本文來自于微信公眾號 量子位(ID:QbitAI),作者:夢晨。
今年雙十一,除了買家賣家和平臺,還多了第四種參與者:
AI助手。
淘寶天貓平臺,商家在雙十一準(zhǔn)備期及開賣期調(diào)用AI次數(shù)已超過15億次。
買家方面,AI助手淘寶問問的累計體驗人次也超1000萬,其中高活躍人群日均提問數(shù)超8次。
最夸張的一條數(shù)據(jù)是“單一用戶最多提問數(shù)超4000次”,這位是完全不動手找商品,買什么全聽AI的了嗎?
淘寶天貓這回各種AI應(yīng)用,那是百花齊放。
不知道買什么可以問AI,具體選哪款可以問AI,選好了怎么下單哪些活動實惠還可以問AI。
這還沒完,賣家快速開新店可以找AI,大批量上架商品可以找AI,投放廣告還是可以找AI。
……
大模型爆發(fā)接近一年,不斷改造著人們的工作和線上娛樂方式。
而滲透進(jìn)電商購物這一塊,可以算是連接上了空間更為廣闊的衣食住行等線下生活。AI購物新體驗
AI助手淘寶問問,已經(jīng)對所有淘寶用戶開放,直接在搜索框輸入「淘寶問問」就能直達(dá)。
乍一看與其他聊天機(jī)器人產(chǎn)品類似,主體都是一個對話框。
實際上手體驗才發(fā)現(xiàn),它不僅懂商品,還懂你。
如果有優(yōu)惠券要湊滿減,就可以讓AI推薦點(diǎn)湊單的零食。
無需在提問時附加額外的要求,它也能從歷史訂單、購物車等數(shù)據(jù)中推薦符合喜好的商品。
對于每款推薦的商品,AI都會總結(jié)好產(chǎn)品本身的特點(diǎn)、適合的人群或場合,以及推薦理由。
接下來點(diǎn)擊商品卡片,就可以直接選擇規(guī)格、口味加入購物車了。
除了直接提問,在淘寶問問里有一些內(nèi)置好的功能模板。
「用我挑商品」專治選擇困難癥,選擇兩個商品優(yōu)缺點(diǎn)對比說的明明白白。
「婚禮策劃師」與「旅行策劃人」、「資深導(dǎo)購員」都是專為相應(yīng)場景優(yōu)化,整體方案+每個環(huán)節(jié)商品推薦一口氣呈現(xiàn)。
「生活小能手」和「美食達(dá)人」,在解決日常問題的基礎(chǔ)上又可以一鍵購齊所需材料。
最后「靈魂寫手」則是給喜歡分享購物體驗的用戶準(zhǔn)備。
這里展開介紹一下「用我挑商品」對比商品的玩法:直接從瀏覽記錄或購物車中選擇兩件拿不準(zhǔn)的商品。
即使是不同品類的洗衣液和洗衣凝珠,AI都能幫你把異同分析得頭頭是道。
當(dāng)然如果是要對比衣服,到底怎么搭配好看,淘寶問問暫時還幫不到你。
這時候就要請出另一個功能「淘寶試衣」了,還是直接搜索就可找到。
看好哪件點(diǎn)一下就可換裝,可自己搭配上裝下裝或選擇套裝,堪稱真人版奇跡暖暖。
涉及要與發(fā)型臉型體型腿型各種型搭配的,還可以上傳自己的全身照片、設(shè)定自己的身高體重來代替AI模特,不出門不花錢就能在線試穿上千萬種。
可以點(diǎn)擊對比按鈕,與自己拍照時的狀態(tài)反復(fù)對比,也是很實用的玩法。
除了上面展開介紹的這些,淘寶天貓還準(zhǔn)備了「我的萌寵」,通過AIGC技術(shù)為你的寵物制作數(shù)字分身;「極有家」,上傳房間照片,在線設(shè)計裝修方案等更多玩法。
都是在搜索欄搜索直達(dá),篇幅有限,就留給感興趣的讀者自己去體驗了。
商家也有了專門的「淘寶商家智能經(jīng)營工具」,從上傳第一個商品照片開始,店鋪起名、生成Logo、僅靠張圖片自動識別商品屬性、上架、到店鋪裝修,一氣呵成,節(jié)省大量人工操作。
