ด้วยความนิยมของ generative AI ตลาดการซื้อขายคำที่รวดเร็วจึงขยายตัวอย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม แพลตฟอร์มการซื้อขายในปัจจุบันที่แสดงโดย PromptBase ยังคงใช้การกำหนดราคาที่ขับเคลื่อนโดยผู้ขายและขาดมาตรฐานการวัดราคาที่เป็นกลาง เมื่อต้องเผชิญกับความท้าทายนี้ ทีมรักษาความปลอดภัยมัลติมีเดียและอัจฉริยะของมหาวิทยาลัย Fudan ได้เสนอโมเดลการซื้อขายคำที่รวดเร็วที่เป็นนวัตกรรมใหม่ ซึ่งออกแบบมาเพื่อปรับให้เข้ากับตลาดของผู้ซื้อในอนาคตได้ดียิ่งขึ้น
รูปแบบธุรกรรมใหม่นี้ส่วนใหญ่ประกอบด้วยสองขั้นตอน ได้แก่ การเลือกหมวดหมู่คำที่พร้อมท์ และการกำหนดกลยุทธ์การกำหนดราคา ในขั้นแรก แพลตฟอร์มจะใช้อัลกอริธึมโจรที่มีอาวุธหลากหลายโดยอิงจากการค้นหาอย่างโลภ เพื่อเลือกหมวดหมู่ของคำพร้อมท์สำหรับขายตามการประเมินคุณภาพ ในขั้นตอนที่สอง มีการนำวิธีการเล่นเกม Stackelberg แบบเรียงซ้อนมาใช้ ซึ่งถือว่าผู้ซื้อ แพลตฟอร์ม และผู้ขายเป็นผู้นำระดับแรก ผู้นำระดับสอง และผู้ติดตามตามลำดับ โดยให้ความสำคัญกับผลประโยชน์ของผู้ซื้อเป็นลำดับแรก
หัวใจสำคัญของโมเดลนี้คือการพิจารณาความเกี่ยวข้องและคุณภาพของคำพร้อมท์และเนื้อหาที่สร้างขึ้นอย่างครอบคลุม ช่วยให้ฝ่ายธุรกรรมสามารถกำหนดกลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุดหลังจากชั่งน้ำหนักต้นทุนและรายได้ ด้วยการกำหนดช่วงราคาที่สมเหตุสมผลและข้อกำหนดด้านความสมบูรณ์ของคำที่รวดเร็ว โมเดลนี้จึงสร้างสมดุลระหว่างผลประโยชน์ของทั้งสามฝ่ายได้อย่างมีประสิทธิภาพ และคาดว่าจะทำให้เกิดสถานการณ์ที่ทั้งสองฝ่ายได้ประโยชน์
นักวิจัย Meiling Li และ Hongrun Ren ได้อธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับรูปแบบนี้ในรายงานล่าสุดที่เผยแพร่บน arXiv พวกเขาเชื่อว่ารูปแบบการซื้อขายนี้ไม่เพียงแต่สามารถสร้างมาตรฐานให้กับตลาดคำที่รวดเร็วได้ดีขึ้นเท่านั้น แต่ยังอาจช่วยลดต้นทุนของผู้สร้างเนื้อหาและปรับปรุงประสิทธิภาพการสร้างสรรค์อีกด้วย
เนื่องจากจำนวนผลิตภัณฑ์คำพร้อมท์เพิ่มขึ้นและต้นทุนการทำธุรกรรมลดลง โมเดลนี้จึงคาดว่าจะเปลี่ยนระบบนิเวศการสร้างเนื้อหา AI ใหม่ อย่างไรก็ตาม ทีมวิจัยยังชี้ให้เห็นว่าปัจจัยต่างๆ เช่น การออกแบบฟังก์ชันกำไรของคู่สัญญาในการทำธุรกรรม และการประเมินคุณภาพของข้อความพร้อมท์ ยังคงเป็นกุญแจสำคัญในการส่งผลต่อการกำหนดราคาขั้นสุดท้าย ในอนาคต พวกเขาวางแผนที่จะขยายผลลัพธ์นี้ไปยังสถานการณ์การกำหนดราคาคำพร้อมท์ที่กว้างขึ้น
งานวิจัยนี้ให้แนวคิดใหม่ในการแก้ปัญหาการกำหนดราคาคำที่รวดเร็ว และคาดว่าจะมีบทบาทสำคัญในการสร้างและธุรกรรมเนื้อหา AI ในอนาคต
ที่อยู่: https://arxiv.org/pdf/2405.15154