論文の概要: Auctions with LLM Summaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08126v1
• Date: Thu, 11 Apr 2024 21:05:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 16:24:45.383470
• Title: Auctions with LLM Summaries
• Title（参考訳）: LLMサマリーによるオークション
• Authors: Kumar Avinava Dubey, Zhe Feng, Rahul Kidambi, Aranyak Mehta, Di Wang,
• Abstract要約: 本研究では,大言語モデル(LLM)が生成した要約の中に,入札者がコンテンツの配置を入札するオークション環境について検討する。 本稿では,オークションモジュールとLLMモジュールが協調して動作する新しい因子化フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.797878055583531
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study an auction setting in which bidders bid for placement of their content within a summary generated by a large language model (LLM), e.g., an ad auction in which the display is a summary paragraph of multiple ads. This generalizes the classic ad settings such as position auctions to an LLM generated setting, which allows us to handle general display formats. We propose a novel factorized framework in which an auction module and an LLM module work together via a prediction model to provide welfare maximizing summary outputs in an incentive compatible manner. We provide a theoretical analysis of this framework and synthetic experiments to demonstrate the feasibility and validity of the system together with welfare comparisons.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM),eg,ディスプレイが複数の広告の要約段落である広告オークションによって生成された要約の中に,入札者がその内容の配置を入札するオークションについて検討する。 これにより、位置オークションのような古典的な広告設定をLCM生成設定に一般化し、一般的な表示形式を処理できる。 本稿では,オークションモジュールとLCMモジュールが協調して動作し,インセンティブに適合する形で要約出力を最大化する,新たな因子化フレームワークを提案する。 本稿では,この枠組みの理論的解析と合成実験を行い,福祉比較とともにシステムの実現可能性と妥当性を実証する。

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