此外還有商品素材任意擴(kuò)展尺寸功能,適應(yīng)各種展示場合,大幅降低素材加工成本,避免人力返工。
最終從復(fù)盤數(shù)據(jù)來看,今年雙十一是新品牌、新商家、中小商家參與最多的一屆。
按往常來說,對于平臺功能不熟悉、操作不熟練會帶來不少麻煩,但今年在新技術(shù)的加入下,徹底把經(jīng)營店鋪的門檻降低了。
淘寶商家智能經(jīng)營工具線不足半月,就為女裝服飾商家提供了10w+次AI發(fā)品服務(wù),發(fā)品時長較傳統(tǒng)發(fā)品降低25%。
基于大語言模型技術(shù)研發(fā)的中心化電商經(jīng)營Copilot,開啟內(nèi)測后也為數(shù)萬商家提供了經(jīng)營知識問答、經(jīng)營工具調(diào)用、文案生成等多種經(jīng)營輔助能力,目前已經(jīng)為商家經(jīng)營提效超50w次。 AI技術(shù)在電商領(lǐng)域的首次大規(guī)模應(yīng)用
算起來,ChatGPT發(fā)布接近一周年,AIGC文生圖的興起還要更早一些。
這期間每一次技術(shù)突破,都掀起一波創(chuàng)業(yè)或改造已有業(yè)務(wù)的浪潮。直到今年雙十一期間,AI在電商領(lǐng)域終于實現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用,意義非比尋常:
不僅用于企業(yè)內(nèi)部流程,還要面向終端用戶。而且是一次面對買家和賣家兩種特點(diǎn)、需求都截然不同的終端用戶。
這其中涉及大模型和AIGC文生圖兩大技術(shù)路線的融合創(chuàng)新,可以觀察到AI如何跨越從技術(shù)到應(yīng)用的鴻溝,也能為更多行業(yè)帶來啟示。
先說更早興起的AIGC文生圖。2022年8月Stable Diffusion開源、算力需求小,開啟了AIGC商業(yè)化的序幕。
但Stable Diffusion的弱點(diǎn)也很快在實踐中暴露出來:
首先是生成的圖像不可控問題,特別是淘寶天貓所在的電商領(lǐng)域,對商品主體的呈現(xiàn)準(zhǔn)確性要求極高。
其次是使用復(fù)雜,復(fù)雜的提示詞技巧就不好掌握,眾多需要調(diào)節(jié)的參數(shù)更是增加了學(xué)習(xí)成本。
轉(zhuǎn)機(jī)很快出現(xiàn)。1月份,ControlNet橫空出世,巧妙的通過添加輔助條件引導(dǎo)生成,一定程度上解決可控性問題,被譽(yù)為“改變游戲規(guī)則”。
這時,高手已經(jīng)可以用Stable Diffusion+ControlNet的組合來指定生成圖像的細(xì)節(jié)了,如人物姿態(tài)、整體布局等,相當(dāng)于提升了AIGC文生圖的上限。
但對于淘寶天貓要服務(wù)的眾多普通用戶而言,這些引導(dǎo)方式的理解和使用成本依然很高。
23年8月,一項新技術(shù)IP-Adapter出現(xiàn),再次把穩(wěn)定按需生成圖像的門檻降低。
IP-Adapter相當(dāng)于開辟了“用圖像當(dāng)提示詞”的新方法,也可以當(dāng)成ControlNet中的一個引導(dǎo)條件。
這樣一來,電商賣家在文生圖流程中利用好現(xiàn)成的商品照片即可,無需再學(xué)習(xí)掌握提示詞技巧或其他專業(yè)制圖知識,相當(dāng)于進(jìn)一步降低了AIGC的下限。
