在 2024 年 9 月 8 日，沃尔玛宣布通过应用大型语言模型（LLMs）对其产品目录中的 850 万条数据进行了改进。这一举措为沃尔玛节省了相当于手动完成相同任务所需人力的 100 倍。
沃尔玛的产品目录包含 850 万条数据，手动处理这些数据不仅耗时耗力，还容易出现错误。通过应用 LLMs，沃尔玛能够自动化地处理和优化这些数据，提高了效率和准确性。具体实施过程中，沃尔玛首先对其产品目录数据进行了全面的分析和整理。然后，利用 LLMs 对这些数据进行处理，包括数据清洗、分类、标签和优化等步骤。LLMs 通过对大量数据的学习和训练，能够识别和处理各种复杂的数据问题，从而实现数据的高效管理。
在技术细节方面，沃尔玛采用了自然语言处理（NLP）技术，使 LLMs 能够理解和处理各种语言和文本数据。通过对数据的深度学习和分析，LLMs 能够自动生成产品描述、分类标签和其他相关信息。这不仅提高了数据的准确性，还使得产品信息更加丰富和详细，提升了客户的购物体验。
沃尔玛利用大型语言模型（LLMs）改进产品目录数据的案例，对整个零售行业产生了影响。首先，这一技术应用展示了 AI 在数据管理和运营优化方面的潜力，激励了其他零售企业加快 AI 技术的应用步伐。沃尔玛的经验表明，通过 AI 技术，企业可以提升数据处理效率，降低运营成本。其他企业也纷纷效仿沃尔玛，开始探索和应用 AI 技术来优化其业务流程。例如，亚马逊在其云科技平台上推出了一系列 AI 产品和解决方案，帮助企业实现智能化转型。
亚马逊云科技数据库、数据分析和机器学习全球副总裁 Swami Sivasubramanian 在纽约峰会上表示，通过微调预训练模型，可以定制用于特定领域的应用。行业专家对沃尔玛的技术应用给予了评价。沃顿商学院教授伊桑・莫里克（Ethan Mollick）指出，沃尔玛的这一举措展示了大型语言模型在商业应用中的潜力。他认为，未来几个月内，大型语言模型将继续快速进展，更多企业将受益于这一技术。Instacart 首席信息安全官 David Tsao 和 Anthropic 首席信息安全官 Jason Clinton 也在 DataGrail 峰会上强调，AI 技术的快速发展需要企业在技术创新和安全保障之间找到平衡点。
沃尔玛利用大型语言模型（LLMs）改进产品目录数据，不仅提升了运营效率，还对消费者产生了影响。通过优化产品数据，消费者在购物时可以获得更准确、详细的产品信息，提升了购物体验。此外，智能助手的应用使得顾客能够即时获得帮助，进一步提高了购物的便捷性和满意度。