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「初期ランキング段階への原則的なアプローチ」

「レコメンデーションシステムでは、レコメンドの構築にはいくつかの段階があるとよく知られていますまずは候補生成、またはリトリーバルとも呼ばれるステージがあり、それに続いて1つ以上の...」

『Langchainを使って履歴書のランキングをマスターする方法』

紹介常に進化している求人市場では、雇用主は求人毎に多くの履歴書に圧倒されることがよくあります。最も適任の候補者を特定するためにこれらの履歴書を見極めるプロセスは、時間と労力がかかるものとなります。この課題に対処するために、私たちはLangchainという堅牢な言語処理ツールを使用した高度な履歴書ランキングの作成について詳しく説明します。このアプリケーションは、指定されたキーワードスキルに基づいて履歴書を自動的にフィルタリングし、スキルの一致度によって順位付けします。学習目標 Langchainを使用した履歴書ランキングアプリケーションの開発の深い理解候補者評価プロセスの効率化適した求職者を効率的に特定する方法この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 AIによる履歴書ランキングの重要性時間の節約: AIは時間を節約するアシスタントとして考えてください。数秒で大量の履歴書を処理するため、数時間を費やす必要はありません。これにより、他の重要なタスクに集中することができます。スマートな選択肢: AIは高速だけでなく、スマートでもあります。求人要件に完全に一致する履歴書を見つけ出します。これにより、より優れた採用の意思決定が可能になり、適切な人材をより早く見つけることができます。競争優位: 求人募集が数十、場合によっては数百に及ぶ世界で、AIを使用することは競争力を与えます。競争に追いつくだけでなく、効率的かつ効果的な採用方法で先駆者となります。ストレス軽減: 履歴書の整理はストレスを感じることがあります。AIはそのプレッシャーを取り除き、採用プロセスをスムーズで誰もが楽しめるものにします。それでは、この旅に出発し、ステップバイステップで独自のAIによる履歴書ランキングツールの作成方法を見つけていきましょう。ステージの設定なぜ履歴書ランキングが必要なのか？採用プロセスはいかなる組織の成長において重要な要素です。しかし、応募者の数が増えるにつれ、履歴書を手作業で整理することは時間のかかる作業であり、ヒューマンエラーが発生しやすくなります。履歴書ランキングは、最も適任の候補者を特定するプロセスを自動化することで、時間を節約するだけでなく、潜在的な候補者を見逃さないようにします。 Langchainの紹介 Langchainは、高度なテキスト分析と情報抽出のタスクを開発者に提供する包括的な言語処理ツールです。テキストの分割、埋め込み、シーケンシャル検索、質問応答の取得などの機能を備えています。Langchainを活用することで、履歴書から重要な情報を自動的に抽出し、ランキングプロセスを効率化することができます。…

適切なウェブサイト最適化でコンピューターサイエンスプログラムのランキングを付ける方法

潜在的な学生に到達し、彼らが教育用コンピューターサイエンスプログラムを見つけるのを支援するためのウェブサイト最適化戦略を見つける

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「PythonとMatplotlibを使用して目を引く国別ランキングを作成する方法」

こんにちは、そしてこのチュートリアルへようこそPythonとMatplotlibを使用して、上記のグラフを作成する方法を教えますこのデータ可視化の魅力は、その清潔で美しい方法で...

「Hugging FaceのTransformerモデルを使用して、コメントの有害性ランキングを作成する」

「データサイエンティストとして、私は自然言語処理の最新の進歩を十分に探る機会を持ったことがありません夏と新たな大規模言語モデルのブーム以来、…」

Google AIは、LLMsへの負担を軽減する新しい手法「ペアワイズランキングプロンプティング」を提案しています

GoogleのAI研究者たちは、新しいアプローチである「ペアワイズランキングプロンプティング（PRP）」を提案する新しい論文を発表しましたこれは、大規模言語モデルがテキストランキングの問題を解決する際に直面する課題を軽減することを目指していますGPT-3やPaLMなどの大規模言語モデルは、自然言語において驚異的なパフォーマンスを示しています...

