यह शोधपत्र EBay विक्रेताओं के विज्ञापन अभियानों के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एक कीवर्ड अनुशंसा प्रणाली में सुधार का अध्ययन करता है। चूँकि मौजूदा एम्बेडिंग-आधारित पुनर्प्राप्ति (EBR) मॉडल क्लिक डेटा पूर्वाग्रह से ग्रस्त है, इसलिए हम एक द्वि-चरणीय LLM आसवन प्रक्रिया प्रस्तावित करते हैं जो इस पूर्वाग्रह को दूर करने के लिए एक बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (LLM) को निर्णायक के रूप में उपयोग करती है। सबसे पहले, हम एक मध्यवर्ती चरण के रूप में क्रॉस-एनकोडर का उपयोग करके LLM निर्णायक से ज्ञान प्राप्त करते हैं, और फिर बहु-कार्य अधिगम के माध्यम से इस ज्ञान को एक द्वि-एनकोडर मॉडल में आसुत करते हैं। अंत में, हम विक्रेताओं को प्रासंगिक कीवर्ड सुझाने के लिए आसुत द्वि-एनकोडर मॉडल का उपयोग करते हैं। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि प्रस्तावित विधि द्वि-एनकोडर के प्रदर्शन को बेहतर बनाती है, जो eBay पर विक्रेताओं के लिए प्रासंगिक कीवर्ड खोजता है।
