
LinkedInのAIブレークスルー:プロンプトを捨て、より小型のモデルへ
LinkedInは、次世代AIレコメンダーシステムにおいて、従来のプロンプト手法が求める精度と効率を達成するには不十分であると判断し、それらを回避しました。代わりに、大規模言語モデルをより小さく最適化されたモデルに洗練する、新しいマルチ教師蒸留技術を開発し、プラットフォーム全体のAIアプリケーションの品質と再現性を大幅に向上させました。このアプローチは、特殊なタスクに対するカスタムAIソリューションとモデル最適化の重要性を強調し、より効率的で調整されたAI実装への移行を示しています。





















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