小規模言語モデルによる広告文生成におけるパーソナライズと不適切性リスクの両立

推薦システムのプッシュ通知・広告文ではユーザ属性に基づくパーソナライズが有効だが，ユーザ×商品ごとにLLMを運用するのはコスト面で困難になり得る．SLMは低コストだがゼロショットでは属性を無理に挿入し，日本語が不自然な広告文を生成しやすい．本研究では，個別化／汎用化を切り替える選択的パーソナライズ広告文生成を扱い，LLM審判で作成した蒸留データによりSLMをSFTする枠組みを提案する．さらに根拠を付与する根拠付き蒸留（CoT-SFT）を導入し，Coverage・Risk・魅力度で評価した．実験の結果，CoT-SFTは単純SFTよりCoverageを抑えつつRiskを最小化し，魅力度も維持できた．