Une équipe de la Yale School of Management — Tong Wang, K. Sudhir et Hengguang Zhou — a montré qu'une IA générative produit de meilleurs titres quand elle apprend les raisons de l'engagement. Les auteurs soulignent que n'entraîner un modèle que sur les titres gagnants favorise le langage sensationnaliste plutôt que la compréhension des causes réelles des clics.
Ils ont construit un grand modèle de langage qui génère des hypothèses concurrentes expliquant pourquoi un titre est plus engageant, puis teste ces hypothèses sur un grand jeu de données A/B. Ils ont utilisé 23,000 titres couvrant 4,500 articles d'Upworthy et un modèle de score pré-entraîné basé sur ces tests pour évaluer la qualité.
Dans une expérience avec environ 150 personnes, le nouveau cadre a été choisi 44% du temps, contre à peu près 30% pour les titres humains et pour ceux d'une IA standard. Les chercheurs voient des applications, par exemple un coaching IA pour le service client, et notent que les entrées peuvent être audio ou visuelles.
Mots difficiles
- engagement — intérêt ou réaction des lecteurs à un contenul'engagement
- entraîner — faire apprendre un modèle avec des exemplesn'entraîner
- sensationnaliste — qui cherche l'effet fort plutôt que la précision
- hypothèse — explication possible qu'on teste ou vérifiehypothèses
- jeu de données — collection organisée d'exemples ou d'informations
- pré-entraîné — entraîné auparavant sur d'autres données
- entrée — information fournie au système, par exemple audioentrées
Astuce : survolez, mettez le focus ou touchez les mots en surbrillance dans l’article pour voir des définitions rapides pendant que vous lisez ou écoutez.
Questions de discussion
- Pensez-vous que comprendre les raisons d'un clic est important pour créer de meilleurs titres ? Pourquoi ?
- Quels avantages et risques voyez-vous à utiliser un modèle qui génère des hypothèses sur l'engagement ?
- Comment une entrée audio ou visuelle pourrait-elle aider un système qui améliore les titres ?
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