基于亞馬遜真實在線購物數據打造

原標題：多樣任務真實數據，大模型在線購物基準Shopping MMLU開源｜NeurIPS&KDD Cup 2024
文章來源：量子位
內容字數：5206字

在線購物領域最強大模型的評估基準——Shopping MMLU

近期，亞馬遜聯合香港科技大學和圣母大學，共同推出了一個針對在線購物領域的大規模評測基準——Shopping MMLU。該基準旨在全面評估大語言模型（LLM）在在線購物中的能力與潛力，尤其是面對多任務和少樣本學習的挑戰。

一、評測基準的必要性

在線購物的復雜性主要體現在以下幾個方面：

1. 多任務性：在線購物涉及多種實體（商品、屬性、評論等）和用戶行為（瀏覽、查詢、購買等），需要模型具備聯合建模能力。
2. 少樣本性：冷啟動場景導致新用戶和新商品的出現，模型需具備少樣本學習能力。

二、Shopping MMLU的構建

Shopping MMLU覆蓋了四項在線購物能力，共計57個任務，包括：

1. 在線購物概念理解
2. 在線購物知識推理
3. 用戶行為理解
4. 多語言能力

該基準大部分基于真實的亞馬遜在線購物數據構建，經過人工檢驗以確保數據質量。

三、實驗結果與發現

研究對27個主流大語言模型進行了評估，發現：

1. 閉源模型（如Claude-3）整體表現優于開源模型，但后者逐漸縮小差距。
2. 特定領域模型（如eCeLLM）并未在同參數量級下取得最佳成績，顯示出Shopping MMLU的難度。

四、模型強化的策略

研究分析了如何通過微調和大模型增強手段提升模型在Shopping MMLU上的表現。結果表明：

1. 模型在不同能力和任務上的得分高度正相關，表明知識的共享性。
2. 通用能力強的模型在特定領域的應用更為有效，微調需注重數據質量。

五、總結與展望

Shopping MMLU為在線購物領域提供了一個全面的評測標準，能夠有效評估大語言模型的能力與潛力。該基準的開源與維護，鼓勵研究人員深入探索相關應用，為后續研究奠定了基礎。未來，Shopping MMLU將繼續吸引新模型參與評估，推動在線購物領域的技術進步。

更多信息可參考論文和GitHub資源：

論文：鏈接

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業新突破