e5.
Сжатие без потерь: уменьшаем эмбеддинги для онлайн-ранжирования рекламы
Можно сделать самую лучшую на свете модель, но от нее будет мало проку, если не обеспечить ее интеграцию в реальные бизнес-процессы. Всем привет, я Илья Бадекин — Data Scientist в команде товарных рекомендаций Wildberries и в данной статье расскажу о том, зачем текстовый энкодер в команде «Товарных рекомендаций» Wildberries, на что он способен и как мы сжимали его эмбеддинги для онлайн-доранжирование рекламных баннеров по запросам пользователей.Зачем текстовый энкодер в «Похожих товарах»
Как мы сделали альтернативную систему метчинга товаров в X5 Digital: опыт, грабли и результат
Привет, Хабр! Меня всё ещё зовут Данила Федюкин, и я продолжаю быть тимлидом в X5 Digital. Руковожу командой, которая занимается метчингом. В прошлый раз я рассказывал, как мы перешли на собственную систему рекомендаций, а в этот раз о том, как делаем то же самое, но с метчингом товаров.X5 Digital – один из цифровых бизнесов Х5. Мы работаем в режиме Highload с RPS в 7500 и отвечаем за всю онлайн-доставку в более чем 1000 городах и населённых пунктах России.Этот канал постоянно растёт. В 2024 году покупатели Х5 совершили свыше 119,5 млн заказов продуктов на дом.
Собираем MVP product search: дообучение E5 и веб-сервис для сравнения поисковых выдач
Что важнее: создать продукт, или доставить его до пользователя? Оба этапа необходимы. Сегодня обсудим второй. Как нам построить поисковую e-com систему.Покажем, что в слово логистика товара входят сложные задачи не только: перевезти наушники из Китая в Америку, но и настройка поисковой выдачи по запросу.Быстро соберем поисковой MVP-сервис. Дообучим модель E5 на реальных данных от Amazon. Определим метрики качества и сравним BM25, pretrain E5 и fine-tune E5. Так же взглянем глазами с отладочной информацией
