对于电商产品标题生成，基于 Transformer 的模型如 BERT、GPT 和 T5 因其处理文本生成和语义理解的能力而被广泛使用。BERT（来自 Transformer 的双向编码器表示）擅长从产品描述中提取上下文信息，这有助于识别应包含在标题中的关键特征。GPT（生成式预训练 Transformer）模型，尤其是 GPT-3 或 GPT-2 等较小的变体，通过预测文本序列有效地生成连贯、类人化的标题。T5（文本到文本转换 Transformer）适用于重写或压缩文本等多种任务，这使得它在从详细输入创建简洁标题方面非常有用。这些模型通常在特定领域的数据上进行微调，以提高相关性和准确性。
典型的实现过程包括在电商数据集上对预训练模型进行微调。例如，一个基于 BERT 的模型可以分析产品描述，以识别耳机相关的关键词，如“无线”、“降噪”或“蓝牙 5.0”。然后，一个 GPT 风格的模型可能会生成一个标题，例如“带蓝牙 5.0 的无线降噪耳机 – 40 小时续航”。开发者可以使用 Hugging Face Transformers 等库，在 TensorFlow 或 PyTorch 等平台上对这些模型进行微调。对于结构化数据，像 T5 这样的序列到序列模型可以将输入属性（品牌、颜色、规格）映射到格式化的标题。微调需要一个包含现有产品标题及其元数据的数据集，以教会模型标题风格约定和关键词优先级。
实际考量包括平衡模型大小与延迟和资源限制。像 GPT-3 这样的大型模型对于实时应用可能过于庞大；较小的变体（例如 DistilBERT、GPT-2 Small）提供更快的推理速度且质量损失最小。多语言支持可以使用 mBERT 或 XLM-R 等模型来解决。BLEU 分数或 ROUGE 等评估指标有助于量化标题质量，但通常需要与真实用户进行 A/B 测试。对于部署，API 或轻量级容器（例如 TensorFlow Serving）可以简化与电商平台的集成。最终，最佳模型取决于具体的用例、数据可用性和性能要求。