研究人员开发了LLM4AIGQ，一个使用大型语言模型为电商生成AI引导查询的新框架。该系统旨在通过细分用户兴趣并推断每个兴趣的具体消费意图来改进传统方法，从而生成更有价值的引导查询。该框架使用监督微调（SFT）、强化学习（RL）和直接偏好优化（DPO）的流水线进行训练，并结合了多层次奖励设计以应对复杂的优化任务。LLM4AIGQ设计用于近实时生成和在线读取，以满足延迟要求，并在离线评估和在线A/B测试中均表现出色。 AI
影响 该框架可以通过生成更相关的搜索查询来增强电子商务个性化并提高用户参与度。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍AI引导查询生成新框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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- AIGQ
- AI Guidance Query Generation
- Direct Preference Optimization
- LLM4AIGQ
- Q2AIGQ
- reinforcement learning
- supervised fine-tuning
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