Вот история успеха, которая потребовала всего несколько часов работы
Пару дней назад я вернулся с работы и начал играть в видеоигры.
Игра в видеоигры меня очень сильно отвлекает, а так как я невероятно плохой, я действительно не сосредотачиваюсь на игре; Я просто начинаю думать. Я позволяю своим мыслям идти повсюду. В основном я думаю о том, что мне нравится, например искусственный интеллект.
Поэтому, пока я выполнял свою миссию на PS4 (опять же, я проигрывал, конечно), я думал, что множество задач НЛП, таких как классификация токенов, предсказания следующего слова (генерация текста), настроения анализ, классификация текста и многие другие задачи теперь могут быть решены за считанные секунды.
Например, ChatGPT — это безумно хороший чат-бот, обученный отвечать на вопросы из любой области в разговорной манере. Он может резюмировать текст, отвечать на вопросы, писать код, делать впечатления, писать песни, писать рецепты…
Тенденция заключается в создании меньшего размера, более масштабируемого кода с открытым исходным кодом, который можно использовать вместо ChatGPT и с бесплатным API, поэтому дело даже не в конкретном ChatGPT. Дело в том, что существуют так называемые «большие языковые модели», которые обучаются на огромном количестве текстов, и с такой вычислительной мощностью они, вероятно, преодолевают все более мелкие подходы с меньшими наборами данных, которые вы можете построить на своем ноутбуке.
Я имею в виду, что если вам нужно резюмировать текст (который не является неизвестным с медицинской точки зрения, сверхсложным) или понять, является ли обзор хорошим или плохим, нет причин разрабатывать вашу модель, потому что бесплатная модель OpenAI, вероятно, может это сделать. в секундах.
Поэтому я подумал: «Что это за задача, которая требует много работы, и теперь мы можем сделать это за секунды?» Ну, например, написание резюме.
Конечно, никто не может написать нам резюме с нуля, потому что они не знают наших профессий, но есть онлайн-сервисы, где вы можете использовать ИИ для улучшения своего резюме. Эти сервисы обычно не бесплатны, и я думаю, что теперь они устарели, потому что OpenAI действительно бесплатен и может выполнять свою работу, вероятно, лучше, чем все другие модели вокруг, если только это не модели Meta, Google или Microsoft. 😅
Поэтому я решил, что собираюсь использовать Streamlit для создания веб-приложения, в котором каждый мог бы загрузить свое резюме, а искусственный интеллект (как мы увидим, точнее, OpenAI) улучшит их резюме за считанные секунды.
Приложение, на мой взгляд, работало так:
Очень просто, верно?
Несколько часов работы и вот результат:
Теперь это выглядит как стартап, который существует уже несколько месяцев, но правда в том, что в настоящее время мне потребовалось всего несколько часов, немного базового Python и магия GPT-3 Open AI, чтобы создать это!
Я ботаник, и если люди покажут мне это без кода, я не поверю, поэтому позвольте мне более подробно объяснить, что я сделал, в следующей главе!
0. Некоторые соображения
Прежде чем мы начнем, есть некоторые вещи, которые мы должны рассмотреть, чтобы сделать это обсуждение более полным.
Одно справедливое предположение:
Во-первых, мир HR и рекрутеров сложен по многим причинам. Например, рынок труда динамичен и постоянно развивается. ИИ работает с обученными моделями. Это означает, что после обучения модели информация, которую она получает, и ее производительность связаны с возможно устаревшим набором данных, на котором она обучалась.
По этой причине я бы сказал, что эта модель работает как проверка грамматики и украшение вашего текста БОЛЬШЕ, ЧЕМ как специалист, который действительно просматривает ваше резюме и находит способ Улучши это.
Один вопрос безопасности:
Безопасно ли отправлять личные данные в программное обеспечение?
Ну… и да, и нет.
В этой статье я не призываю вас предоставлять что-либо, кроме вашего опыта работы, который не является секретом, так как каждый, у кого есть страница LinkedIn, может их увидеть. Если вы все еще не уверены в этом, помните, что всегда есть возможность запустить мой код локально, поэтому веб-приложение фактически не используется, и вы сохраняете всю информацию из своего резюме для себя.
Я бы не рекомендовал добавлять личную информацию о вашем адресе, номере телефона или электронной почте в улучшитель резюме AI.
