Привет, Хабр! На связи команда продуктового матчинга ecom.tech. В этой статье мы расскажем, как используем LLM для задачи сопоставления товаров на маркетплейсе. 

Как перевести задачу с продуктового языка на язык промптов. Что делать, если ни одна LLM не обучается на нужную тебе задачу (fine-tune). Как быть с поддержкой русского языка. Об этих и других аспектах по использованию LLM – читайте ниже.

Надеемся, эта статья будет интересна тем, кто интересуется математической и технической сторонами использования машинного обучения для решения продуктовых задач. 

Привет, Хабр! На связи команда продуктового матчинга ecom.tech. 

Сегодня расскажем вам про машинное обучение под капотом сопоставления товаров на Мегамаркете.  В этом эпизоде объясним, как матчер Мегамаркета сравнивает ключевые сущности товаров и почему именно так.

Надеемся, статья будет полезна ML-инженерам (обсуждаем в тексте алгоритмы и математику), а также всем, кто стремится глубже разобраться в прикладном машинном обучении, на примере сервиса, которым вы, возможно, пользуетесь.

Привет, Хабр! На связи команда продуктового матчинга ecom.tech. 
В серии статей мы расскажем о разработке матчера для Мегамаркета. Первым делом – давайте вместе  посмотрим с разных сторон на задачу продуктового матчинга и разберёмся, почему любому маркетплейсу критически важно уметь её решать (и решать хорошо).
Disclaimer: все названия вымышлены, все совпадения случайны. Кроме Мегамаркета – он настоящий.