Мнение Программного комитета о докладе
Практический кейс использования llama для мэтчинга товаров. Команда не стала заливать проблему деньгами и пришла к довольно эффективному решению, которое вы, если нужно, сможете повторить у себя.
Современные подходы к мэтчингу товаров с использованием LLM. GPT-4, Llama 3, InternVL2, Qwen2.5, Qwen2-VL
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
ML-разработчики, которым интересно применение последних LLM (GPT-4o, Llama 3, InternVL2, Qwen2.5, Qwen2-VL) для решения продуктовых задач.
Тезисы
Мэтчинг товаров (выяснение, являются ли два товара одинаковыми) очень важен для бизнеса Wildberries и других маркетплейсов. Современные LLM (large language model) органично дополняют классические алгоритмы машинного обучения. Рассмотрим конкретные примеры использования LLM для извлечения атрибутов товаров и их дальнейшего мэтчинга.
Data science tech lead.
Wildberries
Wildberries — онлайн-платформа с 20-летней историей, где представлен широкий ассортимент продукции российских и международных брендов. География присутствия площадки охватывает 7 стран. Ежедневно покупателям отправляется свыше 10 млн товаров, а сеть пунктов выдачи заказов превышает 38 000 точек.
Видео
Другие доклады секции
Нейронные сети и искусственный интеллект (data science)