Один этический вопрос:
Есть несколько общих этических соображений, которые следует учитывать при использовании ИИ для улучшения вашего резюме.
- Создание набора данных, который не является предвзятым, — чрезвычайно сложная концепция, поскольку мы все можем быть так или иначе по-своему предвзятыми: единственное, что мы можем сделать, — это создать набор данных, который как можно менее предвзятым. Это относится и к этому случаю. Слепое и неконтролируемое использование искусственного интеллекта в процессе найма, как с точки зрения найма, так и с точки зрения составления вашего резюме, является чрезвычайно рискованным, поскольку алгоритм принятия решений с помощью машинного обучения может совершать предвзятые ошибки на всех этапах принятия решений и во всех частях. ваше резюме. (подробнее здесь)
- Важно быть прозрачным в отношении использования ИИ в вашем резюме. Если вы используете ИИ для создания контента или оптимизации форматирования, мы должны указать это в вашем резюме. Это то, что мы все должны делать в нашей работе. Иногда легко забыть о правильном раскрытии информации, потому что эти технологии так тесно связаны с нашей жизнью, но об этом все равно нужно напоминать. Также есть инструменты, с помощью которых можно увидеть, написан ли текст ИИ или нет (подробнее здесь)
- Наконец, помните, что вы просто используете языковую модель. Все, что на самом деле делает модель, — это причудливым образом предсказывает «следующее слово» на основе миллиардов текстов по всему миру. Вы знаете себя лучше, чем компьютер, поэтому копайтесь в себе, улучшайте свои положительные стороны, отдавайте себе должное и затем используйте языковую модель, чтобы улучшить свое резюме 😊
Теперь, когда мы все на борту, давайте начнем с кода 💻
1. Гитхаб!
Во-первых, здесь нет ничего секретного! Все публично и на Github! 👇
Я сейчас опишу все, что там есть и что необходимо для получения результатов.
1.1. Константы.py
Начнем с простых вещей
constants.py — это файл, содержащий... константы.
Он получает ключи нашего шаблона резюме, температуру модели OpenAI и подсказку, которую мы используем для улучшения нашего резюме. Это то, что они называют «быстрым инжинирингом».
Примечание!!! Вам нужно изменить OPENAIKEY, используя ваш открытый ключ AI. Он не является общедоступным, и вы не должны им делиться, поэтому я назвал его fake_key. Получите ключ здесь https://openai.com/api/
Вы можете изменить подсказку, просто изменив этот файл const.py. Разве это не легко? 🙃
1.2 utils.py
utils.py — это файл, который помогает нам извлечь содержимое из файла .txt и извлечь из него сводную часть. Просто честный парень, который делает работу, за которую ему платят.
1.3 cv_parser.py
cv_parser.pyделает что-то действительно похожее на utils.py, и я на самом деле не был уверен, стоит ли разбивать код на два файла .py. Это снова не более чем набор инструментов; что он делает, так это обрабатывает шаблоны и файл результатов (соответственно, начало и конец процесса) и анализирует опыт работы в разделе текстов. Это похоже на работу, которую делают утилиты, но больше относится к задаче... Наверное, надо было поместить их в один файл, но я люблю порядок 😂
1.4 ai_improver.py
ai_improver.py выполняет соответствующую часть ИИ. Он улучшает как сводку резюме, так и каждый из перечисленных рабочих процессов, подключаясь к OpenAI с помощью ключа OpenAI. Он также использует все подсказки, которые мы создали и вставили в константы. py-файл
1.5 приложение.py
Это то, что мы запускаем для запуска приложения. Мы запускаем его с помощью
streamlit run app.py
и делает… все.
Здесь соединены все дороги. Скрипт выполняет следующие шаги:
- Он берет файл из загружаемого файла и анализирует его с помощью utils.py и cv_parser.py.
- Он выполняет часть ИИ, используя ai_improver.py. ai_improver.py также использует файл constants.py.
- Это позволяет вам загрузить улучшенное резюме AI с помощью кнопки загрузки.
1.6 main.py
main.py делает то же самое, что и app.py, но локально (без потоковой передачи).
Запустите его, используя
python main.py
2. Результаты!
Давайте как следует посмотрим на результаты, которые я получил.
