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ChatGPT solicita que aumente su búsqueda de un trabajo en tecnología

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Aunque el mercado laboral tecnológico parece estar estabilizando después de un período de turbulencia, las encuestas muestran que los solicitantes de empleo todavía están luchando por encontrar oportunidades que coincidan con sus calificaciones, entrevistas de tierras y respondan de manera efectiva para entrevistar preguntas que investigan las habilidades técnicas y blandas.

La buena noticia es que ChatGPT puede ayudarlo a superar estos obstáculos comunes y mejorar sus posibilidades de obtener el trabajo adecuado con el empleador adecuado.

A Chatbot impulsado por un modelo de lenguaje grande (LLM) es increíblemente útil para una amplia gama de tareas de búsqueda de empleo, señaló Keith Spencer, experto en carrera y escritor de currículums certificado para currículums ahora. Sin embargo, la entrada o las preguntas que ingresa en una herramienta AI generativa determina la calidad y la utilidad de la salida que recibe.

Para optimizar sus interacciones con un chatbot de IA, hemos seleccionado a mano una lista de indicaciones detalladas para ChatGPT que abordan los aspectos más desafiantes de una búsqueda de empleo.

Indicaciones para encontrar oportunidades adecuadas

En lugar de centrarse en los trabajos con baja demanda en las industrias que enfrentan disminuciones o un crecimiento lento, use una serie de indicaciones para identificar los roles de demanda dentro de su campo (como ciberseguridadCiencia de datos, desarrollo web de pila completa, etc.) en industrias que vean una contratación significativa.

No tiene sentido aplicar a los trabajos para los que no está calificado. Una vez que haya compilado una lista de posibles roles e industrias, use el siguiente aviso para comparar sus habilidades actuales con los requisitos clave y descubrir las brechas importantes, aconsejó a Dave Birss, educador, autor y fundador de la Academia Gen AI.

Imagina que eres un experto en reclutamiento para [role]. Quiero que busque descripciones de trabajo de sitios de la industria y anuncios de reclutamiento actuales para compilar una lista de las habilidades más importantes.

Cuando entiendes bien esto, quiero que entregue:

  • Una tabla con las siguientes columnas: Habilidad, más sub-habilidades, califican la importancia para el rol [1 – 5]
  • Una lista de las habilidades más importantes seguidas de una breve descripción de lo que implican
  • Una lista de habilidades adicionales que podrían ayudarme a obtener una ventaja en mi carrera.

Otro consejo: use la información para crear un currículum base para cada rol que desee seguir, lo que puede acelerar significativamente el proceso de personalización, agregó Spencer.

Indicaciones para las entrevistas de aterrizaje

Investigar una empresa antes de presentar la solicitud no solo lo ayuda a encontrar organizaciones que coincidan con sus valores e intereses, sino que crean una oportunidad para demostrar su alineación con la cultura de la empresa, el entorno técnico, la misión y las prioridades comerciales en su currículum. Para ayudar con eso, Jan Tegze, director de reclutamiento técnico y autor de “Cómo hablar con IA”, suministró el siguiente mensaje:

Estoy investigando [company] en preparación para una posible solicitud de empleo. Necesito una descripción completa que vaya más allá de la información básica que sea relevante para un solicitante de empleo.

Proporcione información sobre lo siguiente:

  • Historia de la empresa e historia fundadora
  • Misión, visión y valores centrales
  • Productos clave, servicios y posición de mercado
  • Cualquier noticia significativa, lanzamiento de productos, adquisiciones, asociaciones o cambios de liderazgo en los últimos 6-12 meses.
  • Desarrollos recientes, innovaciones e iniciativas estratégicas
  • Cultura corporativa y entorno laboral
  • Logros notables y reconocimiento de la industria
  • Presencia en el mercado y ventajas competitivas
  • Antecedentes del equipo de liderazgo
  • Describa la cultura de la empresa basada en las revisiones de los empleados (Glassdoor, de hecho), la presencia en las redes sociales y cualquier información disponible sobre sus valores y entorno de trabajo.
  • Si se negocia públicamente, proporcione un resumen del desempeño financiero reciente (ingresos, rentabilidad). Si es privado, busque cualquier información disponible sobre rondas de financiación o métricas de crecimiento.
  • Tamaño de la empresa, ubicaciones y alcance global

