大模型专题：电商大模型及搜索应用实践

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今天分享的是：大模型专题：：电商大模型及搜索应用实践

报告共计：33页

《大模型专题：电商大模型及搜索应用实践》由翟周伟撰写，介绍了电商行业发展、大模型在电商场景下的问题、关键技术及应用实践等内容。

- 电商行业发展与技术演进

- 行业发展：过去10年实物商品网上零售额高速增长，电商模式从货架电商为主发展为和内容电商并存，本质是技术驱动降低商品流通成本、提升零售效率。

- 技术演进：电商搜索技术从文本检索阶段经机器学习、深度学习阶段，发展到如今的大模型阶段，不断追求更低成本、更高效率和更好体验。

- 大模型在电商场景下的问题与解决方案

- 问题：通用大模型在电商知识理解、效果和个性化、时效性、成本和速度、安全性等方面存在不足。

- 解决方案：京东通过构建电商大模型，采用数据和预训练、通用对齐和领域对齐、安全性保障及评估体系等关键技术，包括去噪、持续预训练、指令对齐学习、安全检测与控制等措施来解决问题。

- 电商大模型关键技术及应用实践

- 关键技术：涉及数据处理、预训练策略、通用与领域指令对齐、安全保障及评估体系构建等。

- 应用实践：在电商搜索场景中，大模型应用于搜索交互、电商用户意图理解、文案创意生成和电商搜索相关性等方面，通过多种技术手段提升效果，如利用电商知识增强模型、结合业务任务对齐、利用搜索交互日志等，同时下一代AI电商搜索将朝着以大模型 + Agent技术驱动的方向发展，以解决现有痛点问题。

以下为报告节选内容