Сводка моих входных данных была следующей:
«Я физик, который развил сильные навыки в области науки о данных и глубокого обучения. Степень магистра в области физики сложных систем и больших данных (оценка: 110/110 с отличием). В настоящее время работаю научным сотрудником в аэрокосмической инженерии и инженерии. Отделение механики Университета Цинциннати во время получения докторской степени. Целью моего исследования является поиск способов оптимизации инженерных экспериментов с использованием машинного обучения и науки о данных. Технический писатель журнала Towards Data Science о тенденциях применения и методов машинного обучения для решения реальных проблем (60 000+ просмотров в месяц). Создатель и преподаватель курсов для подростков по искусственному интеллекту. Разработчик курсов «Обработка изображений I» и «Обработка сигналов I».
Модель ИИ выводит это как более привлекательное и интересное резюме для рекрутера:
У меня обширный опыт работы в области физики со степенью магистра в области физики сложных систем и больших данных (оценка: 110/110 с отличием). Я также развил сильные навыки в области науки о данных и глубокого обучения. В настоящее время я работаю научным сотрудником на кафедре аэрокосмической техники и инженерной механики Университета Цинциннати, одновременно работая над докторской диссертацией. Мое исследование сосредоточено на поиске способов оптимизации инженерных экспериментов с использованием машинного обучения и науки о данных. Кроме того, я являюсь техническим писателем журнала Towards Data Science, где пишу о популярных приложениях и методах машинного обучения для решения реальных задач (60 тысяч+ просмотров в месяц). Я также являюсь создателем и преподавателем курсов по искусственному интеллекту для подростков и разработчиком курсов по обработке изображений I и обработке сигналов I. Мой опыт и знания в этих областях позволили мне развить уникальный набор навыков, которые пользуются большим спросом в отрасли.
Не буду врать... Мне так лучше.
Это, безусловно, более плавно (и это было предсказуемо, поскольку я не являюсь носителем английского языка), и звучит более захватывающе. Однако он немного длиннее, и это может быть проблемой, поскольку мы хотим сэкономить место в нашем резюме.
Давайте посмотрим обзор одного опыта работы. Например, одним из них было:
Использование машинного обучения для создания суррогатного моделирования и повышения эффективности экспериментов в области машиностроения. Практические исследования в области традиционного и глубокого машинного обучения.
И ИИ исправил это:
Использование машинного обучения для создания суррогатного моделирования и оптимизации экспериментов в области машиностроения. Имеет опыт как в традиционном, так и в глубоком машинном обучении, с подтвержденным послужным списком успешных исследований.
…иногда мне кажется, что это слишком смело. 😂
Я бы все же сказал, что это действительно улучшает качество текста. И в этом случае он также сохранил краткость, что является плюсом!
3. Несколько выводов!
В этой статье я поделился своим опытом использования модели OpenAI GPT-3 для создания веб-приложения для улучшения резюме. Вот основные выводы из моего опыта:
- Модель Open AI — это инструмент, который может выполнять широкий спектр задач NLP, включая классификацию токенов, генерацию текста, анализ настроений и классификацию текста. Это настолько полезно, что многие предыдущие модели на данный момент в основном устарели.
- Концепция приложения заключается в том, чтобы загрузить шаблон заполнить его своим резюме, загрузить его обратно и позволить ИИ проанализировать его на наличие ошибок. ты.
- Создать веб-приложение для улучшения своего резюме очень просто. Потребовалось всего несколько часов кода и немного базового кода Python.
- Это наводит меня на мысль, что возможности для приложений на основе ИИ огромны, а такие инструменты, как GPT-3 и Streamlit, становятся все более доступными, и даже неопытные программисты могут создавать впечатляющие результаты всего за несколько часов. работы.
Наконец, весь этот опыт еще раз продемонстрировал невероятную мощь ИИ и его потенциал изменить то, как мы работаем и живем. Но, возможно, мы уже знали это 🙃
4. Выводы
Если вам понравилась статья и вы хотите узнать больше о машинном обучении или просто хотите меня о чем-то спросить, вы можете:
A. Подпишитесь на меня в Linkedin, где я публикую все свои истории
B. Подпишитесь на мою новостную рассылку. Это будет держать вас в курсе новых историй и даст вам возможность написать мне, чтобы получить все исправления или сомнения, которые могут у вас возникнуть.
C. Станьте приглашенным участником, чтобы выиграть у меня нет максимального количества статей в месяц, и вы можете прочитать все, что я (и тысячи других ведущих авторов по машинному обучению и науке о данных) пишу о новейших доступных технологиях.