Personalizar su currículum para una descripción específica del trabajo lo ayuda a sobrevivir a un sistema de seguimiento de solicitantes (ATS) y muestra que ha esforzado por igualar sus habilidades, experiencia y conocimiento con las necesidades del empleador. Si bien aún necesita revisar y editar el documento para asegurarse de que refleje su voz, marca y mensajes, el siguiente mensaje puede comenzar:

Actuar como revisor de currículum. Su tarea es hacer cambios en el currículum dado para que se ajuste [role] en [company].

  • Comience analizando la descripción del trabajo en detalle e identificando las habilidades y calificaciones esenciales requeridas para el rol.
  • Luego, edite el currículum para resaltar de manera prominente la experiencia, habilidades y logros relevantes del candidato que coincidan con la descripción del trabajo.
  • También puede recomendar reformular y reestructurar ciertas áreas, así como agregar o eliminar cualquier información que pueda no ser pertinente a la posición.
  • Asegúrese de proporcionar un resumen claro y conciso en la parte superior del currículum que transmite efectivamente la idoneidad del candidato para el papel particular.
  • Reanudar: [Your resume summary here] Descripción del trabajo: [Job description summary here]

Indicaciones para responder preguntas sobre la entrevista técnica y de habilidades suaves

Aclar una entrevista técnica requiere una preparación adecuada. Use este aviso de Tegze a investigar, estructurar y practicar sus respuestas a las preguntas técnicas para las tecnologías más altamente calificadas en una descripción del trabajo.

Usted es un experto en entrevistas técnicas especializadas en lenguajes y marcos de programación. Generar [number] Preguntas sobre la entrevista técnica para [technology]que van desde fácil hasta desafío. Incluya detalles de la pregunta, salida esperada, conceptos clave probados, sugerencias y enfoque de solución.

Para cada pregunta que genere, lo hará:

1. Presente una declaración de problema clara e inequívoca con cualquier restricción necesaria

2. Defina los resultados o comportamientos esperados con ejemplos específicos

3. Identifique los conceptos técnicos clave que se evalúan

4. Proporcione sutiles sugerencias que guíen sin revelar soluciones

5. Incluya un enfoque de solución de trabajo

Estructura cada pregunta utilizando constantemente el siguiente formato:

– Pregunta [with context]

– Salida/comportamiento esperado [with examples]

– Conceptos clave probados [bullet points]

– Sugerencias opcionales [1-2 subtle suggestions]

– enfoque de solución [working code]

Asegurar preguntas:

– Progreso de fácil a desafío

– Cubra una variedad de conceptos técnicos relevantes

– son prácticos y relevantes para la industria

– Probar tanto el conocimiento teórico como la implementación práctica

– incluir casos de borde en los comportamientos esperados

– Proporcionar soluciones claras e implementables

Las encuestas muestran que Las empresas están poniendo énfasis en las habilidades blandas como pensamiento crítico, resolución de problemas y adaptabilidad durante el proceso de contratación para profesionales tecnológicos. Este aviso puede ayudarlo a practicar la respuesta a preguntas situacionales que evalúan habilidades blandas específicas:

Usted es un entrenador de entrevistas expertas especializadas en preguntas conductuales y basadas en escenarios. Su papel es crear escenarios de entrevista detallados y realistas que prueben efectivamente habilidades blandas específicas.

