동적 쇼핑몰 추천을 위한 계층적 생성 모델
대규모 온라인 상점에서 개인화된 storefront를 구축하는 데 사용되는 현재의 방법론은 rigidity와 고정된 테마, 제품 검색, 콘텐츠 순위를 결정하는 개별 구성 요소로 구성되어 있습니다. 이 방법론은 동적 목표 및 판매 목표를 지원하는 데 적합하지 않습니다. 이를 해결하기 위해 우리는 계층적 판매 프레임워크를 제시하고, storefront 구축을 두 가지 생성 태스크로 분할합니다: (i) 테마 생성 및 (ii) constrained keyword generation per placement으로 제품 검색을 위해 사용됩니다. Teacher-student fine-tuning은 이 프레임워크의 생산성 지연 및 비용 제약을 보완하기 위해 사용됩니다. Fine-tuned model ablations은 closed-weight LLM 성능에 접근합니다. 또한 우리는 AI-드라이브 콘텐츠 평가 및 품질 필터링 프레임워크를 제공하여 동적 콘텐츠의 안전하고 자동화된 배포를 가능하게합니다. 생성 출력은 전통적인 랭킹 모델과融合되어 하이브리드 인프라를 보존합니다. 온라인 실험에서 이 프레임워크는 강력한 기준선보다 페이지 뷰당 카트 추가 수에 +2.7%의.lift를 제공합니다.
대규모 온라인 상점에서 개인화된 가게를 구축하는 데 사용되는 현재의 방법은과 고정된 디자인, 상품 검색, 콘텐츠 순위를 결정하는 개별 구성 요소로 구성되어 있습니다. 이러한 방법은 동적 목표 및 판매 목표를 지원하는 데 적합하지 않습니다. 이를 해결하기 위해 계층적 판매 프레임워크를 제시하고, 가게 구축을 두 가지 생성 작업으로 분할합니다: (i) 디자인 생성 및 (ii) 제한된 키워드 생성으로 상품 검색을 위해 사용됩니다.
교사-학생 미세 조정은 이 프레임워크의 생산성 지연 및 비용 제약을 보완하기 위해 사용됩니다. 미세 조정된 모델 분석은 가중치가 고정된 대규모 언어 모델 성능에 접근합니다. 또한 인공지능 기반 콘텐츠 평가 및 품질 필터링 프레임워크를 제공하여 동적 콘텐츠의 안전하고 자동화된 배포를 가능하게합니다. 생성 출력은 전통적인 순위 모델과 결합되어 하이브리드 인프라를 보존합니다.
온라인 실험에서 이 프레임워크는 강력한 기준선보다 페이지 뷰당 카트 추가 수에 +2.7%의 향상을 제공합니다. 계층적 판매 프레임워크는 동적 목표 및 판매 목표를 지원하는 데 적합합니다. 교사-학생 미세 조정은 이 프레임워크의 생산성 지연 및 비용 제약을 보완합니다. 인공지능 기반 콘텐츠 평가 및 품질 필터링 프레임워크는 동적 콘텐츠의 안전하고 자동화된 배포를 가능하게합니다.
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