A SURVEY ON FAIRNESS OF LARGE LANGUAGE MODELS IN E-COMMERCE: PROGRESS, APPLICATION, AND CHALLENGE

本文是LLM系列文章，针对《A SURVEY ON FAIRNESS OF LARGE LANGUAGE MODELS IN E-COMMERCE: PROGRESS, APPLICATION, AND CHALLENGE》的翻译。

摘要

这项调查探讨了大型语言模型 （LLM） 在电子商务中的公平性，研究了它们的进展、应用和面临的挑战。LLM 已成为电子商务领域的关键，提供创新解决方案并增强客户体验。这项工作对 LLM 在电子商务中的应用和挑战进行了全面调查。
本文首先介绍了在电子商务中使用 LLM 的关键原则，详细介绍了根据特定需求定制这些模型的预训练、微调和提示过程。然后，它探讨了 LLM 在电子商务中的各种应用，包括产品评论，它们综合和分析客户反馈;产品推荐，他们利用消费者数据推荐相关商品;产品信息翻译，增强全球可访问性;以及产品问答部分，他们在其中自动执行客户支持。
该论文批判性地解决了电子商务中的公平性挑战，强调了训练数据和算法中的偏见如何导致不公平的结果，例如强化刻板印象或歧视某些群体。这些问题不仅破坏了消费者的信任，还引发了道德和法律问题。
最后，这项工作概述了未来的研究方向，强调了电子商务中需要更加公平和透明的 LLM。它倡导不断努力减少偏见并提高这些系统的公平性，确保它们有效且合乎道德地服务于不同的全球市场。通过这项全面的分析，该调查提供了对电子商务 L