Generar [number] Preguntas de entrevista basadas en escenarios dirigidos a las siguientes habilidades blandas: [list of skills]. Para cada escenario, proporcione la pregunta, identifique la habilidad que se está probando, describe elementos clave de una fuerte respuesta y enumere posibles banderas rojas. Para cada escenario que cree, usted:

1. Diseñe una situación de trabajo desafiante pero realista que claramente se dirige a una habilidad blanda específica

2. Identificar explícitamente qué habilidad blanda se está evaluando

3. Proporcione 3-4 elementos clave que constituirían una respuesta sólida, centrándose en la aplicación práctica de la habilidad

4. Incluya 1-2 posibles banderas rojas que indicarían debilidad en esa habilidad

Tus escenarios deberían ser:

  • Lo suficientemente detallado como para dar contexto pero lo suficientemente conciso como para ser fácilmente entendido
  • Relevante en diferentes industrias y niveles de experiencia
  • Abierto para permitir que los candidatos demuestren su proceso de pensamiento
  • Basado en desafíos comunes en el lugar de trabajo
  • Estructurado para revelar tanto la competencia técnica como la inteligencia emocional

Formatee cada escenario consistentemente con encabezados claros y puntos de bala. Asegúrese de que sus respuestas ayuden a los entrevistadores a evaluar la aplicación de habilidades blandas en el mundo real de los candidatos en lugar de solo conocimiento teórico.

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El estudio sugiere que Openai no está esperando la exención de derechos de autor • El registro

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El magnate del libro de texto tecnológico Tim O’Reilly afirma que OpenAi minó los tomos protegidos por derechos de autor de su editorial para los datos de capacitación y lo alimentó con su modelo GPT-4O de primer nivel sin permiso.

Esto se produce cuando el advenedizo generativo de IA enfrenta demandas sobre su uso de material con derechos de autor, supuestamente sin el debido consentimiento o compensación, para capacitar a su familia de redes neuronales GPT. Openai niega cualquier irregularidad.

O’Reilly (el hombre) es uno de los tres autores de un estudio [PDF] Titulado “Más allá del acceso público en los datos de pre-entrenamiento de LLM: contenido de libros no públicos en los modelos de OpenAI”, emitido por el Proyecto de Divulgaciones de AI.

Por no público, los autores significan libros que están disponibles para humanos detrás de un muro de pago, y no están disponibles públicamente para leer de forma gratuita a menos que cuente sitios que piratean ilegalmente este tipo de material.

El trío se propuso determinar si GPT-4O tenía, sin el permiso del editor, haber ingerido 34 libros de medios O’Reilly de derechos de autor. Para sondear el modelo, que impulsa el chatgpt de fama mundial, realizaron los llamados ataques de inferencia de copas descritos en este documento previo a la presencia 2024.

Así es como funcionó: el equipo planteó el modelo de OpenAI una serie de preguntas de opción múltiple. Cada pregunta pidió al software que seleccionara de un grupo de párrafos, etiquetado A a D, el que es un paso de texto literal de un libro de O’Reilly (el editor). Una de las opciones se levantó directamente del libro, las otras parafrases generadas por ametralladoras del original.

Si el modelo OpenAI tendía a responder correctamente e identificar los párrafos literales, eso sugirió que probablemente estaba entrenado en ese texto con derechos de autor.

Más específicamente, las opciones del modelo se usaron para calcular lo que se denomina un área bajo la puntuación operativa del receptor (AUROC), con cifras más altas que indican una mayor probabilidad de que la red neuronal se entrenara en pasajes de los 34 libros de Reesilles. Mientras tanto, los puntajes más cercanos al 50 por ciento se consideraron una indicación de que el modelo no había sido entrenado en los datos.

Pruebas de modelos OpenAI GPT-3.5 Turbo y GPT-4O Mini, así como GPT-4O, en 13,962 párrafos descubiertos resultados mixtos.

GPT-4O, que se lanzó en mayo de 2024, obtuvo un 82 por ciento, una fuerte señal de que probablemente fue entrenada en el material del editor. Los investigadores especularon que OpenAI puede haber entrenado el modelo utilizando la base de datos de LibGen, que contiene los 34 libros probados. Puede recordar que Meta también ha sido acusado de capacitar a sus modelos de llama utilizando este notorio conjunto de datos.

