دوره مدل‌های گرافی مجهز به LLM برای مرتبط‌سازی تبلیغات

آنچه یاد خواهید گرفت: طراحی و آموزش سیستم‌های مقیاس‌پذیر پیشنهاد کلیدواژه با استفاده از FastText، مدل‌های مبتنی بر گراف و BroadGen برای مسائل تبلیغاتی با برچسب‌های بسیار زیاد. پیاده‌سازی و بهینه‌سازی خوشه‌بندی رشته‌ای BroadGen برای تولید کلیدواژه‌های تطبیق گسترده مؤثر که میان میزان دسترسی، ارتباط و کارایی پلتفرم تعادل برقرار می‌کنند. استفاده از سیگنال‌های LLM-as-a-judge برای ساخت داده‌های آموزشی باکیفیت و سپس تقطیر آن‌ها به مدل‌های کوچک BERT یا micro-BERT برای استقرار در سیستم‌های PLA در محیط عملیاتی ارزیابی مدل‌ها با معیارهای همسو با کسب‌وکار مانند AVP ،relevant reach ،search pass rate، CTR، CVR و ROAS، و تفسیر ویژگی های خوب و بد برای تصمیم‌گیری در استقرار پیش نیازهای دوره آشنایی با Python و یادگیری ماشین اولیه (آموزش، اعتبارسنجی، ارزیابی و کار با کتابخانه‌های رایج مانند scikit-learn یا PyTorch/TensorFlow). آشنایی با اصول NLP مانند tokenization ،تعبیه های کلمه و طبقه‌بندی متن؛ آشنایی قبلی با FastText یا مدل‌های transformer مفید است اما الزامی نیست. درک اولیه از مفاهیم بازیابی اطلاعات یا سیستم‌های پیشنهاددهنده (کوئری ها، آیتم ها، کلیک ها، ایمپرشن ها) و معیارهای استانداردی مانند دقت، بازخوانی و CTR توضیحات دوره این دوره در درجه اول آموزش می‌دهد که چگونه با استفاده از Fast Text، مدل‌های گراف دوجهتی، Broad Gen برای تطبیق گسترده، و مدل‌های کوچک BERT مبتنی بر تقطیر از LLM، سیستم‌های مقیاس‌پذیر پیشنهاد کلیدواژه و مرتبط‌سازی تبلیغات را در پایپ‌لاین‌های واقعی تبلیغات تجارت الکترونیک طراحی و مستقر کنید. این دوره نشان می‌دهد چگونه به‌جای مثال‌های ساده و جداافتاده، با یک مجموعه از مدل‌های مدرن، سیستم‌های واقعی مرتبط‌سازی تبلیغات را بسازید. یادگیرندگان کار را با Fast Text به‌عنوان یک baseline قدرتمند و مناسب CPU برای پیشنهاد کلیدواژه با برچسب‌های بسیار زیاد آغاز می‌کنند، سپس به سراغ مدل‌های گراف دوجهتی می‌روند که می‌توانند تا میلیون‌ها برچسب مقیاس پیدا کنند و در عین حال تفسیرپذیر و کارآمد باقی بمانند. در ادامه، دوره Broad Gen را معرفی می‌کند؛ یک چارچوب مبتنی بر گراف و خوشه‌بندی برای تولید کلیدواژه‌های تطبیق گسترده باکیفیت از queryهای تاریخی، که برای مدیریت تغییرات توزیع کوئری ها بدون نیاز به آموزش مجدد شبکه‌های عمیق طراحی شده است. در نهایت، دوره توضیح می‌دهد چگونه از سیگنال‌های LLM-as-a-judge برای ایجاد برچسب‌های مرتبط‌سازی باکیفیت استفاده کنید و آن‌ها را به Cross-Encoder کوچک BERT یا micro-BERT تقطیر کنید که بتوانند روی CPU و با محدودیت‌های سخت latency در پایپ‌لاین‌های عملیاتی PLA مستقر شوند. در سراسر دوره، شما معیارهای آفلاین را به نتایج واقعی کسب‌وکار مانند کلیک، نرخ تبدیل، ROAS و نگرش فروشنده متصل می‌کنید و می‌بینید این مدل‌ها چگونه در کنار هم یک معماری منسجم و آماده‌ی تولید برای تبلیغات تجارت الکترونیک در مقیاس بزرگ می‌سازند. یک راهنمای عملی برای ساخت و مقیاس‌دهی سیستم‌های پیشنهاد کلیدواژه و مرتبط‌سازی تبلیغات با استفاده از مدل های پایه FastText، مدل‌های مبتنی بر گراف، BroadGen و Tiny BERT تقطیرشده از LLM در تبلیغات تجارت الکترونیک واقعی می باشد. این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ این دوره برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و پژوهشگران کاربردی مناسب است که می‌خواهند سیستم‌های کلیدواژه و مرتبط‌سازی تبلیغات را در مقیاس بزرگ و در پلتفرم‌های واقعی تجارت الکترونیک یا تبلیغاتی طراحی و مستقر کنند. این دوره برای متخصصانی که با مبانی NLP و ML آشنا هستند و می‌خواهند فراتر از مثال‌های آزمایشی بروند و وارد یادگیری با برچسب‌های بسیار زیاد، مدل‌های مبتنی بر گراف و ارزیابی در سطح production شوند، ایده‌آل است. همچنین برای معماران ML و مدیران فنی محصول که مسئول جست‌وجوی تبلیغاتی، فهرست‌های تبلیغ‌شده یا محصولات توصیه هستند و به درک عمیق اما کاربردی از نحوه‌ی کنار هم قرار گرفتن FastText، مدل‌های گرافی، BroadGen و مدل‌های tiny BERT تقطیرشده از LLM در یک stack مدرن تبلیغات نیاز دارند، مفید خواهد بود.