More diverse more adaptive: Comprehensive Multi-task Learning for Improved LLM Domain Adaptation in E-commerce

📄 arXiv: 2504.08002v1 📥 PDF

作者: Tong Piao, Pei Tang, Zhipeng Zhang, Jiaqi Li, Qiao Liu, Zufeng Wu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-09

备注: Accepted by KDD workshop 2024

💡 一句话要点

提出电商多任务学习框架，提升LLM领域自适应能力

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

关键词: 多任务学习 领域自适应 大型语言模型 电子商务 能力全面性 任务全面性 模型容量 KDD Cup

📋 核心要点

  1. 现有研究缺乏对电商领域LLM领域自适应中数据多样性和任务多样性的充分验证。
  2. 论文提出一个全面的电商多任务学习框架，从能力和任务全面性角度提升LLM性能。
  3. 实验结果表明，增加任务多样性和模型容量能显著提升LLM在电商领域的表现，并在KDD Cup 2024中取得优异成绩。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLM）凭借其强大的领域自适应能力被广泛应用于各个领域。以往的研究表明，多样化的多模态数据可以增强LLM的领域自适应性能。然而，这一假设在电子商务领域尚未得到充分验证。为了弥补这一差距，我们提出了一个全面的电子商务多任务框架，并通过实证实验来检验多样化的数据和任务对LLM的影响，从“能力全面性”和“任务全面性”两个角度进行分析。具体而言，我们观察到，通过逐步引入与新的主要能力领域相关的任务，以及不断添加不同主要能力领域内的子任务，LLM的性能得到了显著提升。此外，我们观察到，增加模型容量可以放大多样性的好处，表明模型容量和数据多样性之间存在协同关系。最后，我们在KDD Cup 2024中验证了我们实证实验中表现最佳的模型，在Task 1中获得了第5名。这一结果证明了我们的研究对于推进LLM在电子商务领域的发展具有重要意义。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在电子商务领域进行领域自适应时，如何有效利用多样化数据和任务以提升模型性能的问题。现有方法可能未能充分挖掘电商领域数据的多样性，或者缺乏对不同任务之间关系的有效建模，导致LLM在电商特定任务上的表现不够理想。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个全面的多任务学习框架，显式地利用电商领域数据的多样性，并设计不同的任务来覆盖LLM需要掌握的各种能力。通过增加任务的种类和数量，以及增加模型容量，使LLM能够更好地理解和适应电商领域的特点。

技术框架：该框架包含多个与电商相关的任务，这些任务被组织成不同的能力领域，例如商品理解、用户意图识别、推荐等。框架通过逐步引入新的能力领域和子任务，来提升LLM的性能。整体流程包括数据收集和预处理、任务定义和构建、模型训练和评估等环节。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个“能力全面性”和“任务全面性”的视角，并基于此设计了多任务学习框架。通过逐步增加任务的种类和数量，以及增加模型容量，来提升LLM在电商领域的性能。这种方法能够更有效地利用电商领域数据的多样性，并使LLM能够更好地适应电商特定任务。

关键设计：论文中关键的设计包括任务的选择和定义，以及模型容量的设置。任务的选择需要覆盖LLM在电商领域需要掌握的各种能力，例如商品理解、用户意图识别、推荐等。模型容量的设置需要根据任务的复杂度和数据的规模进行调整，以避免欠拟合或过拟合。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果表明，通过逐步引入与新的主要能力领域相关的任务，以及不断添加不同主要能力领域内的子任务，LLM的性能得到了显著提升。增加模型容量可以放大多样性的好处，表明模型容量和数据多样性之间存在协同关系。该模型在KDD Cup 2024 Task 1中获得了第5名，验证了该研究的有效性。

🎯 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、广告投放等场景。通过提升LLM在电商领域的自适应能力，可以提高用户体验、提升销售额、降低运营成本。未来，该方法可以扩展到其他领域，例如金融、医疗等，以提升LLM在特定领域的应用效果。

📄 摘要（原文）

In recent years, Large Language Models (LLMs) have been widely applied across various domains due to their powerful domain adaptation capabilities. Previous studies have suggested that diverse, multi-modal data can enhance LLMs' domain adaptation performance. However, this hypothesis remains insufficiently validated in the e-commerce sector. To address this gap, we propose a comprehensive e-commerce multi-task framework and design empirical experiments to examine the impact of diverse data and tasks on LLMs from two perspectives: "capability comprehensiveness" and "task comprehensiveness." Specifically, we observe significant improvements in LLM performance by progressively introducing tasks related to new major capability areas and by continuously adding subtasks within different major capability domains. Furthermore, we observe that increasing model capacity amplifies the benefits of diversity, suggesting a synergistic relationship between model capacity and data diversity. Finally, we validate the best-performing model from our empirical experiments in the KDD Cup 2024, achieving a rank 5 in Task 1. This outcome demonstrates the significance of our research for advancing LLMs in the e-commerce domain.