电子商务中大型语言模型公平性综述：进展、应用与挑战

本综述探讨了大型语言模型（LLM）在电子商务中的公平性，考察了其进展、应用及面临的挑战。LLM 已成为电子商务领域的关键技术，提供了创新解决方案并提升了客户体验。本文对 LLM 在电子商务中的应用与挑战进行了全面综述。论文首先介绍了 LLM 在电子商务中应用的基本原则，详细说明了预训练、微调和提示过程，以使这些模型适应特定需求。随后，论文探讨了 LLM 在电子商务中的多种应用，包括商品评论（用于综合分析客户反馈）、商品推荐（利用消费者数据推荐相关商品）、商品信息翻译（提升全球可及性）以及商品问答区（实现客户支持自动化）。论文批判性地探讨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结果，如强化刻板印象或对特定群体的歧视。这些问题不仅削弱了消费者信任，还引发了伦理和法律层面的担忧。最后，本文概述了未来的研究方向，强调电子商务中需要更加公平和透明的 LLM。论文倡导持续努力以减轻偏见并提升这些系统的公平性，确保其有效且合乎伦理地服务于多元化的全球市场。通过这一全面分析，本综述提供了 LLM 在电子商务中应用现状的全局视角，洞察了其潜力与局限性，并为未来构建更公平、更具包容性的电子商务环境提供了指引。