LLM生成応答への広告挿入

要約

大規模言語モデル（LLM）の持続可能な収益化に向け、会話の流れや文脈に適した広告挿入を行う新たなフレームワークを提案した研究。広告挿入と回答生成を分離し、入札を具体的なクエリではなく「ジャンル」単位で行うことで、安全性、プライバシー、計算効率を両立させる。VCGオークションの適用により、社会厚生の最適化とインセンティブの両立も示された。

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