El papel de los datos no públicos en los datos de pre-entrenamiento modelo de OpenAI ha aumentado significativamente con el tiempo

La puntuación AUROC para el modelo GPT-3.5 de 2022 llegó a poco más del 50 por ciento.

Los investigadores afirmaron que el puntaje más alto para GPT-4O es evidencia de que “el papel de los datos no públicos en los datos de pre-entrenamiento modelo de OpenAI ha aumentado significativamente con el tiempo”.

Sin embargo, el trío también encontró que el modelo GPT-4O más pequeño, también lanzado en 2024 después de un proceso de entrenamiento que terminó al mismo tiempo que el modelo GPT-4O completo, no aparentemente no estaba entrenado en los libros de O’Reilly. Piensan que no es un indicador que sus pruebas son defectuosas, pero que el recuento de parámetros más pequeño en el mini modelo puede afectar su capacidad de “recordar” el texto.

“Estos resultados resaltan la necesidad urgente de una mayor transparencia corporativa con respecto a las fuentes de datos de pre-entrenamiento como un medio para desarrollar marcos formales de licencia para la capacitación de contenido de IA”, escribieron los autores.

“Aunque la evidencia presente aquí sobre las violaciones de acceso al modelo es específica para los libros de medios de OpenAi y O’Reilly, este es probablemente un problema sistemático”, agregaron.

El trío, que incluyó a Sruly Rosenblat e Ilan Strauss, también advirtió que no podría resultar en compensar adecuadamente a los creadores por sus obras, y si puede perdonar la jerga, la presentación de todo Internet.

“Si las compañías de IA extraen valor de los materiales producidos de un creador de contenido sin compensar justicios al creador, corren el riesgo de agotar los recursos de los cuales dependen sus sistemas de IA”, argumentaron. “Si no se abordan, los datos de capacitación no compensados ​​podrían conducir a una espiral descendente en la calidad y diversidad de contenido de Internet”.

Los datos de capacitación no compensados ​​podrían conducir a una espiral descendente en la calidad y diversidad de contenido de Internet

Los gigantes de IA parecen saber que no pueden confiar en el raspado de Internet para encontrar el material que necesitan para entrenar modelos, ya que han comenzado a firmar acuerdos de licencia de contenido con editores y redes sociales. El año pasado, Operai Tinked acuerdos con Reddit y Time Magazine para acceder a sus archivos con fines de capacitación. Google también hizo un acuerdo con Reddit.

Recientemente, sin embargo, Operai ha instado al gobierno de los Estados Unidos a relajar las restricciones de derechos de autor de manera que facilitaría la capacitación de modelos de IA.

El mes pasado, el Super-Lab presentó una carta abierta a la Oficina de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca en la que argumentó que “las reglas rígidas de derechos de autor reproducen innovación e inversión”, y que si no se toma medidas para cambiar esto, los constructores de modelos chinos podrían superar a las empresas estadounidenses.

Mientras que los fabricantes de modelos aparentemente luchan, los abogados están bien. Como informamos recientemente, Thomson Reuters ganó un juicio sumario parcial contra Ross Intelligence después de que un tribunal de EE. UU. Descubrió que la startup había infringido los derechos de autor utilizando los notas de los Westlaw de Newswire para capacitar su sistema de IA.

Mientras que los entrenadores de redes neuronales presionan para un acceso sin restricciones, otros en el mundo tecnológico están introduciendo obstáculos para proteger el material con derechos de autor. El mes pasado, Cloudflare lanzó una IA de botes de bot diseñada para hacer la vida miserable para raspadores que ignoran las directivas de robots.txt.

El “laberinto de IA de AI” de Cloudflare funciona atrayendo a Rogue Crawler a los bots de Rogue en un laberinto de páginas de señuelo, desperdiciando su tiempo y calculando recursos mientras protege el contenido real.

