論文の概要: Facilitating Multi-Role and Multi-Behavior Collaboration of Large Language Models for Online Job Seeking and Recruiting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18113v1
• Date: Tue, 28 May 2024 12:23:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-29 18:48:53.593514
• Title: Facilitating Multi-Role and Multi-Behavior Collaboration of Large Language Models for Online Job Seeking and Recruiting
• Title（参考訳）: オンライン求人・求人のための大規模言語モデルの多目的・多行動連携
• Authors: Hongda Sun, Hongzhan Lin, Haiyu Yan, Chen Zhu, Yang Song, Xin Gao, Shuo Shang, Rui Yan,
• Abstract要約: 既存の手法は履歴書とジョブ記述の潜在意味論をモデル化し、それらの間に一致する関数を学習することに依存している。 大規模言語モデル (LLM) の強力なロールプレイング能力に触発されて, LLM によるインタビュアーと候補者のモックインタビュープロセスを導入することを提案する。 そこで我々は,モックインタビュー生成とハンドシェイクプロトコルにおける双方向評価という2つのモジュールにパーソナライズされたマッチングプロセスを分割する,新しいフレームワークであるMockLLMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.54907796704785
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of online recruitment services has revolutionized the traditional landscape of job seeking and recruitment, necessitating the development of high-quality industrial applications to improve person-job fitting. Existing methods generally rely on modeling the latent semantics of resumes and job descriptions and learning a matching function between them. Inspired by the powerful role-playing capabilities of Large Language Models (LLMs), we propose to introduce a mock interview process between LLM-played interviewers and candidates. The mock interview conversations can provide additional evidence for candidate evaluation, thereby augmenting traditional person-job fitting based solely on resumes and job descriptions. However, characterizing these two roles in online recruitment still presents several challenges, such as developing the skills to raise interview questions, formulating appropriate answers, and evaluating two-sided fitness. To this end, we propose MockLLM, a novel applicable framework that divides the person-job matching process into two modules: mock interview generation and two-sided evaluation in handshake protocol, jointly enhancing their performance through collaborative behaviors between interviewers and candidates. We design a role-playing framework as a multi-role and multi-behavior paradigm to enable a single LLM agent to effectively behave with multiple functions for both parties. Moreover, we propose reflection memory generation and dynamic prompt modification techniques to refine the behaviors of both sides, enabling continuous optimization of the augmented additional evidence. Extensive experimental results show that MockLLM can achieve the best performance on person-job matching accompanied by high mock interview quality, envisioning its emerging application in real online recruitment in the future.
• Abstract（参考訳）: オンライン求人サービスの出現は、求職と求職の伝統的な状況に革命をもたらし、質の高い工業用アプリケーションの開発を必要としている。 既存のメソッドは通常、履歴書とジョブ記述の潜在意味論をモデル化し、それらの間の一致する関数を学習する。 大規模言語モデル (LLM) の強力なロールプレイング能力に触発されて, LLM によるインタビュアーと候補者のモックインタビュープロセスを導入することを提案する。 模擬面接会話は、候補者評価のための追加の証拠を提供することができ、履歴書や求人情報のみに基づく従来の人事適合性を高めることができる。 しかしながら、これら2つの役割をオンライン採用で特徴づけることには、インタビュー質問を提起するスキルの開発、適切な回答の定式化、両面のフィットネスの評価など、いくつかの課題がある。 そこで本研究では,モックインタビュー生成とハンドシェイクプロトコルにおける双方向評価の2つのモジュールにパーソナライズされたマッチングプロセスを分割する,新たなフレームワークであるMockLLMを提案する。 ロールプレイング・フレームワークをマルチロール・マルチビヘイビア・パラダイムとして設計し,一方のLDMエージェントが双方の複数の機能で効果的に動作できるようにする。 さらに,両面の動作を改良するためのリフレクションメモリ生成と動的プロンプト修正手法を提案し,付加的な付加的証拠の連続的最適化を実現した。 大規模な実験結果から,MockLLMはモックインタビューの質が向上し,将来的なオンライン求人への活用が期待できる可能性が示唆された。

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