論文の概要: A survey on fairness of large language models in e-commerce: progress, application, and challenge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13025v1
- Date: Wed, 15 May 2024 23:25:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 02:48:13.099830
- Title: A survey on fairness of large language models in e-commerce: progress, application, and challenge
- Title（参考訳）: 電子商取引における大規模言語モデルの公正性に関する調査--進展、応用、挑戦
- Authors: Qingyang Ren, Zilin Jiang, Jinghan Cao, Sijia Li, Chiqu Li, Yiyang Liu, Shuning Huo, Tiange He,
- Abstract要約: 本調査では,eコマースにおける大規模言語モデル(LLM)の公平性について検討する。
進捗、アプリケーション、そして彼らが直面している課題を調べます。
この論文は、eコマースにおける公正性の課題を批判的に扱い、トレーニングデータとアルゴリズムのバイアスが不公平な結果をもたらすことを強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.225201891832713
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This survey explores the fairness of large language models (LLMs) in e-commerce, examining their progress, applications, and the challenges they face. LLMs have become pivotal in the e-commerce domain, offering innovative solutions and enhancing customer experiences. This work presents a comprehensive survey on the applications and challenges of LLMs in e-commerce. The paper begins by introducing the key principles underlying the use of LLMs in e-commerce, detailing the processes of pretraining, fine-tuning, and prompting that tailor these models to specific needs. It then explores the varied applications of LLMs in e-commerce, including product reviews, where they synthesize and analyze customer feedback; product recommendations, where they leverage consumer data to suggest relevant items; product information translation, enhancing global accessibility; and product question and answer sections, where they automate customer support. The paper critically addresses the fairness challenges in e-commerce, highlighting how biases in training data and algorithms can lead to unfair outcomes, such as reinforcing stereotypes or discriminating against certain groups. These issues not only undermine consumer trust, but also raise ethical and legal concerns. Finally, the work outlines future research directions, emphasizing the need for more equitable and transparent LLMs in e-commerce. It advocates for ongoing efforts to mitigate biases and improve the fairness of these systems, ensuring they serve diverse global markets effectively and ethically. Through this comprehensive analysis, the survey provides a holistic view of the current landscape of LLMs in e-commerce, offering insights into their potential and limitations, and guiding future endeavors in creating fairer and more inclusive e-commerce environments.
- Abstract（参考訳）: 本調査では,eコマースにおける大規模言語モデル(LLM)の公正性について,その進捗状況やアプリケーション,直面している課題について検討する。
LLMは、革新的なソリューションを提供し、顧客エクスペリエンスを向上させることで、Eコマース領域において重要な存在になっています。
本研究は,電子商取引におけるLCMの応用と課題に関する総合的な調査である。
論文は、電子商取引におけるLLMの使用の基礎となる重要な原則の導入から始まり、事前トレーニング、微調整のプロセスを詳述し、これらのモデルを特定のニーズに合わせるよう促す。
次に、製品レビュー、顧客のフィードバックを合成し分析する製品レコメンデーション、消費者データを活用して関連する項目を提案する製品情報翻訳、グローバルアクセシビリティの向上、顧客サポートを自動化する製品質問と回答セクションなど、電子商取引におけるLCMのさまざまな応用について検討する。
この論文は、eコマースにおける公正性の課題を批判的に扱い、トレーニングデータやアルゴリズムのバイアスが、ステレオタイプを強化したり、特定のグループを差別したりといった不公平な結果をもたらす可能性があることを強調している。
これらの問題は消費者の信頼を損なうだけでなく、倫理的および法的懸念も引き起こす。
最後に、この研究は今後の研究の方向性を概説し、電子商取引におけるより公平で透明なLCMの必要性を強調している。
偏見を緩和し、これらのシステムの公正性を向上し、多様なグローバル市場を効果的かつ倫理的に提供するよう継続的な努力を提唱している。
この包括的な分析を通じて、この調査は、eコマースにおけるLLMの現在の状況の全体像を提供し、その可能性と限界についての洞察を提供し、より公平で包括的なeコマース環境を構築するための将来の取り組みを導く。
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