chimuichimu
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7 months ago LLMを活用した大規模商品カテゴリ分類への取り組み
概要
LLMとkNNによる2ステージ構成の予測アルゴリズムで、30億を超える商品のカテゴリ分類を実現したメルカリの事例
背景
- メルカリは2024年に商品カテゴリをリニューアル。階層構造が変わり、カテゴリ数が大幅に増えた
- 新しいカテゴリで商品を分類したいが、過去データもなく膨大なカテゴリ数のため、教師あり学習やルールベースでの構築が困難
- -> LLMを活用できないか？
解決策
- LLMとkNNによる2ステージ構成の予測
- 1st: LLMによる一部商品のカテゴリ予測
- 過去の出品商品の数百万点をサンプリング
- ChatGPT 3.5 turboに正解カテゴリを予測させる
- 2nd: kNNによるカテゴリ予測
- 1stで作ったデータセットからkNNモデルを作成
- 入力
- 商品の商品名、商品説明文などを連結した文字列のembedding
- 出力
- 商品カテゴリ
- なぜ LLM だけでやらないのか？
- コストと処理時間が問題になるから（コスト -> 約100万ドル、処理時間 -> 1.9年という見積りだったらしい)
個人的に良いと思った点
- 様々な工夫でやりたいことを低コストで実現している
- Voyager による高速なベクトル検索
- cuDF / Numba による処理の高速化
Hayashi-Yudai
nogawanogawa
Why
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