EcomGPT-CT: Continual Pre-training of E-commerce Large Language Models with Semi-structured Data

📄 arXiv: 2312.15696v1 📥 PDF

作者: Shirong Ma, Shen Huang, Shulin Huang, Xiaobin Wang, Yangning Li, Hai-Tao Zheng, Pengjun Xie, Fei Huang, Yong Jiang

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-25

💡 一句话要点

EcomGPT-CT：利用半结构化数据持续预训练电商领域大语言模型

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 电商大语言模型 持续预训练 半结构化数据 数据混合策略 领域知识 指令微调 少样本学习

📋 核心要点

  1. 现有LLM在特定领域应用时，面临领域知识不足、利用领域知识能力有限以及难以适应领域特定数据格式等挑战。
  2. 论文提出一种基于电商领域数据的持续预训练方法，并设计数据混合策略，以更好地利用电商半结构化数据。
  3. 实验结果表明，该持续预训练方法能够有效提升电商LLM的性能，并且所提出的数据混合策略是有效的。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在海量语料库上进行预训练后，在各种自然语言处理任务中表现出卓越的性能。然而，将这些模型应用于特定领域仍然面临着重大挑战，例如缺乏领域知识、利用领域知识的能力有限以及对领域特定数据格式的适应不足。考虑到从头开始训练LLM的巨大成本以及特定领域内标注数据的稀缺性，本文以电商领域为例，重点研究LLM的领域特定持续预训练。具体而言，我们探讨了使用未标注的通用和电商语料库对LLM进行持续预训练的影响。此外，我们设计了一种混合不同数据源的策略，以更好地利用电商半结构化数据。我们构建了多个任务来评估LLM在电商领域中经过指令微调后的少样本上下文学习能力和零样本性能。实验结果表明，电商LLM的持续预训练是有效的，并且我们设计的数据混合策略是有效的。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决通用LLM在电商领域应用时，缺乏领域知识、无法有效利用半结构化数据的问题。现有方法要么从头训练成本高昂，要么直接微调效果不佳，无法充分利用电商领域特有的半结构化数据。

核心思路：论文的核心思路是利用持续预训练，在通用LLM的基础上，使用电商领域的无标注数据进行进一步训练，从而使模型获得更强的领域知识和适应能力。同时，设计数据混合策略，充分利用电商领域的半结构化数据，例如商品标题、描述、属性等。

技术框架：整体框架包括以下几个阶段：1) 使用通用语料库预训练通用LLM；2) 使用电商领域的无标注文本数据和半结构化数据，对LLM进行持续预训练；3) 使用电商领域的标注数据进行指令微调；4) 在电商领域的下游任务上进行评估。其中，持续预训练阶段是核心，通过数据混合策略，将不同来源的数据（通用文本、电商文本、半结构化数据）以一定的比例混合，输入到LLM中进行训练。

关键创新：论文的关键创新在于针对电商领域半结构化数据的特点，设计了一种数据混合策略。该策略能够有效地将不同类型的数据融合在一起，使LLM能够更好地学习和利用电商领域的知识。此外，论文还构建了一系列电商领域的评估任务，用于评估LLM的少样本上下文学习能力和零样本性能。

关键设计：数据混合策略是关键设计之一，具体来说，论文可能采用了某种加权采样方法，根据不同数据源的重要性，赋予不同的采样权重。例如，半结构化数据可能具有更高的权重，以确保模型能够更多地学习到这部分数据。此外，损失函数的设计也可能有所调整，例如，针对半结构化数据，可以设计特定的损失函数，以鼓励模型学习数据之间的关系。

📊 实验亮点

论文通过实验证明了持续预训练的有效性，以及所提出的数据混合策略的优越性。具体的性能数据未知，但摘要中提到实验结果表明，该方法能够有效提升电商LLM的少样本上下文学习能力和零样本性能。与直接微调或其他基线方法相比，该方法在电商领域的各项任务上取得了显著的提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电商领域的智能客服、商品推荐、搜索排序、内容生成等场景。通过提升LLM在电商领域的知识和能力，可以提高用户体验，降低运营成本，并为商家提供更智能化的服务。未来，该方法可以推广到其他具有大量半结构化数据的垂直领域，例如金融、医疗等。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) pre-trained on massive corpora have exhibited remarkable performance on various NLP tasks. However, applying these models to specific domains still poses significant challenges, such as lack of domain knowledge, limited capacity to leverage domain knowledge and inadequate adaptation to domain-specific data formats. Considering the exorbitant cost of training LLMs from scratch and the scarcity of annotated data within particular domains, in this work, we focus on domain-specific continual pre-training of LLMs using E-commerce domain as an exemplar. Specifically, we explore the impact of continual pre-training on LLMs employing unlabeled general and E-commercial corpora. Furthermore, we design a mixing strategy among different data sources to better leverage E-commercial semi-structured data. We construct multiple tasks to assess LLMs' few-shot In-context Learning ability and their zero-shot performance after instruction tuning in E-commerce domain. Experimental results demonstrate the effectiveness of continual pre-training of E-commerce LLMs and the efficacy of our devised data mixing strategy.