Роль больших языковых моделей в электронной коммерции
В этой статье вы узнаете, как большие языковые модели меняют электронную коммерцию. Мы расскажем о принципах их работы, преимуществах для бизнеса и клиентов, возможностях персонализации, интеллектуальной поддержки и генерации контента, а также о вызовах и этических вопросах, стоящих перед современными технологиями.
В данной статье мы расскажем, какую важную роль может сыграть большая языковая модель (Large Language Model, LLM) и как она может быть полезна в электронной коммерции.
Однако прежде чем перейти к основной теме, мы рассмотрим основные понятия, связанные с машинным обучением, искусственным интеллектом, обработкой естественного языка, генеративным искусственным интеллектом и другими важными аспектами.
Однако прежде чем перейти к основной теме, мы рассмотрим основные понятия, связанные с машинным обучением, искусственным интеллектом, обработкой естественного языка, генеративным искусственным интеллектом и другими важными аспектами.
Что такое LLM?
Большая языковая модель — это программа, которая обучается и учится на огромном количестве разнообразных данных.
Эту модель разрабатывают для того, чтобы она могла понимать и создавать ответы, похожие на те, которые дает человек, основываясь на полученных знаниях и выявленных закономерностях.
Работу такой модели можно сравнить с тем, как молодой человек или ребенок проводит время в библиотеке, читая самые разные книги, статьи и другие материалы из разных источников.
Такой человек тратит много времени на чтение и понимание всей этой информации.
Со временем он становится хорошо осведомленным по многим темам, может отвечать на вопросы или поддерживать содержательную и логичную беседу на разные темы.
Большая языковая модель устроена похожим образом. Она обучается на больших коллекциях текста, таких как книги, сайты и статьи.
В процессе обучения текст разбивается на небольшие части — токены (это могут быть слова или части слов), и модель учится понимать, как эти токены связаны между собой.
Модель анализирует закономерности в последовательностях слов и выстраивает между ними статистические связи. Это помогает ей осваивать структуру предложений, смысл текста и взаимоотношения между словами.
Когда обучение завершено, модель может отвечать на вопросы, давать объяснения или вести диалог, учитывая получаемый на вход текст.
Модель способна понимать смысл и контекст того, что ей задают, и генерировать логичные и уместные ответы.
Таким образом, если говорить простыми словами, большая языковая модель — это умная программа, которая понимает значения слов в предложении и то, как они связаны друг с другом. Благодаря этому она может создавать ответы, похожие на те, которые дает человек.
Эту модель разрабатывают для того, чтобы она могла понимать и создавать ответы, похожие на те, которые дает человек, основываясь на полученных знаниях и выявленных закономерностях.
Работу такой модели можно сравнить с тем, как молодой человек или ребенок проводит время в библиотеке, читая самые разные книги, статьи и другие материалы из разных источников.
Такой человек тратит много времени на чтение и понимание всей этой информации.
Со временем он становится хорошо осведомленным по многим темам, может отвечать на вопросы или поддерживать содержательную и логичную беседу на разные темы.
Большая языковая модель устроена похожим образом. Она обучается на больших коллекциях текста, таких как книги, сайты и статьи.
В процессе обучения текст разбивается на небольшие части — токены (это могут быть слова или части слов), и модель учится понимать, как эти токены связаны между собой.
Модель анализирует закономерности в последовательностях слов и выстраивает между ними статистические связи. Это помогает ей осваивать структуру предложений, смысл текста и взаимоотношения между словами.
Когда обучение завершено, модель может отвечать на вопросы, давать объяснения или вести диалог, учитывая получаемый на вход текст.
Модель способна понимать смысл и контекст того, что ей задают, и генерировать логичные и уместные ответы.
Таким образом, если говорить простыми словами, большая языковая модель — это умная программа, которая понимает значения слов в предложении и то, как они связаны друг с другом. Благодаря этому она может создавать ответы, похожие на те, которые дает человек.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
Какие лучшие LLM?
Сейчас существует множество больших языковых моделей, которые были разработаны разными компаниями и обучены на миллиардах переменных и наборах данных. Рассмотрим некоторые из наиболее известных языковых моделей на середину 2025 года:
Есть организации, которые предпочитают использовать открытые большие языковые модели. Это связано с требованиями к конфиденциальности данных и другими важными аспектами.
- Llama 3.3 — Эта версия была выпущена в декабре 2024 года и стала следующим шагом в развитии серии языковых моделей Llama. Она отличается улучшенными показателями производительности и эффективностью, а также поддерживает широкий спектр применений.
- Mistral — Это современная открытая языковая модель, разработанная специалистами Mistral AI. Последняя версия, Mistral Large 24.11, вышла в ноябре 2024 года и характеризуется высокими возможностями рассуждения для выполнения сложных задач.
