LinkedIn LiRank: Innovation im Zeichen der digitalen Vernetzung

In einer Welt, die immer stärker von digitaler Kommunikation geprägt ist, spielen soziale Netzwerke eine entscheidende Rolle bei der Vermittlung von Informationen und beim Aufbau von professionellen Gemeinschaften. LinkedIn, die führende Plattform für berufliche Vernetzung, ist seit Langem ein Dreh- und Angelpunkt für Karriereentwicklungen und den Austausch von Fachwissen. Im Zuge dieser Entwicklung hat LinkedIn ein neues Ranking-Framework namens LiRank eingeführt, das auf groß angelegten Modellarchitekturen und Optimierungsmethoden basiert.

LiRank stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Welt der künstlichen Intelligenz dar und zielt darauf ab, die Relevanz und Effektivität von Inhalten auf LinkedIn zu steigern. Hierbei handelt es sich um ein tiefgreifendes maschinelles Lernen, das darauf abzielt, relevante Inhalte für die Nutzer zu priorisieren und die Teilnahme an beruflichen Gesprächen zu fördern. Dieses System nutzt verschiedene modelltechnische Verbesserungen, darunter Residual DCN, eine Erweiterung der bekannten DCNv2-Architektur, die Aufmerksamkeits- und Restverbindungen hinzufügt.

Eines der Hauptziele von LiRank ist es, verschiedene moderne Architekturen zu kombinieren und zu optimieren, um ein einheitliches Modell zu schaffen. Zu diesen Architekturen gehören Dense Gating, Transformers und Residual DCN. Darüber hinaus wurden neue Techniken für die Kalibrierung vorgeschlagen sowie Methoden, um Deep-Learning-basierte Erkundungs- und Ausnutzungsansätze zu operationalisieren. Diese Verbesserungen haben zu bemerkenswerten Metrikverbesserungen auf LinkedIn geführt: eine Steigerung der Mitgliedersitzungen im Feed um 0,5 %, eine Erhöhung der qualifizierten Bewerbungen für Jobs um 1,76 % und eine Verbesserung der Klickrate (CTR) für Anzeigen um 4,3 %.

Um Effektivität und Praktikabilität bei der Bereitstellung großer Ranking-Modelle zu gewährleisten, werden Details zur Schulung und Komprimierung von Modellen unter Verwendung von Quantisierung und Vokabularkomprimierung bereitgestellt. Diese Techniken tragen dazu bei, die Modelle für den großflächigen Einsatz in verschiedenen Anwendungsfällen wie Feed-Ranking, Jobempfehlungen und Vorhersage der Klickrate für Anzeigen anzupassen.

Die Implementierung von LiRank bei LinkedIn veranschaulicht die Notwendigkeit einer ständigen Weiterentwicklung der Algorithmen, um den sich ändernden Anforderungen einer digitalen Welt gerecht zu werden. Die Betonung liegt auf der Optimierung für Konversationen bereits in der Phase der Kandidatenauswahl. Hierbei geht es darum, den Rückruf anstelle der Präzision zu bewerten und mehrere Zielsetzungen in einem Gradient-Boosting-Modell zu kombinieren. Dies ermöglicht es, die Auswirkungen verschiedener Funktionen und Interaktionen besser zu verstehen und entsprechend zu optimieren.

Die Erkenntnisse und Lösungen, die durch die Implementierung von LiRank gewonnen wurden, können wertvolle Einblicke für andere Praktiker bieten, die daran interessiert sind, groß angelegte Deep-Ranking-Systeme zu nutzen. Indem LinkedIn diese Informationen teilt, trägt das Unternehmen zu einem breiteren Verständnis von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz bei und fördert die gemeinsame Nutzung von Best Practices in der Branche.

Es ist bemerkenswert, dass die Entwicklung von LiRank eine Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams bei LinkedIn erforderte, einschließlich der Teams für Künstliche Intelligenz, Infrastruktur und Ranking-Infrastruktur. Dies unterstreicht die Bedeutung von interdisziplinärer Zusammenarbeit und dem Austausch von Fachwissen, um innovative Lösungen zu entwickeln und umzusetzen.

Zusammenfassend bietet LiRank einen tiefen Einblick in die Komplexität und das Potenzial von maschinellem Lernen im Kontext von sozialen Netzwerken. Es zeigt, wie durch die Verwendung fortschrittlicher Technologien und Modelle die Interaktionen auf einer Plattform verbessert und die Erfahrungen der Nutzer bereichert werden können. Die Fortschritte, die LinkedIn mit LiRank gemacht hat, sind ein Beispiel dafür, wie Unternehmen KI nutzen können, um wertvolle Dienstleistungen für ihre Nutzer zu erbringen und gleichzeitig die Entwicklung des digitalen Ökosystems voranzutreiben.

Quellen:
- Twitter-Profil von @_akhaliq: https://twitter.com/_akhaliq?lang=de
- LinkedIn-Profil von Thomas Wortmann: https://de.linkedin.com/in/thomas-wortmann-97a6ab22
- Engineering Blog von LinkedIn: https://www.linkedin.com/blog/engineering/feed/community-focused-feed-optimization
- Forschungsarbeit von Baidu: http://research.baidu.com/ueditor/upload/file/20181015/1539593235969371.pdf
- LiRank Paper auf Hugging Face: https://huggingface.co/papers/2402.06859