效用對齊

深度分析

ProfiLLM：結合大型語言模型與效用對齊的即時叫車用戶輪廓系統

研究聚焦於將大型語言模型應用於即時叫車平台的使用者輪廓建構，透過離線工具增強全域知識與群聚規則，再以效用導向的探索機制選出最佳輪廓，最終於線上僅以子毫秒查詢完成。實驗顯示相較於僅使用結構化特徵，AUC 提升逾 6%，營收模擬增長約 4%，同時降低取消率約 0.8%。