Operai no respondió de inmediato a una solicitud de comentarios; Te avisaremos si escuchamos algo. ®

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La ronda de financiamiento de $ 40 mil millones de OpenAI desafía el momento profundo y cements su dominance de IA

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La semana pasada, los procesadores de GPU de Openai “derretidos”, como lo expresaron el fundador y CEO Sam Altman. La razón: el modelo actualizado de generación de imágenes de la compañía, integrado en CHATGPT, entregó un salto significativo en las capacidades de comprensión, entrada y salida en comparación con modelos similares en el mercado. En poco tiempo, el modelo encendió un fenómeno en línea, con usuarios que generan versiones de imágenes familiares al estilo del legendario estudio de animación Ghibli. La demanda del software era tan alta que Openai se vio obligada a imponer restricciones de uso, a pesar de que el modelo estaba disponible solo para pagar a los usuarios.

Este evento ofrece una explicación clara de por qué, incluso después de que el momento profundo de Deepseek sacudió la industria de la IA en enero, los inversores siguen seguros de que el dominio de OpenAI no es cuestionado. ¿Qué tan seguro? Lo suficientemente seguro de respaldar a la compañía con una ronda de financiación récord de $ 40 mil millones, valorando a Openai en $ 300 mil millones después del dinero.

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מנכ"ל OpenAi סם אלטמן 2023

Sam Altman

(Foto: Joel Saget/AFP)

Anunciado el martes, la ronda casi duplica la valoración de Operai de su aumento anterior y es el más grande para una empresa privada. Según OpenAI, los fondos acelerarán el desarrollo de la inteligencia general artificial (AGI). “[The funding] Nos permite impulsar las fronteras de la investigación de IA aún más, escalar nuestra infraestructura de cómputo y ofrecer herramientas cada vez más poderosas para los 500 millones de personas que usan CHATGPT cada semana “, dijo la compañía en un comunicado de prensa.” Estamos emocionados de trabajar en asociación con SoftBank Group: las compañías completan cómo escalar tecnología transformadora como lo hacen. Su apoyo nos ayudará a continuar construyendo sistemas de IA que impulsen el descubrimiento científico, permitan la educación personalizada, mejoren la creatividad humana y allanen el camino hacia AGI que beneficie a toda la humanidad “.

La ronda está dirigida por el SoftBank de Japón, el socio clave de OpenAI en el Proyecto Stargate, una ambiciosa iniciativa para construir una infraestructura informática de IA en los Estados Unidos con una inversión total de $ 500 mil millones. Según Bloomberg, en la primera fase, SoftBank invertirá $ 7.5 mil millones, mientras que un sindicato de inversores, incluidos Microsoft, Coatue Management, Altimeter Capital Management y Thrive Capital, contribuirá con $ 2.5 mil millones. La segunda fase, que cerrará a fin de año, hará que SoftBank invierta otros $ 22.5 mil millones, con el sindicato de inversores agregando $ 7.5 mil millones. Las conversaciones también están en marcha con el capital de Magnetar de Peter Thiel y los fundadores para unirse al sindicato.

La inversión completa de SoftBank depende de que Operai complete su transición a una estructura con fines de lucro para fin de año (actualmente está controlada por una organización sin fines de lucro). Si la transición no se completa, SoftBank tendrá la opción de reducir su inversión de $ 30 mil millones a $ 20 mil millones, lo que permite a OpenAI buscar inversores adicionales para cerrar la brecha.

Al finalizar la ronda de financiación, OpenAI se convertirá en la segunda compañía privada respaldada por la empresa más grande del mundo por capitalización de mercado, según la firma de investigación Pitchbook. Solo seguirá el SpaceX de Elon Musk, valorado en $ 350 mil millones, y superará a la empresa matriz de Tiktok Bytedance, que está valorada en $ 220 mil millones. La ronda de $ 40 mil millones también es la cantidad más grande jamás recaudada en una sola ronda por una empresa privada, eclipsando el récord anterior establecido por el grupo de hormigas de China, que recaudó $ 14 mil millones en 2018.