解決了基本的實用性問題,更深層次的需求又凸顯出來。
Stable Diffusion屬于預(yù)訓(xùn)練模型,對世界的理解主要來自訓(xùn)練階段的數(shù)據(jù)。
而電商領(lǐng)域又是快速變化的,每天都會上新大量商品,需要AI能不斷更新、持續(xù)學(xué)習(xí)。
這時,來自大語言模型的快速微調(diào)技術(shù)LoRA就派上用場,借鑒到AIGC文生圖領(lǐng)域被當(dāng)做“知識/概念注入”的方法。
具體來說,LoRA在微調(diào)時會凍結(jié)模型的大部分權(quán)重,僅更新一小部分。同時更新后的權(quán)重還可單獨(dú)分離出來,每個只有幾十到上百M(fèi)B大小。
在淘寶天貓的實踐中,LoRA相當(dāng)于為商品和模特構(gòu)建了數(shù)字分身,為商家沉淀數(shù)字資產(chǎn),可以進(jìn)一步生成更加豐富多樣的商品或模特圖。
把LoRA加入流程后,又出現(xiàn)生成可控比較差的問題。如何讓LoRA生成的模特在像與美之間取得平衡,如何讓基于LoRA生成的商品精準(zhǔn)還原商品細(xì)節(jié),都是需要進(jìn)一步解決的應(yīng)用挑戰(zhàn)。
此外淘寶天貓還在探索不用訓(xùn)練即可將商品概念用于圖像生成的全新知識注入技術(shù),直接在推理階段提供商品圖片即可,極大降低知識注入技術(shù)的應(yīng)用成本,提升實時性。
AIGC要大規(guī)模應(yīng)用,光是圍繞圖像生成模型Stable Diffusion本身的增強(qiáng)改造就有這么多。
但實際工作流程中,為了大幅降低生圖操作的復(fù)雜度,還有大量工作需要完成。
比如針對電商領(lǐng)域?qū)ι唐分黧w必須準(zhǔn)確呈現(xiàn)的需求,又加入了SAM分割萬物分模型,先把商品主體分離,再與AI生成的環(huán)境背景部分適配融合。
這樣一來確保了商品主體的準(zhǔn)確呈現(xiàn),避免出現(xiàn)“貨不對版”,又能使商品主體與背景無縫融合, 讓光影看起來沒有破綻,有放置物感。
接下來還要結(jié)合局部細(xì)節(jié)修復(fù)、超分辨率、增加濾鏡等多個環(huán)節(jié)提高圖像質(zhì)量,達(dá)到商用級別水準(zhǔn)。
AIGC應(yīng)用如此,大模型在電商領(lǐng)域走向大規(guī)模應(yīng)用的歷程同樣困難重重。
特別是淘寶天貓要做的不是純粹的專業(yè)模型,而是一個有很強(qiáng)專業(yè)領(lǐng)域能力的通用模型,以解析淘寶用戶長尾的自然語言問題,理解更加精準(zhǔn)的用戶意圖。
要實現(xiàn)這一點(diǎn),在通用模型的基礎(chǔ)上首先要增加電商專業(yè)知識,在多年積累的電商行業(yè)數(shù)據(jù)中訓(xùn)練。
但此時通用大模型還在根據(jù)輸入續(xù)寫文本,比如當(dāng)用戶提出一個問題,模型很有可能按格式補(bǔ)充多個類似問題,而不是回答這個問題。
行業(yè)中解決這個問題的方法AI與人類偏好對齊。SFT(指令微調(diào))讓大模型學(xué)會如何完成用戶的指令,RLHF(人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí))讓大模型學(xué)會什么樣的回答滿足人類偏好。在淘寶天貓的實踐中,產(chǎn)品上線后還能不斷迭代用戶的反饋偏好。
