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本文将概述在过去两年中,快手基于大模型技术在广告场景下所进行的一些探索性工作,以及这些工作背后的数据和模型设计的动机与思考。文章首先简要介绍在内容域,广告预估所面临的一些问题和挑战,然后重点讲一下我们如何利用多模态和大模型技术,通过提升全域行为和外部知识的有效利用来增强广告系统,从而获得实际的业务收益,主要算法包括我们提出的商品内容统一表征框架 COPE 和 LLM 知识迁移框架 LEARN。
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