Google AIは、「ペアワイズランキングプロンプティング」という新しい方法を提案し、LLMsの負担を軽減することを目指しています

GoogleのAI研究者は、Pairwise Ranking Prompting（略称：PRP）と呼ばれる新しいアプローチを提案する新しい論文を発表しましたその目標は、大規模言語モデルがテキストランキングの問題を解決する際に直面する課題を軽減することですGPT-3やPaLMなどのLLMは、自然言語の処理において驚くべきパフォーマンスを示しています...

新しいGoogle AI研究では、ペアワイズランキングプロンプティング（PRP）という新しい技術を使用して、LLMの負担を大幅に軽減することを提案しています

教師ありの対応モデルが数百万のラベル付き例で訓練されるのに対して、GPT-3やPaLMなどの大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）は、ゼロショット設定でもさまざまな自然言語のタスクで印象的な性能を示してきました。しかし、LLMsを使用して基本的なテキストランキング問題を解決することは、まちまちな結果となっています。既存の研究では、訓練済みのベースラインランカーと比較して明らかに性能が低いことが多いです。ただし、大規模でブラックボックスで商業的なGPT-4システムに依存する新しい戦略は、例外として扱われています。彼らは、このようなブラックボックスのシステムに頼ることは、学術研究者にとっては重要な費用制約やアクセス制限のために理想的ではないと主張しています。ただし、ランキングメトリックスは入力ドキュメントの順序が変わると50％以上低下することも認識しています。この研究では、彼らはまず、現在のアプローチのポイントワイズとリストワイズの形式を使用した場合に、LLMsがランキング問題に苦労する理由を説明します。生成のみのLLM API（GPT-4など）ではこれができないため、ポイントワイズのランキングでは、ソートする前にLLMsがキャリブレーションされた予測確率を生成する必要があり、これは非常に困難とされています。リストワイズのアプローチにおいては、人間には非常に明らかな指示でも、LLMsは一貫性のないまたは無意味な出力を提供することがよくあります。実証的には、以前の研究で用いられたリストワイズのランキングプロンプトは、VoAGIサイズのLLMsでは完全に無意味な結果を提供することがわかります。これらの結果から、現在広く使用されているLLMsは、ランキングタスクを理解する必要があることが示されており、これは事前トレーニングと微調整の技術がランキングの認識を欠いているためかもしれません。LLMsのタスクの複雑さを大幅に低減し、キャリブレーションの問題に対処するため、Google Researchの研究者はペアワイズランキングプロンプティング（PRP）パラダイムを提案しています。PRPは、クエリと一対のドキュメントをランキングタスクのプロンプトとして使用するシンプルなプロンプトアーキテクチャに基づいており、デフォルトで生成とスコアリングのLLM APIを提供します。彼らは効率性に関する懸念に対応するためにいくつかのPRPのバリエーションについても議論しています。PRPの結果は、伝統的なベンチマークデータセット上で中程度の規模のオープンソースのLLMsを使用して、最先端のランキングパフォーマンスを達成するための初めての文献です。TREC-DL2020では、20BパラメータのFLAN-UL2モデルに基づくPRPは、黒箱の商業的なGPT-4に比べて、NDCG@1で5％以上優れたメソッドを提供しています（推定）50倍のモデルサイズ。TREC-DL2019では、PRPは、175Bのパラメータを持つInstructGPTなどの現在の解決策を、ほぼすべてのランキング指標で10％以上上回すことができますが、NDCG@5とNDCG@10のメトリックではGPT-4の解決策に劣る結果となります。また、3Bおよび13Bのパラメータを持つFLAN-T5モデルを使用した競争力のある結果も示して、PRPの有効性と適用範囲を示しています。彼らはまた、PRPの追加の利点、LLM APIのスコアリングと生成のサポート、および入力順序への感度の低さについてもレビューしています。結論として、この研究は以下の3つの貢献を行っています： • 彼らは、LLMsを使用したゼロショットランキングにおいてペアワイズランキングプロンプティングがうまく機能することを初めて示しています。彼らの結果は、既存のシステムがブラックボックスで商業的でかなり大きなモデルを使用するのに対し、中程度の規模のオープンソースのLLMsに基づいています。 • シンプルなプロンプティングとスコアリングメカニズムを使用して、最先端のランキングパフォーマンスを実現することができます。この発見により、この領域での将来の研究がよりアクセス可能になります。 • 線形の複雑さを実現しながら、いくつかの効率化の改善を検証し、良好な実証的なパフォーマンスを示しています。

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