[2G5-GS-6] 言語メディア処理：

[2G5-GS-6-01] 効果の高い広告文生成のためのLLMのInstruction Tuningと関連する広告属性の分析

〇近藤 昌也¹、丹治 直人¹、狩野 芳伸² (1. Septeni Japan株式会社、2. 静岡大学)

[[オンライン]]

キーワード：大規模言語モデル、Instruction Tuning、自然言語処理、広告文生成

近年, 大規模言語モデル（LLM）は顕著な発展を遂げ, 多数のオープンソースLLMが公開され, その民主化が進んでいる. 特にLLMの性能を向上させる重要な手法としてInstruction Tuningと呼ばれるチューニング手法があり, その効果に関する研究も盛んに行われている. しかし, 特定ドメインでのInstruction Tuningの適用に関する研究はまだ少なく, その可能性は広く未探究のままである. 本研究では, Instruction Tuningを用いてLLMがどの程度高い広告効果を持つ広告文を生成できるかを分析する. また, Instructionで指定される広告属性と生成される広告文の効果に関する分析結果を提示し, LLMが効果の高い広告文を生成する際の重要な広告属性について議論する.