Enhancement of E-commerce Sponsored Search Relevancy with LLM
使用 LLM 增强电商赞助搜索相关性
🧭 LLM 助力搜索广告相关性判别 ★ 深度解读
Walmart AdTech
用 LoRA 微调 LLaMA2 7B 做 <query, ad title> 三分类，准确率 89.43% 优于 GPT-4 和 BERT
📌 工作参考价值（4 点）
- 用 LoRA 微调开源 LLM（LLaMA2 7B） 构建相关性模型，成本和隐私都优于依赖 GPT-4 API，适合公司内部部署。
- 将相关性定义为 三分类（Relevant / Partially Relevant / Irrelevant） 更贴合实际排序需求，可据此设计差控策略或加权打分。
- 直接使用 <query, ad title> 文本对 作为输入，无需手工构造特征，可快速迁移到商品搜索、内容推荐等其他文本匹配场景。
- 标注时采用 3 人投票取多数 保证质量，后续可搭配 模型自动标注 + 人工抽检 缩短迭代周期，降低标注成本。