研究人员提出了一个通过广告插入来营利大型语言模型（LLM）的新框架，解决了上下文连贯性、效率和隐私等挑战。该系统将广告插入与响应生成分离，并使用“类型”作为广告商竞价的代理，降低了隐私风险和计算负担。该基于类型的框架应用了 Vickrey–Clarke–Groves (VCG) 拍卖机制，旨在实现激励相容和社会福利，实验表明它可以在消费级硬件上快速运行。还开发了一个“LLM 作为裁判”的指标来估计上下文连贯性，该指标与人类评分显示出很强的相关性。 AI
影响 提出了一种新颖的 LLM 营利方法，可能会影响未来的广告和内容生成平台。
排序理由 详细介绍 LLM 营利新技术的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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