- Phi 4 — Модель Phi 4 создана компанией Microsoft. Это компактная языковая модель с 14 миллиардами параметров, представленная в начале 2025 года. Она хорошо справляется с задачами, требующими сложных логических рассуждений, включая задачи по математике, и используется на таких платформах, как Azure AI Foundry и Hugging Face.
- Qwen — Это семейство больших языковых моделей, за разработку которых отвечает Alibaba Cloud. Эти модели постоянно обновляются и подходят для различных задач, в том числе для общения в чатах. Последние версии и технические детали доступны в официальных источниках.
- GPT-4.5 — Модель GPT-4.5 была выпущена в марте 2025 года и является продолжением серии языковых моделей Generative Pre-trained Transformer. В этой версии значительно усовершенствованы способности к рассуждению, пониманию контекста и точности генерации текста. Она предназначена для решения более сложных задач, включая работу с несколькими типами данных (например, текст и изображения).
- Gemini — Это семейство усовершенствованных искусственных интеллектов, созданное Google DeepMind. Модель Gemini 2, вышедшая в начале 2025 года, стала еще эффективнее, лучше понимает контекст и может работать с различными видами данных — текстом, изображениями, аудио и видео. Модель хорошо интегрируется с экосистемой Google и помогает в поиске, создании контента и автоматизации рабочих процессов с помощью искусственного интеллекта.
Есть организации, которые предпочитают использовать открытые большие языковые модели. Это связано с требованиями к конфиденциальности данных и другими важными аспектами.
Как большая языковая модель может быть полезна для электронной коммерции?
Появление искусственного интеллекта и моделей машинного обучения привело к значительным достижениям в различных отраслях, и одной из таких сфер стала электронная коммерция.
Большие языковые модели, например GPT-4, стали настоящим прорывом, изменив подход к взаимодействию бизнеса с клиентами, улучшив персонализацию и повысив общую эффективность.
1. Улучшенное взаимодействие с клиентами
Одним из основных преимуществ больших языковых моделей в электронной коммерции является возможность обеспечить более качественное взаимодействие с клиентами.
Такие модели способны понимать вопросы и формулировать ответы, близкие по стилю и логике к человеческим, что позволяет компаниям оказывать персонализированную помощь и поддержку своим покупателям.
С помощью чат-ботов или виртуальных помощников, работающих на базе языковых моделей, торговые площадки могут в реальном времени общаться с клиентами, отвечать на вопросы, давать рекомендации по товарам на основе анализа данных и помогать с оформлением заказа.
Такой уровень удобства и интерактивности повышает качество клиентского опыта и укрепляет доверие, что ведет к росту удовлетворенности и лояльности покупателей.
2. Более точные рекомендации товаров
Большие языковые модели хорошо зарекомендовали себя при формировании точных и релевантных рекомендаций товаров.
Анализируя предпочтения, прошлые покупки и поведение пользователя при просмотре товаров, такие системы могут предлагать индивидуальные рекомендации, максимально соответствующие интересам и потребностям конкретного человека.
Такой подход помогает покупателям быстрее находить интересующие их товары, а компаниям — увеличивать продажи и вовлеченность клиентов.
Используя большие языковые модели, платформы электронной коммерции могут эффективно обрабатывать большие объемы данных, чтобы делать персональные предложения и делать процесс онлайн-покупок удобнее для каждого пользователя.
Большие языковые модели, например GPT-4, стали настоящим прорывом, изменив подход к взаимодействию бизнеса с клиентами, улучшив персонализацию и повысив общую эффективность.
1. Улучшенное взаимодействие с клиентами
Одним из основных преимуществ больших языковых моделей в электронной коммерции является возможность обеспечить более качественное взаимодействие с клиентами.
Такие модели способны понимать вопросы и формулировать ответы, близкие по стилю и логике к человеческим, что позволяет компаниям оказывать персонализированную помощь и поддержку своим покупателям.
С помощью чат-ботов или виртуальных помощников, работающих на базе языковых моделей, торговые площадки могут в реальном времени общаться с клиентами, отвечать на вопросы, давать рекомендации по товарам на основе анализа данных и помогать с оформлением заказа.
Такой уровень удобства и интерактивности повышает качество клиентского опыта и укрепляет доверие, что ведет к росту удовлетворенности и лояльности покупателей.
2. Более точные рекомендации товаров
Большие языковые модели хорошо зарекомендовали себя при формировании точных и релевантных рекомендаций товаров.
Анализируя предпочтения, прошлые покупки и поведение пользователя при просмотре товаров, такие системы могут предлагать индивидуальные рекомендации, максимально соответствующие интересам и потребностям конкретного человека.
Такой подход помогает покупателям быстрее находить интересующие их товары, а компаниям — увеличивать продажи и вовлеченность клиентов.
