- Possuir uma conta Google;
- API Key para executar a API REST do OpenAI (deve ser configurada dentro do notebook).
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Artigo no Medium
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Os modelos GPT vem demonstrando habilidade excepcional em responder questões com base em informações disponíveis na web, em livros e na vasta gama de fontes usados para treiná-los. Neste projeto, a proposta é desenvolver um modelo utilizando as habilidades de pergunta e resposta do GPT-4, para resolver um problema da triagem de currículos.
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Mas porque desenvolver um modelo de triagem de curriculos? O principal problema que os algoritmos enfrentavam até então, era a falta de padronização e informação nos currículos, tornando a triagem um desafio para as ferramentas tradicionais, como bancos de dados SQL ou buscadores de texto. Isso ocorre pois as ferramentas tradicionais não possuem a capacidade de interpretar informações contextuais ou semânticas significativas. É aqui que entra o GPT-4 :D
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O objetivo principal é fornecer um dataset de curriculos para que o GPT-4 analise e responda com base nas informações, qual o melhor candidato para ocupar determinada posição, justificando a escolha.
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Este modelo foi feito para fins de aprendizado, para melhorias futuras pode ser refatorado considerando a utilização da técnica de fine-tuning que consiste em treinar a rede neural pré-treinada do GPT-4, para uma tarefa específica com um conjunto menor de dados.
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Para o desenvolvimento do trabalho, foi utilizada a linguagem Python e as bibliotecas Pandas (algoritmos e análise de dados) e OpenAI (processamento de linguagem natural GPT-4).
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O notebook contendo as anotações está disponível AQUI.
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Para execução, o mesmo pode ser acessado pelo Google Colab clicando no botão abaixo:
