С ростом популярности генеративного искусственного интеллекта рынок оперативной торговли словами быстро расширяется. Однако текущая торговая платформа, представленная PromptBase, по-прежнему использует ценообразование, определяемое продавцами, и ей не хватает объективных стандартов измерения цен. Столкнувшись с этой проблемой, команда мультимедиа и интеллектуальной безопасности Фуданьского университета предложила инновационную модель оперативной торговли словами, предназначенную для лучшей адаптации к рынку будущего покупателя.
Эта новая модель транзакции в основном включает в себя два этапа: быстрый выбор категории слов и формулирование стратегии ценообразования. На первом этапе платформа использует алгоритм «многорукого бандита», основанный на жадном поиске, для выбора категорий подсказок для продажи на основе оценки качества. На втором этапе применяется метод каскадной игры Штакельберга, который рассматривает покупателей, платформы и продавцов как лидеров первого уровня, лидеров и последователей второго уровня соответственно, отдавая приоритет интересам покупателей.
Суть этой модели заключается в всестороннем учете релевантности и качества подсказок и сгенерированного контента, что позволяет сторонам сделки формулировать оптимальные стратегии после взвешивания затрат и доходов. Устанавливая разумный диапазон цен и требования к насыщенности слов, эта модель эффективно уравновешивает интересы трех сторон и, как ожидается, создаст беспроигрышную ситуацию.
Исследователи Мэйлин Ли и Хунрун Рен подробно остановились на этой закономерности в недавней статье, опубликованной на arXiv. Они считают, что эта торговая модель может не только лучше стандартизировать рынок подсказок, но и потенциально снизить затраты создателей контента и повысить эффективность создания.
Ожидается, что по мере увеличения количества оперативных текстовых продуктов и снижения транзакционных издержек эта модель изменит экосистему создания ИИ-контента. Однако исследовательская группа также отметила, что такие факторы, как конструкция функции прибыли сторон сделки и оценка качества подсказок, по-прежнему являются ключевыми, влияющими на окончательное ценообразование. В будущем они планируют распространить этот результат на более широкий спектр сценариев оперативного ценообразования на слова.
Это исследование дает новые идеи для решения проблемы быстрого ценообразования на слова и, как ожидается, сыграет важную роль в будущем создании и транзакциях ИИ-контента.
Адрес: https://arxiv.org/pdf/2405.15154