科銳國際近期宣布了一項重大技術進展,該公司已成功接入了DeepSeek-R1大模型,旨在深化人工智能技術在中高端招聘領域的應用,以期實現人才匹配效率的大幅提升。
作為國內首家在A股上市的人力資源服務企業,科銳國際在全球擁有超過100家分支機構,業務范圍涵蓋中高端人才搜索、招聘流程外包、靈活用工等全方位服務,以及HR SaaS、垂直領域招聘平臺等多元化產品。據統計,科銳國際已成功推薦近2萬名中高端管理及專業技術人員,靈活用工累計派遣人數超過38.3萬。
科銳國際CTO劉之表示,DeepSeek-R1大模型的推出,不僅令人矚目,更將推動Agents技術的進一步發展。他強調,DeepSeek-R1是OpenAI o1模型的平替版本,且更具經濟性。DeepSeek-R1在大規模強化學習領域的原創性創新,開創了新的先河。盡管模型優勢可能不會持續存在,因為社區跟進速度很快,但跨學科深度融合的團隊總能創造出卓越的創新,這是最值得尊敬和學習的。
劉之透露,盡管OpenAI在去年9月已發布o1推理大模型,科銳國際已開始嘗試利用o1為跨數據源的復雜RAG(檢索增強生成)任務提供更高效的拆解能力,并預研更依賴推理能力的Agents。DeepSeek-R1與o1在推理能力上相似,因此并未改變科銳國際的產品方案和策略。然而,與o1不同的是,DeepSeek-R1的思維鏈是透明的,這在進行意圖理解和任務規劃時,可將產品轉變為交互會話式,從而極大提升用戶體驗。
據劉之預測,隨著科銳國際在不同場景接入更多模型,DeepSeek-R1完全有能力成為RAG和Agents的主力模型。事實上,DeepSeek系列模型自發布以來,已給OpenAI等大模型廠商帶來了不小的壓力。DeepSeek-V3和DeepSeek-R1的相繼推出,不僅展示了其強大的語言理解與生成能力,還因可能更低的訓練成本而受到關注。盡管DeepSeek-R1的具體訓練成本未公開,但DeepSeek-V3的訓練預算已公布為“2048個GPU、2個月、近600萬美元”,外界普遍認為R1的訓練成本可能更低。
春節期間,國內外從芯片制造商到云服務提供商,都迅速宣布了對DeepSeek的支持。可以預見,在不同GPU和云算力平臺上,DeepSeek系列模型將展現出不同的性能表現。劉之指出,目前獨立部署DeepSeek-R1滿血版的成本仍然過高,因此科銳國際選擇直接采用云服務廠商的API。
科銳國際早在2023年下半年就公開表示,已訓練了面向技能與招聘的行業級預訓練語言模型CRE(Career International Recruitment Embedding)。然而,科銳國際并未選擇直接訓練行業垂直大模型的路線,而是選擇以行業垂直的Embedding模型和RAG技術為核心技術路線。這一決策基于科銳國際對AI技術發展趨勢的準確判斷:一是AI計算范式的轉變,即通過大量數據和算力提升性能;二是通用大模型的集中化趨勢明顯,而垂直行業大模型面臨諸多技術難題。
為了提升招聘效率和精準性,科銳國際一直在研發Embedding模型和提供RAG能力的MatchSystem匹配系統。劉之指出,大模型接入企業內部數據有三種方法:RAG、ICL上下文學習和微調。在擁有大量數據的情況下,RAG是不可或缺的方法,而RAG又離不開搜索系統和Embedding。科銳國際自2022年開始布局數據中臺建設,逐漸構建了一個龐大的數據系統,廣泛覆蓋20多個行業與細分領域。這些數據使得CRE Embedding模型能夠在真實場景中更好地貼合實際分布,從而提升匹配的精準度和效率。
CRE Embedding模型基于700GB公開數據和40GB行業簡歷與招聘需求數據進行預訓練和任務微調。它能夠深刻理解崗位需求和候選人簡歷中的復雜語義關系。由于招聘數據與連貫性文本不同,招聘數據通常采用掃視閱讀方式,因此在模型架構設計時更加關注局部關系。同時,通過多粒度特征融合和Transformer變體等技術,使得CRE模型更符合招聘場景。
為了彌補Embedding模型的缺陷,MatchSystem結合了關鍵詞檢索,形成了一個混合檢索系統。同時,MatchSystem還結合了RAG技術,以滿足更靈活的查詢需求。劉之表示,科銳國際之所以選擇這一研發路徑,不僅受到大環境的影響,更是因為原有的技術方案已無法滿足需求。例如,在招聘場景中,人崗匹配過去依賴標簽或知識圖譜方法,但在中高端崗位招聘中會遇到問題。因此,科銳國際開始自研Embedding模型和MatchSystem匹配系統。
據悉,MatchSystem可準確匹配垂直類崗位的招聘需求,而非泛泛之談。例如,在算法工程師這一細分崗位上,MatchSystem系統能夠實現精準匹配。在獲客方面,原先需要花費一周時間匹配候選人與企業用人需求的繁瑣過程,現在通過MatchSystem系統可實時完成。
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