Bài báo này nghiên cứu việc cải tiến hệ thống đề xuất từ khóa nhằm nâng cao hiệu suất các chiến dịch quảng cáo của người bán trên eBay. Do mô hình truy xuất dựa trên nhúng (EBR) hiện tại gặp phải sai lệch dữ liệu nhấp chuột, chúng tôi đề xuất một quy trình chưng cất LLM hai bước, sử dụng mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) làm công cụ đánh giá để loại bỏ sai lệch này. Đầu tiên, chúng tôi trích xuất kiến thức từ bộ đánh giá LLM bằng cách sử dụng bộ mã hóa chéo làm bước trung gian, sau đó chưng cất kiến thức này thành mô hình bộ mã hóa kép thông qua học đa tác vụ. Cuối cùng, chúng tôi sử dụng mô hình bộ mã hóa kép đã được chưng cất để đề xuất các từ khóa liên quan cho người bán. Kết quả thử nghiệm chứng minh rằng phương pháp được đề xuất cải thiện hiệu suất của bộ mã hóa kép, vốn tìm kiếm các từ khóa liên quan cho người bán trên eBay.
