How LLMs Are Reshaping Recommendation Systems
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How LLMs Are Reshaping Recommendation Systems

B2Obere Mittelstufe18. August 202647 Min.
  • Interview
  • Technologie

News feeds and recommendation systems have long relied on deep learning architectures that score each candidate item independently. As LLMs have matured, they have opened up a fundamentally different approach, where a system can reason about content the way it reasons about language. However, that power comes with a fresh set of engineering challenges around cost, scale, and evaluation. LinkedIn recently rebuilt its news feed to treat content recommendation as a sequence modeling problem. The general approach is to predict what a user will want next, much like an LLM predicts the next token in a sentence.<...

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Satz 1 von 12 · 1:28

, , .

So today we're going to talk a little bit about what LinkedIn is doing with revamping

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  • B25:05
  • B29:41
  • B212:46
  • C218:45
  • C124:55
  • B231:42
  • B241:35
  • C142:09

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B2

B2 · Obere Mittelstufe

Angenehm, wenn Sie schon Fernsehnachrichten folgen

A1 26 %A2 35 %B1 18 %B2 17 %C1 4 %
  • 79 % der Wörter sind B1 oder leichter.
  • 197 Wörter pro Minute: natürlich und recht schnell.
  • 271 schwierigere Wörter (ab B2) in der ganzen Folge.

Transkript

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1:28

Hey everybody, I'm Matt Merrill and I am here with Tim Jerka, VP of Engineering from LinkedIn. So today we're going to talk a little bit about what LinkedIn is doing with revamping their social feed with AI. Before we start, Tim, can you tell us a little bit about yourself and your current role at LinkedIn?

1:54

Thanks for having me, Matt. As you mentioned, my name is Tim Ierka. I am VP of engineering at LinkedIn and I work on our consumer products. So what that would be is things like the LinkedIn feed, search experience, profile, pretty much anything you will engage with when you open up the LinkedIn app. And I actually started here 13 years ago as an engineer on the

2:13

feed. I was an AI engineer, one of the first AI engineers building the LinkedIn feed. So it's been pretty amazing to go from actually building the thing to now see the thing operating out just massive scale with 1.3 billion numbers. It's been quite a journey. So recently, you guys have rolled out some pretty major updates to how you're making

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