論文の概要: Know Your Needs Better: Towards Structured Understanding of Marketer Demands with Analogical Reasoning Augmented LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04319v3
- Date: Wed, 12 Jun 2024 03:02:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 23:13:33.894672
- Title: Know Your Needs Better: Towards Structured Understanding of Marketer Demands with Analogical Reasoning Augmented LLMs
- Title（参考訳）: ニーズを良く把握する:分析推論によるLLMによるマーケティング需要の構造的理解に向けて
- Authors: Junjie Wang, Dan Yang, Binbin Hu, Yue Shen, Wen Zhang, Jinjie Gu,
- Abstract要約: 我々は,非専門家のマーケターが,自然言語形式の要求のみを前提としたターゲットユーザを選択できる,ユーザターゲティングの新しい方法を探究する。
本稿では,2つのモジュールからなるALALLMを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.619903994607792
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we explore a new way for user targeting, where non-expert marketers could select their target users solely given demands in natural language form. The key to this issue is how to transform natural languages into practical structured logical languages, i.e., the structured understanding of marketer demands. In practical scenarios, the demands of non-expert marketers are often abstract and diverse. Considering the impressive natural language processing ability of large language models (LLMs), we try to leverage LLMs to solve this issue. To stimulate the LLMs' reasoning ability, the chain-of-thought (CoT) prompting method is widely used, but existing methods still have some limitations in our scenario: (1) Previous methods either use simple "Let's think step by step" spells or provide fixed examples in demonstrations without considering compatibility between prompts and concrete questions, making LLMs ineffective when the marketers' demands are abstract and diverse. (2) Previous methods are often implemented in closed-source models or excessively large models, which is not suitable in industrial practical scenarios. Based on these, we propose ARALLM (i.e., Analogical Reasoning Augmented Large Language Models) consisting of two modules: Analogical Reasoning based Prompting and Reasoning-Augmented Multi-Task Model Distillation. Part of our data and code can be found at https://github.com/alipay/Analogic-Reasoning-Augmented-Large-Language-Model.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語形式の要求のみを前提として,非専門家のマーケターがターゲットユーザを選択できる,ユーザターゲティングの新しい手法を提案する。
この問題の鍵となるのは、自然言語を実際に構造化された論理言語、すなわちマーケターの要求に対する構造化された理解に変換する方法である。
実践的なシナリオでは、専門家でないマーケッターの要求はしばしば抽象的で多様である。
大規模言語モデル(LLM)の印象的な自然言語処理能力を考えると,LLMを活用してこの問題を解決する。
LLMの推論能力を刺激するためには、チェーン・オブ・シンクレット(CoT)プロンプト法が広く使用されているが、既存の手法では、(1)単純な"ステップ・バイ・ステップ"の呪文を使うか、あるいはプロンプトと具体的な質問の互換性を考慮せずにデモで固定例を提供するか、マーケターの要求が抽象的で多様である場合にLCMを非効率にする。
2) 従来手法は, 工業的シナリオには適さない, クローズドソースモデルや過大なモデルで実装されることが多い。
そこで本研究では,ARALLM (Analogical Reasoning Augmented Large Language Models) とPrompting (Analogical Reasoning based Prompting) とReasoning-Augmented Multi-Task Model Distillation の2つのモジュールを提案する。
データとコードの一部は、https://github.com/alipay/Analogic-Reasoning-Augmented-Language-Model.orgにある。
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