IPL: Leveraging Multimodal Large Language Models for Intelligent Product Listing

📄 arXiv: 2410.16977v1 📥 PDF

作者: Kang Chen, Qingheng Zhang, Chengbao Lian, Yixin Ji, Xuwei Liu, Shuguang Han, Guoqiang Wu, Fei Huang, Jufeng Chen

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-22

💡 一句话要点

IPL：利用多模态大语言模型实现智能商品信息生成，提升C2C平台用户体验

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

关键词: 多模态大语言模型 商品信息生成 C2C电商平台 指令微调 检索增强生成

📋 核心要点

  1. C2C平台卖家缺乏电商经验，难以撰写高质量商品描述，影响商品销售。
  2. IPL利用多模态大语言模型，结合商品图片和属性，自动生成符合平台风格的商品描述。
  3. 实验表明，IPL显著提升了商品描述质量，并已成功部署到实际生产环境中，提升用户体验。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为IPL的智能商品信息生成工具，旨在利用多模态大语言模型（MLLMs）帮助C2C平台（如闲鱼）上的个人卖家生成高质量的商品描述。与B2C平台不同，C2C平台的卖家通常缺乏电商经验，难以撰写合适的商品描述。IPL通过上传商品图片，并结合商品属性（如类别、品牌、颜色、状况等），自动生成商品描述。更重要的是，IPL能够模仿闲鱼平台的文案风格，这得益于在MLLMs上进行的领域特定指令微调和多模态检索增强生成（RAG）过程。实验结果表明，IPL的底层模型在领域特定任务上显著优于基线模型，并减少了幻觉。IPL已成功部署在生产系统中，72%的用户使用其生成的内容发布商品，且这些商品的质量评分比未使用AI辅助的商品高5.6%。

🔬 方法详解

问题定义：C2C平台上的个人卖家通常缺乏电商经验，难以撰写吸引人的商品描述，导致商品曝光率和成交率降低。现有方法要么依赖人工撰写，效率低下且质量参差不齐，要么使用通用的大语言模型，无法适应特定平台的风格和要求。因此，如何利用AI技术自动生成高质量、符合平台风格的商品描述，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是利用多模态大语言模型（MLLMs）的强大生成能力，结合商品图片和属性信息，生成商品描述。为了使生成的描述更符合特定平台的风格，采用了领域特定的指令微调和多模态检索增强生成（RAG）技术。通过指令微调，使模型能够理解和生成符合平台风格的文本。通过RAG，模型可以检索与商品相关的历史描述，从而生成更准确和相关的描述。

技术框架：IPL的整体框架包含以下几个主要模块：1) 图片特征提取模块：使用预训练的视觉模型提取商品图片的特征。2) 属性信息输入模块：接收用户输入的商品属性信息，如类别、品牌、颜色等。3) 多模态检索模块：根据图片特征和属性信息，从历史商品描述库中检索相关的描述。4) 指令微调的MLLM生成模块：使用指令微调的MLLM，结合图片特征、属性信息和检索到的历史描述，生成商品描述。

关键创新：本文的关键创新在于：1) 提出了针对C2C平台商品描述生成的智能工具IPL。2) 采用了领域特定的指令微调方法，使MLLM能够生成符合特定平台风格的文本。3) 结合了多模态检索增强生成（RAG）技术，提高了生成描述的准确性和相关性。

关键设计：在指令微调阶段，使用了大量的平台历史商品描述数据进行训练，并设计了特定的指令模板，引导模型生成符合平台风格的描述。在RAG阶段，使用了余弦相似度来衡量图片特征和文本描述之间的相似度，并选择Top-K个最相似的描述作为上下文信息。损失函数方面，使用了交叉熵损失函数来优化模型参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，IPL的底层模型在领域特定任务上显著优于基线模型，并减少了幻觉。在实际部署中，72%的用户选择使用IPL生成的商品描述，并且这些商品的质量评分比未使用AI辅助的商品高5.6%。这些数据充分证明了IPL的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各类C2C电商平台，帮助个人卖家快速生成高质量的商品描述，提升商品曝光率和成交率。同时，该技术也可扩展到其他领域，如社交媒体内容生成、广告文案撰写等，具有广阔的应用前景和商业价值。未来，可以进一步研究如何利用用户反馈来优化生成模型，实现更个性化和智能化的商品描述生成。

📄 摘要（原文）

Unlike professional Business-to-Consumer (B2C) e-commerce platforms (e.g., Amazon), Consumer-to-Consumer (C2C) platforms (e.g., Facebook marketplace) are mainly targeting individual sellers who usually lack sufficient experience in e-commerce. Individual sellers often struggle to compose proper descriptions for selling products. With the recent advancement of Multimodal Large Language Models (MLLMs), we attempt to integrate such state-of-the-art generative AI technologies into the product listing process. To this end, we develop IPL, an Intelligent Product Listing tool tailored to generate descriptions using various product attributes such as category, brand, color, condition, etc. IPL enables users to compose product descriptions by merely uploading photos of the selling product. More importantly, it can imitate the content style of our C2C platform Xianyu. This is achieved by employing domain-specific instruction tuning on MLLMs and adopting the multi-modal Retrieval-Augmented Generation (RAG) process. A comprehensive empirical evaluation demonstrates that the underlying model of IPL significantly outperforms the base model in domain-specific tasks while producing less hallucination. IPL has been successfully deployed in our production system, where 72% of users have their published product listings based on the generated content, and those product listings are shown to have a quality score 5.6% higher than those without AI assistance.