Используя большие языковые модели, платформы электронной коммерции могут эффективно обрабатывать большие объемы данных, чтобы делать персональные предложения и делать процесс онлайн-покупок удобнее для каждого пользователя.
3. Эффективная поддержка клиентов
Поддержка клиентов играет важную роль в электронной коммерции, и большие языковые модели значительно повысили её эффективность и качество.
С помощью языковых моделей компании могут автоматизировать и оптимизировать процессы поддержки покупателей.
Чат-боты на основе искусственного интеллекта, работающие с большими языковыми моделями, способны обрабатывать широкий спектр обращений клиентов, предоставлять мгновенные ответы и, при необходимости, передавать сложные вопросы сотрудникам.
Например, если в обращении или негативном отзыве клиент использует определённые слова и выражения, модель может автоматически выделить такие обращения и повысить их приоритет.
Автоматизация позволяет сокращать время ответа, обслуживать большее количество клиентов одновременно и в результате повышать уровень удовлетворенности.
Кроме того, большие языковые модели могут постоянно улучшаться, обучаясь на новых взаимодействиях с клиентами, благодаря чему качество поддержки со временем становится ещё выше.
4. Обработка естественного языка (NLP) и поиск
Большие языковые модели отлично справляются с обработкой естественного языка, что позволяет создавать более интеллектуальные и точные функции поиска на сайтах электронной коммерции.
Пользователи могут использовать разговорные запросы и получать максимально точные результаты, которые соответствуют их запросу.
Например, покупатель может спросить: «Какие смартфоны обладают лучшей камерой в пределах 500 долларов?»
Языковая модель способна понять суть такого запроса, точно определить требования клиента и показать подходящие варианты товаров.
Современные поисковые системы делают процесс покупок удобнее, сокращают время поиска товаров и повышают общее качество обслуживания.
5. Генерация контента и маркетинг
Электронная коммерция во многом зависит от создания контента — это описания товаров, маркетинговые материалы, коммуникация с клиентами.
Большие языковые модели могут создавать качественный контент, улавливая и воспроизводя стиль, тональность и особенности бренда.
Они легко справляются с созданием описаний товаров, ярких маркетинговых текстов или персонализированных писем на основе истории взаимодействия с каждым покупателем.
Автоматическая генерация контента помогает компаниям экономить время и ресурсы, а также обеспечивает последовательность и целостность сообщений во всех каналах.
Использование больших языковых моделей позволяет совершенствовать маркетинг, повышать вовлеченность клиентов и увеличивать конверсию.
Поддержка клиентов играет важную роль в электронной коммерции, и большие языковые модели значительно повысили её эффективность и качество.
С помощью языковых моделей компании могут автоматизировать и оптимизировать процессы поддержки покупателей.
Чат-боты на основе искусственного интеллекта, работающие с большими языковыми моделями, способны обрабатывать широкий спектр обращений клиентов, предоставлять мгновенные ответы и, при необходимости, передавать сложные вопросы сотрудникам.
Например, если в обращении или негативном отзыве клиент использует определённые слова и выражения, модель может автоматически выделить такие обращения и повысить их приоритет.
Автоматизация позволяет сокращать время ответа, обслуживать большее количество клиентов одновременно и в результате повышать уровень удовлетворенности.
Кроме того, большие языковые модели могут постоянно улучшаться, обучаясь на новых взаимодействиях с клиентами, благодаря чему качество поддержки со временем становится ещё выше.
4. Обработка естественного языка (NLP) и поиск
Большие языковые модели отлично справляются с обработкой естественного языка, что позволяет создавать более интеллектуальные и точные функции поиска на сайтах электронной коммерции.
Пользователи могут использовать разговорные запросы и получать максимально точные результаты, которые соответствуют их запросу.
Например, покупатель может спросить: «Какие смартфоны обладают лучшей камерой в пределах 500 долларов?»
Языковая модель способна понять суть такого запроса, точно определить требования клиента и показать подходящие варианты товаров.
Современные поисковые системы делают процесс покупок удобнее, сокращают время поиска товаров и повышают общее качество обслуживания.
5. Генерация контента и маркетинг
Электронная коммерция во многом зависит от создания контента — это описания товаров, маркетинговые материалы, коммуникация с клиентами.
Большие языковые модели могут создавать качественный контент, улавливая и воспроизводя стиль, тональность и особенности бренда.
Они легко справляются с созданием описаний товаров, ярких маркетинговых текстов или персонализированных писем на основе истории взаимодействия с каждым покупателем.
Автоматическая генерация контента помогает компаниям экономить время и ресурсы, а также обеспечивает последовательность и целостность сообщений во всех каналах.
