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利用大型语言模型提升Pinterest搜索相关性
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内容提要
本研究通过将大型语言模型整合到Pinterest搜索相关性模型中，提升了搜索结果的相关性。关键发现是，该方法利用多语言LLM扩展训练数据，并通过半监督学习提高数据效率。
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关键要点
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本研究解决了Pinterest搜索相关性评分的不足。
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将大型语言模型（LLM）整合到搜索相关性模型中。
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采用精心设计的文本表示方法来有效预测Pins的相关性。
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该方法利用多语言LLM扩展训练数据。
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通过半监督学习提高数据效率。
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在实际应用中显著提升搜索结果的相关性。
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