के अनुशंसाकर्ता सिस्टम नौकरी चाहने वालों को प्रासंगिक अवसरों से जोड़ने और पेशेवरों को अपने नेटवर्क बनाने में मदद करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। इस नए दृष्टिकोण का उद्देश्य प्लेटफ़ॉर्म की व्यक्तिगत और प्रभावी अनुशंसाएँ प्रदान करने की क्षमता को और बढ़ाना है।

इन छोटे, अधिक कुशल मॉडलों के विकास का एआई परिदृश्य पर व्यापक प्रभाव पड़ता है। यह सुझाव देता है कि एआई के भविष्य में बड़े, सामान्य-उद्देश्य वाले मॉडल और छोटे, विशेष मॉडल एक साथ काम कर सकते हैं। यह दृष्टिकोण अधिक टिकाऊ और स्केलेबल एआई समाधानों को जन्म दे सकता है, जिससे तैनाती के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल संसाधनों में कमी आएगी।

जैसे-जैसे एआई का विकास जारी है, लिंक्डइन का अनुभव अगली पीढ़ी के एआई सिस्टम बनाने की चुनौतियों और अवसरों में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। दक्षता और सटीकता पर कंपनी का ध्यान विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप एआई समाधानों के महत्व को रेखांकित करता है, न कि केवल सामान्यीकृत मॉडलों पर निर्भर रहने के। लिंक्डइन द्वारा विकसित दोहराई जाने वाली कुकबुक का अब कंपनी के एआई उत्पादों में पुन: उपयोग किया जा रहा है।