広告文生成において、幅広いユーザーの関心を引き、同じ広告に繰り返し触れることで引き起こされる広告疲れを防ぐためには、多様な広告文を生成することが必要不可欠である。しかしながら、大規模言語モデルを用いて多様な広告文を生成する場合、広告文の多様性を向上させることが広告品質にどのような影響を与えるのかはよく分かっていない。要約や機械翻訳などのタスクではこうした多様性と品質の関係が検証されてきたが、広告文生成はこれらタスクと比較して文体や品質の評価軸が大きく異なり、多様性と品質の関係は非自明である。そこで本研究では、デコーディング手法、ハイパーパラメータ、入出力形式、モデルの数といったいくつかの要因を変化させることで、日本語広告文生成における多様性と広告品質の関係を明らかにした。

広告は企業が自社の製品やサービスを幅広い層に訴求するために必要不可欠な手段である。自然言語処理分野ではこうした広告の作成需要に応えるため、言語モデルを活用した広告文生成に関する研究が進められている[1,2,3,4]。広告文生成において多様性は重要な指標である。同一の広告を繰り返し提示すると、ユーザが飽きや広告疲れを引き起こす可能性がある[5,6]。また、多様な広告文を提示することで、より幅広い顧客層に訴求できる可能性が高まる[7]。したがって、多様な広告文を自動生成することが強く求められている。しかしながら、大規模言語モデル（LLM）を用いて多様な広告文を生成する場合、beamsearch[8,9,10]やsampling[11,12,13]といったデコーディング手法による多様性の増加が、広告品質などの他評価指標にどのような影響を及ぼすかは十分に分かってい箱根温泉の宿予約広告訴求内容⼤規模⾔語モデル広告⽂