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MockLLM : un cadre de collaboration comportementale multi-agents pour la recherche d'emploi et le recrutement en ligne

Created by
  • Haebom

Auteur

Hongda Sun, Hongzhan Lin, Haiyu Yan, Yang Song, Xin Gao, Rui Yan

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Dans cet article, nous proposons un nouveau cadre, MockLLM, basé sur un modèle de langage à grande échelle (LLM), pour une mise en correspondance efficace des talents sur les plateformes de recrutement en ligne. MockLLM simule les rôles des intervieweurs et des candidats afin de réaliser la mise en correspondance des talents grâce à une interaction bidirectionnelle en temps réel. Il se compose de deux éléments principaux : la génération et l'évaluation d'un processus d'entretien simulé basé sur un protocole de poignée de main, et améliore la précision de la mise en correspondance grâce à la génération de mémoire ruminative et à la modification dynamique de la stratégie en fonction de l'expérience antérieure. Les résultats expérimentaux utilisant des données réelles de Boss Zhipin, une importante plateforme de recrutement en Chine, montrent que MockLLM surpasse les méthodes existantes en termes de précision de mise en correspondance, d'évolutivité et d'adaptabilité.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Présentation de la possibilité d'améliorer l'efficacité de la mise en correspondance des talents de la plateforme de recrutement en ligne à l'aide du LLM
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Proposer une nouvelle méthode d'évaluation des talents basée sur une interaction bidirectionnelle en temps réel
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Démonstration de l'utilité du framework MockLLM, qui présente une précision de correspondance, une évolutivité et une adaptabilité supérieures à celles des méthodes existantes.
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ÉTude de la possibilité d'une amélioration continue des performances grâce à la mémoire ruminative et à la modification dynamique des stratégies
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Limitations:
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Actuellement, seuls les résultats de l’évaluation basés sur les données de Boss Zhipin, une plateforme de recrutement chinoise, sont présentés. Des recherches supplémentaires sont donc nécessaires sur la généralisabilité à d’autres régions ou plateformes.
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Une analyse plus approfondie est nécessaire pour déterminer comment le Limitations unique de LLM (par exemple, biais, manque d'explicabilité) affecte les performances et la fiabilité de MockLLM.
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Des recherches sont nécessaires sur la possibilité d’une diminution de la précision en raison des différences par rapport aux situations d’entretien réelles et sur les moyens de l’améliorer.
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