接下來要解決的是大模型回答中的,業(yè)內(nèi)稱為“幻覺問題”。對此,淘寶天貓技術(shù)團(tuán)隊從模型內(nèi)外兩方面,雙管齊下去解決。
模型內(nèi),也就是在模型訓(xùn)練階段就引入大量電商行業(yè)數(shù)據(jù)。
模型外,通過RAG(檢索增強(qiáng)生成)技術(shù),針對不同的問題,調(diào)用不同的知識庫,獲取實時更新的商品信息。
更進(jìn)一步的,針對需要實時調(diào)用外部工具的問題,淘寶天貓技術(shù)團(tuán)隊利用Tool learning技術(shù),優(yōu)化大模型理解工具、選擇工具和調(diào)用工具的能力,并提供可解釋的工具調(diào)用路徑,使回答內(nèi)容更準(zhǔn)確,回答形式更加豐富。
比如淘寶問問里用戶的一次普通查詢,不僅調(diào)用了大模型生成能力,還調(diào)用了淘寶商品推薦能力和內(nèi)容社區(qū)的視頻推薦能力。更復(fù)雜的場景如旅行策劃,還會調(diào)用合作伙伴飛豬的機(jī)酒預(yù)訂能力。
最終,以淘寶問問為代表的一系列大模型產(chǎn)品,在大模型基礎(chǔ)上有意圖識別、任務(wù)規(guī)劃、記憶和使用外部工具能力,正朝著Agent(智能體)的方向發(fā)展,也就是大模型行業(yè)必爭的下一個階段。 雙十一大考,AI成績?nèi)绾?
以往每年雙十一,對技術(shù)、工程來說都是一輪大考。今年對AI的加入來說,更增添了一層初次實戰(zhàn)檢驗的味道。
現(xiàn)在,淘寶天貓集團(tuán)這一波AI成果,是不是也代表著一些明確的新趨勢?
首先,AI技術(shù)創(chuàng)新拓展了電商的邊界,增加了可能性。
購物從需要明確知道要買什么,去搜索。變成了只要有需求,都可以詢問AI。
即使之前不知道該買什么或者根本不認(rèn)為能通過購買商品解決的需求,都可能由AI為你推薦出來。
其次,AI技術(shù)創(chuàng)新改進(jìn)了商家的工作方式和生產(chǎn)效率。
與買家的情況相似但又不同,賣家被AI推薦的則是后臺功能、經(jīng)營工具。
以往商家使用淘寶天貓商家后臺的千牛工作臺,有不低的學(xué)習(xí)成本,功能太豐富,很多不知道在哪,甚至不知道某個功能的存在。
AI加持下,也變成了店鋪經(jīng)營過程中有任何需求就可以找AI,讓AI定位到合適的功能,或通過RAG技術(shù)解答商家的問題。
最后,雙十一雖已過去,但大量與AI交互留下寶貴的經(jīng)驗和數(shù)據(jù)。
淘寶天貓集團(tuán)本就擁有完整的電商行業(yè)數(shù)據(jù)、行業(yè)經(jīng)驗,并憑借其打造出規(guī);腁I產(chǎn)品,雙十一期間產(chǎn)生大量用戶反饋數(shù)據(jù),又可以再投入到算法改進(jìn),最終形成滾雪球效應(yīng)。
OpenAI開發(fā)者日標(biāo)志著AI行業(yè)越來越卷,YC創(chuàng)始人Paul Graham給提出建議,若要在競爭中不被淘汰,需要做到:
不僅依賴AI,還依賴于特定領(lǐng)域的深厚領(lǐng)域知識
與終端用戶建立非常密切的關(guān)系
而這兩點(diǎn),恰好也是淘寶天貓集團(tuán)天生所擅長的。
在AIGC行業(yè)有個說法,“AI一天,人間一年”,期待明年618、雙十一,AI又能給我們帶來什么購物新體驗。
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