Engagement-Driven Content Generation with Large Language Models
作者: Erica Coppolillo, Federico Cinus, Marco Minici, Francesco Bonchi, Giuseppe Manco
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2024-11-20 (更新: 2025-06-12)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于强化学习的框架，利用大型语言模型生成高社交互动内容
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 社交网络 强化学习 内容生成 用户参与度 模拟反馈 计算社会科学
📋 核心要点
- 现有方法难以评估LLM在复杂社交网络中生成互动内容的能力，缺乏高效的反馈机制。
- 提出基于强化学习的框架，通过模拟社交网络反馈，优化LLM生成内容以最大化用户参与度。
- 该框架具有适应性和灵活性，能够控制LLM在社交网络中的位置和观点分布等内生因素。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLMs)在人际互动中展现出显著的说服能力，但它们在社交网络中的影响，特别是考虑到互联用户和复杂的观点动态，仍未被充分探索。本文旨在回答一个研究问题：LLMs能否生成有意义的内容，从而最大化用户在社交网络上的参与度？为了解决这个问题，我们提出了一个使用强化学习和模拟反馈的流程。该流程通过形式化的互动模型来模拟网络对LLM生成内容的响应（即奖励）。这种方法绕过了实时实验的时间成本和复杂性，实现了LLM与研究网络之间的高效反馈循环。它还允许控制内生因素，例如LLM在社交网络中的位置以及关于特定主题的观点分布。我们的方法能够适应底层网络的观点分布，并且与互动模型的具体细节无关，互动模型可以作为一个即插即用的组件嵌入。这种灵活性使其适用于计算社会科学中更复杂的互动任务和干预。利用我们的框架，我们分析了LLMs在不同条件下生成社交互动内容的能力，展示了它们在这项任务中的全部潜力。实验代码已公开。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何利用大型语言模型（LLMs）生成能够最大化社交网络用户参与度的内容。现有方法主要依赖于人工评估或小规模的实时实验，成本高昂且难以控制网络中的各种因素，例如LLM的位置和观点分布。因此，需要一种高效且可控的方法来评估和优化LLM在社交网络中的内容生成能力。
核心思路：论文的核心思路是利用强化学习（RL）训练LLM，使其能够生成更具吸引力的内容。通过模拟社交网络对LLM生成内容的反馈（例如点赞、评论、转发），作为强化学习的奖励信号，引导LLM学习生成能够最大化用户参与度的内容。这种方法避免了直接在真实社交网络上进行实验的高成本和复杂性。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) LLM内容生成器：负责生成社交网络内容；2) 社交网络模拟器：模拟社交网络中用户的互动行为，并根据LLM生成的内容给出反馈；3) 强化学习代理：根据社交网络模拟器的反馈，调整LLM的生成策略，使其能够生成更具吸引力的内容。整个流程是一个循环迭代的过程，通过不断地学习和优化，LLM最终能够生成能够最大化用户参与度的内容。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于强化学习和模拟反馈的框架，用于评估和优化LLM在社交网络中的内容生成能力。与传统的评估方法相比，该方法具有更高的效率和可控性，能够更好地探索LLM在复杂社交网络中的潜力。此外，该框架具有很强的通用性，可以应用于不同的社交网络和互动模型。
关键设计：论文中，社交网络模拟器是一个关键的设计。它需要能够准确地模拟社交网络中用户的互动行为，并根据LLM生成的内容给出合理的反馈。论文中使用的社交网络模型和互动模型是可插拔的，可以根据具体的应用场景进行选择和调整。强化学习代理使用的算法（例如，策略梯度算法）和奖励函数的设计也会影响最终的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出的框架的有效性，表明LLM在经过强化学习训练后，能够生成更具吸引力的社交网络内容，显著提高了用户参与度。实验结果表明，该框架能够适应不同的社交网络和互动模型，具有很强的通用性。具体性能数据未知，但论文强调了提升用户参与度的效果。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于社交媒体内容推荐、在线广告投放、舆情引导等领域。通过优化LLM生成的内容，可以提高用户参与度，增强用户粘性，从而提升平台的商业价值。此外，该研究还可以为计算社会科学提供新的研究工具，用于分析社交网络中的信息传播和观点演化。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) demonstrate significant persuasive capabilities in one-on-one interactions, but their influence within social networks, where interconnected users and complex opinion dynamics pose unique challenges, remains underexplored. This paper addresses the research question: \emph{Can LLMs generate meaningful content that maximizes user engagement on social networks?} To answer this, we propose a pipeline using reinforcement learning with simulated feedback, where the network's response to LLM-generated content (i.e., the reward) is simulated through a formal engagement model. This approach bypasses the temporal cost and complexity of live experiments, enabling an efficient feedback loop between the LLM and the network under study. It also allows to control over endogenous factors such as the LLM's position within the social network and the distribution of opinions on a given topic. Our approach is adaptive to the opinion distribution of the underlying network and agnostic to the specifics of the engagement model, which is embedded as a plug-and-play component. Such flexibility makes it suitable for more complex engagement tasks and interventions in computational social science. Using our framework, we analyze the performance of LLMs in generating social engagement under different conditions, showcasing their full potential in this task. The experimental code is publicly available at https://github.com/mminici/Engagement-Driven-Content-Generation.