亚马逊COSMO: 大模型驱动的大规模常识知识图谱应用于商品推荐框架

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摘要 大型知识图谱在电子商务平台的应用可以改善客户的购物体验。虽然现有的电子商务知识图谱整合了大量的概念或产品属性，但它们未能发现用户意图，导致与人们思考、行为和与周围世界互动的方式之间存在差距。 在这项工作中，亚马逊提出了COSMO，一个可扩展的系统，用于从海量行为中挖掘以用户为中心的常识知识，并构建行业规模的知识图谱，以支持多样化的在线服务。具体而言，本文描述了一个收集高质量种子知识声明的流程，这些声明是从大型语言模型（LLMs）提炼而来的，并通过对人类标注数据进行训练的批评分类器进一步优化。由于这些生成的内容可能并不总是与人类偏好一致，并且可能包含噪声，本文接着描述了如何采用指令微调来对高效的语言模型（COSMO-LM）进行微调，以在规模上生成真实的电子商务常识知识。COSMO-LM有效 ………………………………