Amazon A9は死んだのか？ COSMO-LMモデルの詳細な分析

最近、多くのAmazonセラーがA9アルゴリズムは死んだと言っており、 Amazonの最新のAIアルゴリズムを調べるように頼んできました。
Amazon チームによる COSMO-LM モデルの研究レポートを読みました。

理解を深めるために、中国のCOSMO-LMモデル研究レポートを持ってきました。これに興味がある方は、翻訳版を入手するために私に個人的に連絡してください。

画像出典: COSMO: Amazon の大規模 E コマース常識知識生成および提供システム

まず結論を述べます。

1. A9 は死んでいません、またはコアはまだそこにあります。
   

2. 新しいアルゴリズムに対応するためにコピーライティングを調整する必要が生じる可能性があります。

簡単に言えば、従来の A9 モデルと COSMO-LM モデルはどちらも相関に重点を置いています。

さらに詳しく見ると、彼らは 2 つの問題の解決に取り組んでいます。1 つ目は検索の関連性、2 つ目は購入の関連性です。

検索の関連性は、タイトル、リスト項目、説明などのテキスト コンテンツによって決まります。

購入の関連性は、クリックスルー率、コンバージョン率、販売量などのデータ指標によって影響を受けます。

従来の A9 は、検索用語自体に重点を置き、総合スコアに基づいて関連製品を推奨します。つまり、あなたが検索したものをお勧めします。そして、より多く購入された商品は、より頻繁にフロントで推奨されます。

対照的に、COSMO-LM モデルは、ユーザーのポートレートやビッグデータの検索トランザクション習慣に基づいて、正確ではない可能性のある検索用語の背後にある正確な検索用語を導き出します。たとえば、暖かいコートを購入したい場合、北部と南部のユーザーはコートの厚さや生地に対する要件が間違いなく異なります。 COSMO-LM モデルは、過去の購入記録や場所に基づいて、ニーズに合ったコートのスタイルを推測する場合があります。

もちろん、大規模言語モデルを長期間使用してきた人々は同様の経験をしています。つまり、帰納的モデルに十分な知識が入力されていない場合、とんでもない結果が出ることがあります。これにより、以前に広告に未知のトラフィックが流入した理由も説明されます。

では、コピーを微調整する場合はどうすればいいのでしょうか?

このレポートでは、詳細なパラメータなしで COSMO-LM モデルの命令微調整プロセスの概要のみを説明しますが、既知の論理パラメータに基づいて最適化についてある程度理解することができます。中心となる考え方は、AI が見たいものを見せることです。

データ指標に関しては、これまでのプロモーション計画に沿って引き続きプロモーションを行っていくことが可能であり、変更する必要はあまりありません。

コピーライティングにおいては、AIが導き出した関係性の種類をもとに、より具体的に、よりユーザーのニーズに沿ったものに補完していくことが主眼となります。