A survey on fairness of large language models in e-commerce: progress, application, and challenge

本文调查了大型语言模型（LLMs）在电子商务中的公平性，探讨了它们的进展、应用和面临的挑战。LLMs已经成为电子商务领域的关键因素，提供创新解决方案并增强客户体验。本文对LLMs在电子商务中的应用和挑战进行了全面的调查。论文首先介绍了在电子商务中使用LLMs的关键原则，详细说明了预训练、微调和提示的过程，以满足特定需求。然后，它探讨了LLMs在电子商务中的各种应用，包括产品评论，它们综合和分析客户反馈；产品推荐，利用消费者数据推荐相关物品；产品信息翻译，增强全球可访问性；以及产品问题和答案部分，自动化客户支持。本文批判性地讨论了电子商务中的公平性挑战，强调培训数据和算法中的偏见可能导致不公平的结果，如强化刻板印象或歧视某些群体。这些问题不仅破坏了消费者的信任，而且引起了伦理和法律方面的关注。最后，本文概述了未来的研究方向，强调需要更公平、透明的LLMs在电子商务中。它倡导持续努力减少偏见，提高这些系统的公平性，确保它们有效、合乎伦理地服务于多元化的全球市场。通过这个全面的分析，调查提供了LLMs在电子商务中当前景观的整体视图，提供了对它们的潜力和局限性的见解，并指导未来在创建更公平、更包容的电子商务环境方面的努力。

本文旨在探讨大型语言模型（LLMs）在电子商务中的公平性，研究它们的进展、应用和面临的挑战。LLMs已经成为电子商务领域的关键因素，提供创新解决方案，增强客户体验。本文对LLMs在电子商务中的应用和挑战进行了全面的调查。

本文介绍了在电子商务中使用LLMs的关键原则，详细说明了预训练、微调和提示的过程，以满足特定需求。然后探讨了LLMs在电子商务中的各种应用，包括产品评论、产品推荐、产品信息翻译和产品问答部分。本文还批判性地讨论了电子商务中的公平性挑战，强调培训数据和算法中的偏见可能导致不公平的结果，如强化刻板印象或歧视某些群体。最后，本文概述了未来的研究方向，强调需要更公平、更透明的LLMs在电子商务中。通过这个综合分析，本调查提供了LLMs在电子商务中当前景观的整体视图，为其潜力和局限性提供了见解，并指导未来在创建更公平、更包容的电子商务环境方面的努力。

本文提出了在电子商务中使用LLMs的关键原则，并探讨了LLMs在产品评论、产品推荐、产品信息翻译和产品问答部分等方面的应用。本文批判性地讨论了电子商务中的公平性挑战，并强调了需要更公平、更透明的LLMs在电子商务中。本文提供了LLMs在电子商务中当前景观的整体视图，为其潜力和局限性提供了见解，并指导未来在创建更公平、更包容的电子商务环境方面的努力。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，如“Fairness in Recommendation Systems”和“Mitigating Bias in Natural Language Processing”。