論文の概要: AIGB: Generative Auto-bidding via Conditional Diffusion Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16141v4
• Date: Tue, 08 Oct 2024 07:02:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:28:58.017972
• Title: AIGB: Generative Auto-bidding via Conditional Diffusion Modeling
• Title（参考訳）: AIGB: 条件付き拡散モデリングによる生成的自動入札
• Authors: Jiayan Guo, Yusen Huo, Zhilin Zhang, Tianyu Wang, Chuan Yu, Jian Xu, Yan Zhang, Bo Zheng,
• Abstract要約: 本稿では,AIGB(AI-Generated Bidding)について紹介する。 このパラダイムでは、入札生成のための条件付き拡散モデルであるDiffBidを提案する。 Alibabaの広告プラットフォーム上で、実世界のデータセットとオンラインA/Bテストで実施された実験は、DiffBidの有効性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.283427427408085
• License:
• Abstract: Auto-bidding plays a crucial role in facilitating online advertising by automatically providing bids for advertisers. Reinforcement learning (RL) has gained popularity for auto-bidding. However, most current RL auto-bidding methods are modeled through the Markovian Decision Process (MDP), which assumes the Markovian state transition. This assumption restricts the ability to perform in long horizon scenarios and makes the model unstable when dealing with highly random online advertising environments. To tackle this issue, this paper introduces AI-Generated Bidding (AIGB), a novel paradigm for auto-bidding through generative modeling. In this paradigm, we propose DiffBid, a conditional diffusion modeling approach for bid generation. DiffBid directly models the correlation between the return and the entire trajectory, effectively avoiding error propagation across time steps in long horizons. Additionally, DiffBid offers a versatile approach for generating trajectories that maximize given targets while adhering to specific constraints. Extensive experiments conducted on the real-world dataset and online A/B test on Alibaba advertising platform demonstrate the effectiveness of DiffBid, achieving 2.81% increase in GMV and 3.36% increase in ROI.
• Abstract（参考訳）: 自動入札は、広告主に自動入札を提供することによって、オンライン広告を促進する上で重要な役割を担っている。 強化学習(RL)は自動入札で人気を集めている。 しかし、現在のRL自動入札法のほとんどはマルコフ状態遷移を前提としたマルコフ決定過程(MDP)によってモデル化されている。 この仮定は、長い地平線シナリオで実行できることを制限し、高度にランダムなオンライン広告環境を扱う際にモデルを不安定にする。 本稿では,AIGB(AI-Generated Bidding)を提案する。 このパラダイムでは、入札生成のための条件付き拡散モデルであるDiffBidを提案する。 DiffBidはリターンとトラジェクトリ全体の相関を直接モデル化し、長い地平線におけるタイムステップ間のエラー伝播を効果的に回避する。 さらにDiffBidは、特定の制約に固執しながら、与えられた目標を最大化するトラジェクトリを生成するための汎用的なアプローチを提供する。 Alibabaの広告プラットフォーム上での実際のデータセットとオンラインA/Bテストで実施された大規模な実験は、DiffBidの有効性を示し、GMVが2.81%、ROIが3.36%増加した。

関連論文リスト

• Transfer Learning for Diffusion Models [43.10840361752551]
  拡散モデルは高品質な合成サンプルを一貫して生成する。 コレクションコストや関連するリスクのため、現実のアプリケーションでは実用的ではありません。 本稿では,従来の微調整法や正規化法とは異なる新しいアプローチであるTransfer Guided Diffusion Process (TGDP)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T06:48:58Z)
• AIDE: An Automatic Data Engine for Object Detection in Autonomous Driving [68.73885845181242]
