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

本次调查探讨了大型语言模型（LLMs）在电子商务中的公平性，研究了它们的进展、应用和面临的挑战。LLMs已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、微调和提示等过程，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，它们利用消费者数据建议相关物品；产品信息翻译，增强全球可访问性；以及产品问答部分，它们自动化客户支持。本文批判性地讨论了电子商务中的公平性挑战，强调了训练数据和算法中的偏见可能导致不公平的结果，例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上的关注。最后，本文概述了未来的研究方向，强调了在电子商务中需要更加公平和透明的LLMs。它倡导不断努力，以减轻偏见并改善这些系统的公平性，确保它们有效而道德地服务于多样化的全球市场。通过这项综合分析，本调查提供了LLMs在电子商务中当前情况的全面视角，为其潜力和限制提供了见解，并指导未来创造更加公平和包容的电子商务环境的努力。

大语言模型在电子商务中的公平性问题

本文综述了大语言模型在电子商务中的应用和挑战，重点探讨了训练数据和算法中的偏见如何导致不公平结果，并提出了未来研究方向。

本文介绍了大语言模型在电子商务中的多种应用，包括产品评论、产品推荐、产品信息翻译和问题解答等。同时，本文强调了公平性问题的重要性，提出了解决偏见问题的方法。

相关研究包括《大规模语言模型的公平性问题》、《深度学习中的公平性问题》等。