解读

面试官问“如何利用BERT微调生成高转化文案”，表面看是技术题，实质想验证三点：

1. 你是否能把用户运营目标（拉新、促活、转化）与算法能力打通；
2. 你是否熟悉中文语料、国内投放渠道与合规要求；
3. 你是否具备数据闭环思维，能把模型输出→A/B测试→业务指标→再训练串成闭环。
   回答时先给“为什么用BERT”一个业务理由，再给出“怎么微调”的可落地步骤，最后落到转化率提升多少才算合格。

知识点

1. 中文预训练模型选择：哈工大BERT-wwm-ext、RoBERTa-wwm-ext、MacBERT更适合国内语义；
2. 文案样本构造：正样本=历史高转化（支付/留存）文案，负样本=低转化但高曝光文案，正负比例1:2~1:3防止模型学偏；
3. 标注维度：除转化标签外，再加行业敏感词、平台禁用词、品牌调性三列，训练阶段用多任务学习，让模型同时预测“是否高转化”+“是否违规”；
4. 微调目标：把NSP（下一句预测）改成CTR预测或支付率回归，损失函数用Binary Cross-Entropy + Focal Loss解决样本不平衡；
5. 线上部署：用TensorRT + ONNX做量化压缩，QPS≥500、延迟≤30 ms才能过国内主流投放平台（如巨量引擎、腾讯广告）的审核；
6. 合规兜底：必须加关键词过滤+人工抽检双保险，防止《广告法》极限词“最”“第一”等触发下架；
7. 效果衡量：核心看支付转化率（CVR）与ROI，辅助看负向反馈率（举报/拉黑），模型迭代周期≤14天。

答案

“我会把BERT微调拆成四步，确保产出的是能直接上线投流、且符合国内合规要求的高转化文案。
第一步，业务对齐：先跟投放团队对齐‘高转化’定义，例如教育行业以‘低价课付款’为转化，客单价49元，要求CVR≥4%。接着拉取最近90天巨量引擎+微信MP的文案-投放日志，约80万条，按CVR高低划正负样本。
第二步，数据清洗与增强：用正则+百度DDParser做实体识别，把价格、时间、地域等动态字段替换成占位符，防止模型过拟合；再用回译+同义词替换做3倍数据增强，确保覆盖不同地域口音。
第三步，模型微调：选用RoBERTa-wwm-ext作为底座，在Transformer顶层加Attention Pooling + 全连接层，输出0~1的转化概率。损失函数用Focal Loss解决正负样本1:8的极化问题，学习率2e-5，warmup 10%，batch=64，训练3个epoch，早停patience=2。训练同时加入广告法敏感词多任务，让模型学会自动规避极限词。
第四步，上线与闭环：模型产出文案后，先过一遍敏感词API+人工抽检，通过后再放到巨量引擎做10%流量A/B桶测试。上线48小时回收数据，若实验组CVR提升≥10%且负向反馈率<0.1%，则全量替换；否则把负样本回流，14天内完成二次微调。用这套流程，我在上一家公司把少儿语培课的CVR从3.7%提升到5.2%，单月GMV增加420万，ROI提升28%。”

拓展思考

1. 大模型时代如何迭代：当ChatGLM、Baichuan等生成模型出现后，可把BERT微调当成排序模型，先生成100条候选文案，再用微调BERT打分，取Top10投放，实现生成+判别级联，既保创意又保转化；
2. 私域场景复用：把模型蒸馏成3层MiniLM，打包进企业微信SCRM，客服侧边栏实时推荐高转化话术，平均下单转化率可再提8%；
3. 跨渠道合规差异：抖音禁用“最”、微信禁用“朋友圈”，可在输出层加渠道-specific掩码，让模型一次训练、多渠道合规，减少重复标注成本；
4. 长期品牌伤害评估：高转化文案可能短期ROI好看，但过度“标题党”会拉低NPS与复购率，建议把30天复购率也纳入模型reward，做多目标Pareto优化，实现增长与品牌双赢。