論文の概要: Large Content And Behavior Models To Understand, Simulate, And Optimize Content And Behavior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00359v1
• Date: Fri, 1 Sep 2023 09:34:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-04 13:50:18.883509
• Title: Large Content And Behavior Models To Understand, Simulate, And Optimize Content And Behavior
• Title（参考訳）: コンテンツと行動の理解、シミュレート、最適化のための大規模コンテンツと行動モデル
• Authors: Ashmit Khandelwal, Aditya Agrawal, Aanisha Bhattacharyya, Yaman K Singla, Somesh Singh, Uttaran Bhattacharya, Ishita Dasgupta, Stefano Petrangeli, Rajiv Ratn Shah, Changyou Chen, Balaji Krishnamurthy
• Abstract要約: シャノンはコミュニケーションを技術、意味、効力の3つのレベルに分けた。 大きな言語モデル(LLM)は第2の目標に向かって多少前進するが、第3のレベルはまだほとんど触れられていない。 振舞いトークンは、共有、いいね、クリック、購入、リツイートなど、コミュニケーション上の受信者動作を定義します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.18652867878637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Shannon, in his seminal paper introducing information theory, divided the communication into three levels: technical, semantic, and effectivenss. While the technical level is concerned with accurate reconstruction of transmitted symbols, the semantic and effectiveness levels deal with the inferred meaning and its effect on the receiver. Thanks to telecommunications, the first level problem has produced great advances like the internet. Large Language Models (LLMs) make some progress towards the second goal, but the third level still remains largely untouched. The third problem deals with predicting and optimizing communication for desired receiver behavior. LLMs, while showing wide generalization capabilities across a wide range of tasks, are unable to solve for this. One reason for the underperformance could be a lack of "behavior tokens" in LLMs' training corpora. Behavior tokens define receiver behavior over a communication, such as shares, likes, clicks, purchases, retweets, etc. While preprocessing data for LLM training, behavior tokens are often removed from the corpora as noise. Therefore, in this paper, we make some initial progress towards reintroducing behavior tokens in LLM training. The trained models, other than showing similar performance to LLMs on content understanding tasks, show generalization capabilities on behavior simulation, content simulation, behavior understanding, and behavior domain adaptation. Using a wide range of tasks on two corpora, we show results on all these capabilities. We call these models Large Content and Behavior Models (LCBMs). Further, to spur more research on LCBMs, we release our new Content Behavior Corpus (CBC), a repository containing communicator, message, and corresponding receiver behavior.
• Abstract（参考訳）: シャノンは情報理論を紹介する論文の中で、コミュニケーションを技術、意味、効力の3つのレベルに分けた。 技術レベルは送信されたシンボルの正確な再構築に関係しているが、意味的および有効性レベルは推測された意味とその受信者への影響を扱う。 通信のおかげで、第一段階の問題はインターネットのような大きな進歩をもたらした。 大きな言語モデル(LLM)は第2の目標に向かって多少前進するが、第3のレベルはまだほとんど触れられていない。 第3の問題は、望ましい受信者の行動に対する通信の予測と最適化である。 LLMは、幅広いタスクにわたって広範な一般化能力を示すが、そのためには解決できない。 パフォーマンスが低かった理由の一つは、llmsのトレーニングコーパスに"behavior tokens"が欠けていることである。 行動トークンは、共有、いいね!、クリック、購入、リツイートなど、コミュニケーション上の受信者の行動を定義する。 LLMトレーニングのための事前処理データに対して、振る舞いトークンはノイズとしてコーパスから取り除かれることが多い。 そこで本稿では,llm訓練における行動トークンの再導入に向けた最初の進歩について述べる。 訓練されたモデルは、コンテンツ理解タスクでllmと同様の性能を示すこと以外は、行動シミュレーション、コンテンツシミュレーション、行動理解、行動ドメイン適応に関する一般化能力を示す。 2つのコーパス上の幅広いタスクを用いて、これらの機能について結果を示す。 これらのモデルをLCBM(Large Content and Behavior Models)と呼ぶ。 さらに,LCBMのさらなる研究を促進するため,コミュニケータ,メッセージ,対応する受信者行動を含むリポジトリであるCBC(Content Behavior Corpus)を新たにリリースした。

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