搜推电商大模型及应用实践-上篇
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原文中文，约10700字，阅读约需26分钟。
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内容提要
本文介绍了电商大模型在搜推技术中的应用和挑战，包括电商行业的发展和技术演进，电商场景中的问题分析，电商大模型的关键技术，以及解决方案。电商大模型在提升用户体验和推广效果方面具有巨大潜力。
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关键要点
- 大模型推动搜推技术的智能化和个性化，但面临商品知识幻觉、复杂查询理解等挑战。
- 电商行业经历了从货架电商到内容电商的演变，技术进步显著提升了零售效率。
- 电商消费决策链分为购前、购中、购后，各平台在不同阶段发挥不同作用。
- 京东面临降低成本、提高效率和改善用户体验的宏观目标，需解决GMV相关问题。
- 电商搜索技术经历了文本检索、机器学习、深度学习到大模型阶段的演进。
- 大模型在语言理解、知识总结、迁移学习等方面展现出强大优势，但在电商应用中仍面临知识理解、个性化、时效性等问题。
- 电商大模型的解决方案包括数据预处理、增量学习、对齐学习和安全性保障。
- 数据预处理旨在提升电商知识密度，确保模型理解商品类目和属性的准确性。
- 对齐学习通过监督微调和强化学习提升模型在电商场景中的专业性和准确性。
- 安全性保障包括被动安全和主动安全，确保用户数据和生成内容的合规性。
- 电商大模型的评估体系涵盖通用Benchmark、电商Benchmark和安全性评分，确保模型的高效性和可靠性。
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