論文の概要: GenSERP: Large Language Models for Whole Page Presentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14301v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 05:41:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 16:24:34.714380
• Title: GenSERP: Large Language Models for Whole Page Presentation
• Title（参考訳）: GenSERP:全ページ表示のための大規模言語モデル
• Authors: Zhenning Zhang, Yunan Zhang, Suyu Ge, Guangwei Weng, Mridu Narang, Xia Song, Saurabh Tiwary
• Abstract要約: GenSERPは、中間検索結果を動的に整理する数ショット設定で視覚を持つ大きな言語モデルを活用するフレームワークである。 私たちのアプローチには,情報収集,回答生成,採点フェーズという3つの主要な段階があります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.475323965018813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advent of large language models (LLMs) brings an opportunity to minimize the effort in search engine result page (SERP) organization. In this paper, we propose GenSERP, a framework that leverages LLMs with vision in a few-shot setting to dynamically organize intermediate search results, including generated chat answers, website snippets, multimedia data, knowledge panels into a coherent SERP layout based on a user's query. Our approach has three main stages: (1) An information gathering phase where the LLM continuously orchestrates API tools to retrieve different types of items, and proposes candidate layouts based on the retrieved items, until it's confident enough to generate the final result. (2) An answer generation phase where the LLM populates the layouts with the retrieved content. In this phase, the LLM adaptively optimize the ranking of items and UX configurations of the SERP. Consequently, it assigns a location on the page to each item, along with the UX display details. (3) A scoring phase where an LLM with vision scores all the generated SERPs based on how likely it can satisfy the user. It then send the one with highest score to rendering. GenSERP features two generation paradigms. First, coarse-to-fine, which allow it to approach optimal layout in a more manageable way, (2) beam search, which give it a better chance to hit the optimal solution compared to greedy decoding. Offline experimental results on real-world data demonstrate how LLMs can contextually organize heterogeneous search results on-the-fly and provide a promising user experience.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)の出現は、検索エンジン検索結果ページ(SERP)組織における労力を最小限にする機会をもたらす。 本稿では,チャット回答,webサイトスニペット,マルチメディアデータ,知識パネルなどの中間検索結果を,ユーザの問合せに基づいたコヒーレントなサープレイアウトに動的に整理する,視覚付きllmを活用したフレームワークgenserpを提案する。 提案手法は,(1) LLMがAPIツールを継続的に編成して,異なる種類の項目を検索し,検索した項目に基づいて候補レイアウトを提案する情報収集フェーズを,最終結果が十分に得られるまで行う。 2) LLM が取得したコンテンツでレイアウトをポップアップさせる応答生成フェーズ。 このフェーズでは、LLMはSERPのアイテムとUX設定のランキングを適応的に最適化する。 その結果、UX表示の詳細とともに、ページ上のロケーションを各アイテムに割り当てる。 (3) 視覚を持つLCMが、ユーザ満足度に基づいて生成したSERPを全てスコアするスコアリングフェーズ。 そして、最も高いスコアのものをレンダリングに送る。 GenSERPには2つの世代パラダイムがある。 まず、より管理しやすい方法で最適レイアウトにアプローチできる粗い粒度(coarse-to-fine)、(2)ビームサーチ(ビームサーチ)。 実世界のデータに対するオフライン実験の結果は、LLMが文脈的に不均一な検索結果をオンザフライで整理し、有望なユーザエクスペリエンスを提供する方法を示している。

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