Использование больших языковых моделей позволяет совершенствовать маркетинг, повышать вовлеченность клиентов и увеличивать конверсию.
Сложности и соображения
Хотя большие языковые модели приносят множество преимуществ электронной коммерции, существуют и определённые сложности, а также важные вопросы, связанные с этикой их применения.
Вопросы конфиденциальности данных
Большие языковые модели обрабатывают огромные объемы информации, что вызывает опасения относительно того, как именно используется информация пользователей.
С точки зрения пользователя, существует риск того, что личные или чувствительные данные могут быть сохранены, неправильно использованы или случайно раскрыты при формировании ответов искусственным интеллектом.
В связи с этим крайне важно обеспечивать прозрачность, надежную защиту данных и возможность пользователя самостоятельно управлять своей информацией — всё это помогает формировать доверие к работе систем на базе искусственного интеллекта.
Предвзятость
Модели искусственного интеллекта и машинного обучения обучаются на больших наборах данных. Если в исходных данных уже присутствуют предвзятости, то и результаты работы моделей будут отражать эти искажения.
Это может сказаться на справедливости и объективности выдаваемых ответов. Именно поэтому важно тщательно подбирать данные для обучения и регулярно оценивать результаты работы моделей.
"Галлюцинация"
Большие языковые модели иногда могут создавать правдоподобные, но ложные или вводящие в заблуждение ответы.
Это происходит, когда модель формирует ответ не на основе реальных данных, а на основе изученных паттернов.
Такого рода «галлюцинации» могут приводить к распространению недостоверной информации, что требует проверки всех сообщений, сгенерированных искусственным интеллектом, прежде чем полагаться на них.
Необходимо постоянно следить за результатами и уделять внимание качеству работы языковых моделей, чтобы они давали справедливые и непредвзятые рекомендации и ответы клиентам.
Вопросы конфиденциальности данных
Большие языковые модели обрабатывают огромные объемы информации, что вызывает опасения относительно того, как именно используется информация пользователей.
С точки зрения пользователя, существует риск того, что личные или чувствительные данные могут быть сохранены, неправильно использованы или случайно раскрыты при формировании ответов искусственным интеллектом.
В связи с этим крайне важно обеспечивать прозрачность, надежную защиту данных и возможность пользователя самостоятельно управлять своей информацией — всё это помогает формировать доверие к работе систем на базе искусственного интеллекта.
Предвзятость
Модели искусственного интеллекта и машинного обучения обучаются на больших наборах данных. Если в исходных данных уже присутствуют предвзятости, то и результаты работы моделей будут отражать эти искажения.
Это может сказаться на справедливости и объективности выдаваемых ответов. Именно поэтому важно тщательно подбирать данные для обучения и регулярно оценивать результаты работы моделей.
"Галлюцинация"
Большие языковые модели иногда могут создавать правдоподобные, но ложные или вводящие в заблуждение ответы.
Это происходит, когда модель формирует ответ не на основе реальных данных, а на основе изученных паттернов.
Такого рода «галлюцинации» могут приводить к распространению недостоверной информации, что требует проверки всех сообщений, сгенерированных искусственным интеллектом, прежде чем полагаться на них.
Необходимо постоянно следить за результатами и уделять внимание качеству работы языковых моделей, чтобы они давали справедливые и непредвзятые рекомендации и ответы клиентам.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!
Заключение
В заключение, роль больших языковых моделей в электронной коммерции действительно значительна.
Использование таких моделей помогает преобразовать отрасль электронной коммерции, обеспечивая более качественное взаимодействие с клиентами, персонализированные рекомендации товаров, эффективную поддержку покупателей, интеллектуальные возможности поиска и автоматизированное создание контента.
Такие технологии позволяют компаниям предоставлять высокий уровень сервиса, увеличивать продажи и оптимизировать бизнес-процессы.
Несмотря на существующие вызовы и вопросы этики, пользу, которую большие языковые модели приносят электронной коммерции, невозможно игнорировать.
По мере дальнейшего развития этих технологий можно ожидать появления новых интересных возможностей и инноваций, которые в будущем будут формировать облик онлайн-шопинга.
Использование таких моделей помогает преобразовать отрасль электронной коммерции, обеспечивая более качественное взаимодействие с клиентами, персонализированные рекомендации товаров, эффективную поддержку покупателей, интеллектуальные возможности поиска и автоматизированное создание контента.
Такие технологии позволяют компаниям предоставлять высокий уровень сервиса, увеличивать продажи и оптимизировать бизнес-процессы.
Несмотря на существующие вызовы и вопросы этики, пользу, которую большие языковые модели приносят электронной коммерции, невозможно игнорировать.
По мере дальнейшего развития этих технологий можно ожидать появления новых интересных возможностей и инноваций, которые в будущем будут формировать облик онлайн-шопинга.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи