生成式搜索优化：操纵大型语言模型以提高产品可见性 скачать в хорошем качестве

生成式搜索优化：操纵大型语言模型以提高产品可见性

本文档总结了 Aounon Kumar 和 Himabindu Lakkaraju 在其论文“生成式搜索优化”中提出的主要观点和重要发现。 主要主题： 利用大型语言模型 (LLM) 提高产品可见性: 作者研究了通过在产品信息页面中添加策略性文本序列 (STS) 来操纵 LLM 推荐，从而提高产品可见性的可能性。 生成式搜索优化 (GSO): 类似于搜索引擎优化 (SEO) 旨在提高网页在搜索引擎结果中的排名，GSO 旨在影响 LLM 推荐以增强特定内容的可见度。 潜在的市场不公平竞争: 作者警告说，操纵 LLM 搜索结果的能力可能会给供应商带来不公平的竞争优势，并可能扰乱公平的市场竞争。 重要观点和事实： LLM 在电子商务中的作用: LLM 越来越多地被集成到搜索引擎和电子商务平台中，为用户提供个性化的产品推荐。 “大型语言模型 (LLM) 被用于电子商务平台上，以搜索产品目录并为用户提供针对其特定查询的个性化推荐。” 策略性文本序列 (STS): 作者开发了一个框架，通过在产品信息中插入 STS 来操纵 LLM 的推荐，使其偏向目标产品。 “我们展示了可以通过操纵 LLM 来增加产品被列为首要推荐的可能性。我们开发了一个框架，通过在产品信息中插入策略性文本序列 (STS) 来操控 LLM 的推荐，使其偏向目标产品。” 对抗性攻击算法: 该框架利用对抗性攻击算法（如贪婪坐标梯度 (GCG) 算法）来优化 STS。 “我们的框架利用对抗性攻击算法，例如贪婪坐标梯度 (GCG) 算法 [1] 来优化 STS。” 实验结果: 使用虚构的咖啡机目录进行的实验表明，添加 STS 可以显着提高目标产品的可见度，并增加其被推荐给潜在客户的可能性。 “使用虚构的咖啡机目录，我们证明了添加策略性文本序列可以显着提高目标产品的可见度，并增加其被推荐给潜在客户的可能性。” 伦理影响: 作者强调需要建立保障措施，以防止利用人工智能驱动的搜索工具来获取不公平的优势。 “随着 LLM 越来越深入地嵌入到数字商务基础设施中，必须建立保障措施来防止利用人工智能驱动的搜索工具来获取不公平的优势。” 未来研究方向: 探索策略性文本序列的伦理界限。 为负责任地使用策略性文本序列制定指导方针。 研究防止不公平操纵搜索结果的对策。 结论: Aounon Kumar 和 Himabindu Lakkaraju 的研究揭示了 LLM 搜索结果中存在的一个潜在漏洞，该漏洞可能会被供应商用来获得不公平的竞争优势。随着 LLM 越来越普及，了解和解决这些问题对于确保公平的市场竞争至关重要。