Core Concepts
LLMを活用して広告サマリーを生成し、オークションを通じて効率的に配信する仕組みを提案する。オークションモジュールとLLMモジュールが協調して、インセンティブ互換性と高い厚生を実現する。
Abstract
本論文では、広告主の広告を要約するLLMを活用したオークションの設計について検討している。
まず、オークションモジュールとLLMモジュールから成る2つのモジュールを持つ一般的な枠組みを提案する。オークションモジュールは、広告主の入札と広告の質に基づいて、各広告の相対的な重要度(プロミネンス)を決定する。LLMモジュールは、このプロミネンス情報に従って広告サマリーを生成する。
この枠組みが機能するための3つの十分条件を示す:
オークションの割当関数がプロミネンスに関して単調増加
LLMが「忠実性」の性質を持つ、すなわちプロミネンスに応じて適切に広告の重要度を反映する
クリック予測モジュールがプロミネンスを特徴量として使い、LLMの出力を考慮した予測を行う
これらの条件の下で、オークションはLLMの内部動作を意識せずに設計できることを示す。
さらに、この一般的な枠組みの具体的な適用例として、「動的単語長サマリー(DWLS)」オークションを提案する。DWLSでは、オークションが各広告の表示単語数を決定し、LLMがそれに従って広告をサマリー化する。DWLSの設定下で、厚生最大化オークションを理論的に特徴付ける。
最後に、合成データを用いた実験により、提案手法の有効性と効率性を示す。
Stats
広告の入札額biは対数正規分布LogNormal(0.5, 1)に従う。
広告のクリック率CTRiはUnif[0, 1]に従う一様乱数で生成される。