  本稿では,問題を自動的に識別し,データを効率よくキュレートし,自動ラベル付けによりモデルを改善する自動データエンジン(AIDE)を提案する。 さらに,AVデータセットのオープンワールド検出のためのベンチマークを構築し,様々な学習パラダイムを包括的に評価し,提案手法の優れた性能を低コストで実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T04:27:56Z)
• Self-Play Fine-Tuning of Diffusion Models for Text-to-Image Generation [59.184980778643464]
  ファインチューニング拡散モデル : 生成人工知能(GenAI)の最前線 本稿では,拡散モデル(SPIN-Diffusion)のための自己演奏ファインチューニングという革新的な手法を紹介する。 提案手法は従来の教師付き微調整とRL戦略の代替として,モデル性能とアライメントの両方を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T18:59:18Z)
• Unsupervised Self-Driving Attention Prediction via Uncertainty Mining and Knowledge Embedding [51.8579160500354]
  本研究では、不確実性モデリングと知識統合の駆動による自動運転の注意を予測できる教師なし手法を提案する。 結果は、完全に教師された最先端のアプローチと比較して、同等またはさらに印象的なパフォーマンスを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-17T00:28:33Z)
• A Survey on Generative Diffusion Model [75.93774014861978]
  拡散モデルは、深層生成モデルの新たなクラスである。 時間を要する反復生成過程や高次元ユークリッド空間への閉じ込めなど、いくつかの制限がある。 本調査では,拡散モデルの向上を目的とした高度な手法を多数提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-06T16:56:21Z)
• ROI Constrained Bidding via Curriculum-Guided Bayesian Reinforcement Learning [34.82004227655201]
  非定常市場におけるROI制約入札を専門とする。 部分観測可能な制約付きマルコフ決定プロセスに基づいて,非単調な制約を満たすための最初のハードバリアソリューションを提案する。 本手法は,パラメータフリーなインジケータ強化報酬関数を利用して,カリキュラムガイドベイズ強化学習フレームワークを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-10T17:30:12Z)
• VFed-SSD: Towards Practical Vertical Federated Advertising [53.08038962443853]
  本稿では,2つの制限を緩和する半教師付き分割蒸留フレームワーク VFed-SSD を提案する。 具体的には,垂直分割された未ラベルデータを利用する自己教師型タスクMatchedPair Detection (MPD) を開発する。 当社のフレームワークは,デプロイコストの最小化と大幅なパフォーマンス向上を図った,リアルタイム表示広告のための効率的なフェデレーション強化ソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-31T17:45:30Z)
• Arbitrary Distribution Modeling with Censorship in Real-Time Bidding Advertising [2.562910030418378]
  インベントリプライシングの目的は、オンライン広告の機会に適切な価格を入札することであり、これはデマンド・サイド・プラットフォーム(DSP)がリアルタイム入札(RTB)で競売に勝つために不可欠である。 以前の作品の多くは、勝利価格の分布形式を強く仮定し、その正確さを減らし、一般化する能力を弱めた。 我々は,新たな損失関数であるNLL(Neighborhood Likelihood Loss)を提案し,検閲下での勝利価格分布を予測するためのフレームワークであるArbitrary Distribution Modeling(ADM)と協調する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T11:40:00Z)
• Online and Scalable Model Selection with Multi-Armed Bandits [0.0]
  AMS(Automatic Model Selector)は、現実世界のパフォーマンスメトリクスに基づいた入札戦略のスケーラブルなオンライン選択のためのシステムです。 AMSは、最高のパフォーマンスのモデルに最もトラフィックを割り当て、オンラインパフォーマンスが悪い人にトラフィックを減らします。 複数の広告キャンペーンのライブトラフィックテストでは、AMSシステムは広告キャンペーンのパフォーマンス向上に非常に効果的であることが証明されました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-25T20:12:52Z)
• MoTiAC: Multi-Objective Actor-Critics for Real-Time Bidding [47.555870679348416]
  そこで本研究では,MoTiACというマルチエクティブ・アクタ・クリティカルスアルゴリズムを提案する。 従来のRLモデルとは異なり、提案されたMoTiACは複雑な入札環境で同時に多目的タスクを達成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-18T07:16:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。