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To Judge or not to Judge: Using LLM Judgements for Advertiser Keyphrase Relevance at eBay

Created by
  • Haebom

作者

Soumik Dey, Hansi Wu, Binbin Li

概要

この論文は、EBay広告で販売者キーワード関連性フィルタモデルを訓練する際にクリック/販売/検索関連性信号のみを使用することの欠点を指摘し、販売者の判断との整合性を強調する。売り手はキーワードの推薦を受け入れるか、または拒否できるのである。この研究は、売り手の判断、広告、検索という3つの動的システム間の複雑な相互作用で売り手のキーワードの関連性を定義します。 eBay広告のケーススタディを通じて、人間の判断を活用する実用性を議論し、売り手の判断の拡張可能な代理指標としてLLMを利用して3つのシステム間の調和を改善する方法を提示します。これは、ビジネス指標に基づいた慎重な評価フレームワークを通じて可能です。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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売り手のキーワード関連性フィルタモデルの訓練に人間の判断を組み込むことの重要性を強調する。
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LLMを売り手の判断のスケーラブルな代理指標として活用して、モデルのパフォーマンスを向上させることができることを示しています。
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3つの動的システム（販売者の判断、広告、検索）間の相互作用を考慮したキーワード関連性のモデリングの必要性を提示する。
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ビジネス指標ベースの厳格な評価フレームワークの重要性を強調する。
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Limitations：
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LLMを売り手の判断の完全な代理指標と見なすことはできません。 LLMの判断は常に実際の売り手の判断と一致しない可能性があります。
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ケーススタディはEBay広告に限定されており、他のeコマースプラットフォームへの一般化の可能性についての検討が必要です。
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評価フレームワークの具体的な内容は、論文で十分に詳しく説明されていないかもしれません。
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LLMの使用によるコストと演算量の増加を考慮する必要があります。
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