The Deepseek Moment: Un desafío que no pudo sacudir OpenAi

Hace solo dos meses, un aumento tan ambicioso parecía mucho menos seguro. El 20 de enero, la compañía china Deepseek presentó su modelo de razonamiento R1 AI, que ofreció un rendimiento comparable a los modelos líderes de OpenAI y sus competidores, pero según los informes, a una fracción de la potencia y el costo informático. Esta revelación envió ondas de choque a través de la industria de la IA (NVIDIA, por ejemplo, vio una pérdida de $ 1 billón en la capitalización de mercado), lo que generó dudas sobre la estrategia de alto costo que OpenAi había seguido.

El dominio de OpenAI se ha basado en inversiones masivas en desarrollo de modelos, capacitación e implementación, mejor ejemplificado por el ambicioso proyecto Stargate. La ventaja competitiva de la compañía también se ha basado en ensamblar un equipo de investigación de IA de primer nivel capaz de producir avances de vanguardia. Sin embargo, el momento de Deepseek calificó esta estrategia: si una empresa china relativamente pequeña podría lograr resultados similares con mucha menos inversión, el foso competitivo de OpenAi parecía estar en riesgo. Lógicamente, su valoración debería haber disminuido. En cambio, con la última ronda, Operai casi ha duplicado su valoración en solo seis meses.

Tres factores clave explican por qué los inversores siguen siendo optimistas en OpenAi a pesar del desafío Deepseek:

1. Las capacidades de Deepseek pueden haber sido exageradas. Después de que el bombo inicial se desvaneció, quedó claro que los costos de desarrollo de Deepseek no eran tan bajos como se creía inicialmente. Además, hay indicios de que Deepseek puede haber aprovechado los propios modelos de OpenAI en su desarrollo, lo que el gobierno de los Estados Unidos ha referido como robo de propiedad intelectual. Si esto es cierto, Operai puede tomar medidas para bloquear la explotación futura, reforzando su foso.

2. Confianza de los inversores en el liderazgo de Altman y OpenAi. La fortaleza financiera de Operai es solo una parte de su éxito; Su equipo de liderazgo, dirigido por Altman, es igualmente crucial. Los inversores confían en la capacidad del equipo para adaptarse a los cambios de mercado, como incorporar métodos de capacitación más baratos mientras asignan el poder informático a tareas más avanzadas.

3. La interrupción de Deepseek en realidad puede beneficiarse de OpenAi. Al demostrar que los modelos de IA pueden ser entrenados de manera más eficiente, Deepseek ha aumentado la demanda general del mercado de IA avanzada. Los inversores creen que Openai está mejor posicionado para capitalizar esta demanda, aprovechando tanto sus modelos existentes como sus iteraciones futuras desarrolladas con métodos más eficientes inspirados en el enfoque de Deepseek.

La revolución de IA que OpenAi encendió hace dos años y medio ahora se está acelerando aún más, y los inversores están convencidos de que la compañía permanecerá a la vanguardia. Su voto de confianza de $ 40 mil millones lo dice todo.

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El plan de Google para robar la cuota de mercado de Chatgpt se trata de nivel gratuito de Gemini

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No es ningún secreto que OpenAi salió, bueno, a todos cuando lanzó Chatgpt hace más de dos años. Ahora, a medida que compañías como Google y Apple intentan competir, están comenzando detrás de Openai, al menos a los ojos del público. ¿Qué tan grande tiene la ventaja de la cabeza? A partir de marzo de 2025, ChatGPT tiene 700 millones de usuarios activos mensuales, lo cual es un total asombroso.

Eso no significa que Google sea impotente en la lucha contra OpenAI para la mayor parte de la participación de mercado de IA de grado de consumo. En los años transcurridos desde que se lanzó ChatGPT, Google aumentó el desarrollo de IA primero a través de Bard, más tarde renombrado Gemini. Mientras que el plan de Openai para monetizar el chatgpt implicó hacer un montón de características tempranas gratuitas y bloquear las avanzadas detrás de un muro de pago, Google está haciendo lo contrario.

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