MCLによる広告文生成のExpert選択バランス性向上手法：EMAに基づくExpert選択

この論文では、MultipleChoiceLearning(MCL)に基づくMoE(MixtureofExperts)モデルを使用した広告文生成において、Expertの選択バランス性を向上するための手法を提案する。提案手法はExponentialMovingAverage(EMA)を用いて各Expertの損失の変化傾向を記録し、それに基づいてExpertを選択するものである。これにより、選択バランス性が向上し、更に質の高い広告文を生成することができると考えられる。本研究では、提案手法を用いた場合と通常のMCLを用いた場合を比較し実験を行った。結果、提案手法を用いた場合、Expertの選択バランス性が向上し、生成される広告文の質も高くなったことが確認できた。