लिंक्डइन ने प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को दरकिनार करते हुए, अपनी अगली पीढ़ी के एआई अनुशंसा प्रणाली बनाने के लिए मॉडल डिस्टिलेशन का उपयोग किया, लिंक्डइन के उत्पाद इंजीनियरिंग के वीपी एर्रान बर्जर ने हाल ही में बियॉन्ड द पायलट पॉडकास्ट में बताया। कंपनी ने पाया कि नौकरी चाहने वालों के लिए आवश्यक सटीकता, विलंबता और दक्षता में सुधार प्राप्त करने के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग एक व्यवहार्य विकल्प नहीं था।
इसके बजाय, लिंक्डइन ने 7 बिलियन पैरामीटर मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए एक विस्तृत उत्पाद नीति दस्तावेज़ विकसित किया, जिसे बाद में सैकड़ों मिलियन पैरामीटर वाले छोटे शिक्षक और छात्र मॉडल में डिस्टिल किया गया। यह मल्टी-टीचर डिस्टिलेशन प्रक्रिया एक सफलता साबित हुई, जिससे एक दोहराई जाने वाली विधि बनी जिसका उपयोग अब लिंक्डइन के एआई उत्पादों में किया जाता है। बर्जर ने कहा, "प्रॉम्प्टिंग के माध्यम से हम ऐसा कर पाने वाले नहीं थे।" "हमने अगली पीढ़ी के अनुशंसा प्रणाली के लिए इसकी कोशिश भी नहीं की क्योंकि हमें एहसास हो गया था कि यह एक गैर-शुरुआती है।"
लिंक्डइन 15 वर्षों से अधिक समय से एआई अनुशंसा प्रणाली विकसित कर रहा है, जो इसे इस क्षेत्र में अग्रणी बनाता है। ऑफ-द-शेल्फ मॉडल से आगे बढ़ने का कंपनी का निर्णय एआई विकास में एक बढ़ती प्रवृत्ति को दर्शाता है, जहां संगठन तेजी से विशिष्ट आवश्यकताओं और डेटासेट के अनुरूप मॉडल तैयार कर रहे हैं। मॉडल डिस्टिलेशन, लिंक्डइन द्वारा नियोजित तकनीक, एक छोटे, अधिक कुशल मॉडल (छात्र) को एक बड़े, अधिक जटिल मॉडल (शिक्षक) के व्यवहार की नकल करने के लिए प्रशिक्षित करना शामिल है। यह दृष्टिकोण कम्प्यूटेशनल लागत को काफी कम कर सकता है और संसाधन-बाधित वातावरण में प्रदर्शन में सुधार कर सकता है।
लिंक्डइन के दृष्टिकोण के निहितार्थ नौकरी अनुशंसाओं के दायरे से परे हैं। मॉडल डिस्टिलेशन के साथ कंपनी की सफलता संगठनों के लिए बड़े, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल या व्यापक प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग पर पूरी तरह से भरोसा किए बिना अत्यधिक अनुकूलित एआई समाधान बनाने की क्षमता को प्रदर्शित करती है। इससे विभिन्न उद्योगों में अधिक सुलभ और कुशल एआई अनुप्रयोग हो सकते हैं।
बर्जर इस एंड-टू-एंड मूल्यांकन प्रक्रिया को अपनाने के परिणामस्वरूप लिंक्डइन के एआई उत्पादों की गुणवत्ता में महत्वपूर्ण सुधार की उम्मीद करते हैं। 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।" कंपनी अपनी मॉडल डिस्टिलेशन तकनीकों को परिष्कृत करना और उन्हें प्लेटफ़ॉर्म पर अन्य एआई-संचालित सुविधाओं पर लागू करना जारी रखने की योजना बना रही है।
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