toplogo
자원
로그인

Taobao Search에서의 대규모 언어 모델을 기반으로 한 Long-tail 쿼리 재작성


핵심 개념
BEQUE는 Taobao 검색에서 장기적인 쿼리의 의미적 간극을 줄이기 위한 효과적인 방법을 제시합니다.
요약
전자상거래 검색에서 의미적 일치의 중요성 BEQUE 프레임워크의 세 가지 단계: SFT, 오프라인 피드백, 목표 정렬 실험 결과: 다양한 LLM 및 온라인 A/B 테스트 오프라인 및 온라인 실험 결과를 통해 BEQUE의 효과적인 성능을 입증
통계
BEQUE는 Taobao 검색의 GMV, 거래 수 및 방문자 수를 크게 향상시킴 온라인 A/B 테스트에서 BEQUE는 모든 쿼리에 대해 GMV, 거래 수 및 방문자 수를 향상시킴
인용구
"BEQUE는 장기적인 쿼리의 의미적 간극을 줄이기 위한 효과적인 방법을 제시합니다." "BEQUE는 Taobao 검색의 GMV, 거래 수 및 방문자 수를 크게 향상시킴"

에서 추출된 핵심 인사이트

by Wenjun Peng,... 에서 arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.03758.pdf
Large Language Model based Long-tail Query Rewriting in Taobao Search

더 깊은 문의

어떻게 BEQUE 프레임워크가 전자상거래 플랫폼의 사용자 경험과 수익에 영향을 미치는가?

BEQUE 프레임워크는 전자상거래 플랫폼에서 사용자의 쿼리를 재작성하여 시맨틱 갭을 줄이고 검색 결과의 관련성을 향상시킴으로써 사용자 경험을 향상시킵니다. 이를 통해 사용자가 더 관련성 높은 제품을 빠르게 찾을 수 있게 되어 검색 과정이 효율적으로 진행됩니다. 또한, BEQUE는 장기적인 관점에서 검색 결과의 품질을 향상시켜 사용자들이 더 많은 제품을 구매하도록 유도함으로써 전자상거래 플랫폼의 수익을 증대시킵니다. 이는 사용자들이 더 많은 제품을 구매하고 검색 과정에서 더 많은 시간을 보내게 되어 전반적인 매출을 증가시키는 데 기여합니다.

어떻게 BEQUE의 결과가 다른 쿼리 재작성 방법과 비교할 때 어떤 차이점이 있을까?

BEQUE는 다른 쿼리 재작성 방법과 비교했을 때 몇 가지 중요한 차이점을 보입니다. 첫째, BEQUE는 장기적인 관점에서 장기적인 쿼리의 시맨틱 이해 능력을 향상시키는 데 중점을 두어 더 깊은 수준의 시맨틱 이해를 제공합니다. 둘째, BEQUE는 오프라인 피드백 시스템을 통해 정확한 재작성 점수를 제공하여 모델의 성능을 평가하고 개선합니다. 셋째, BEQUE는 PRO를 통해 목표를 명확히 정의하고 모델을 온라인 목표와 일치시킴으로써 검색 결과의 품질을 향상시킵니다. 이러한 차이로 인해 BEQUE는 다른 방법보다 더 효과적으로 시맨틱 갭을 줄이고 검색 결과의 품질을 향상시킵니다.

BEQUE의 성능을 더 개선하기 위한 가능한 전략은 무엇일까?

BEQUE의 성능을 더 개선하기 위한 가능한 전략은 다양합니다. 첫째, 더 많은 다양한 데이터를 활용하여 모델을 더 깊이 훈련시키는 것이 중요합니다. 이를 통해 모델은 더 다양한 시나리오에 대응할 수 있게 되어 성능을 향상시킬 수 있습니다. 둘째, 모델의 학습 과정을 더욱 최적화하여 더 빠르고 효율적으로 학습할 수 있도록 개선하는 것이 중요합니다. 셋째, 온라인 피드백 시스템을 더욱 정교하게 조정하여 모델의 성능을 실시간으로 개선하는 것이 필요합니다. 이러한 전략을 통해 BEQUE의 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있을 것입니다.
0