تعد المراجعات عبر الإنترنت واحدة من العوامل الرئيسية التي تؤثر على قرارات المستهلكين في عصرنا الرقمي. وقد أظهرت الأبحاث السابقة كيف يمكن لإجابات المديرين على هذه المراجعات أن تؤثر بشكل كبير على إدارة العلاقات مع العملاء وأداء الشركات. ومع ذلك، فإن جزءًا كبيرًا من هذه المراجعات يبقى بلا رد بسبب الحاجة الكبيرة لجهود بشرية تستجيب للزيادة السريعة في عدد المراجعات.

على الرغم من النجاح الملحوظ الذي حققه الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجموعة من المهام، إلا أن هذه النماذج العامة قد لا تتماشى بشكل جيد مع التفضيلات البشرية الخاصة بفروع معينة. ولذلك، تُستخدم عملية تعديل نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل شائع لتخصيص هذه النماذج لتناسب التطبيقات الخاصة بالمجالات المحددة. ولكن هناك عدة تحديات تواجه هذه العملية، بما في ذلك الهلوسة وصعوبة تمثيل التفضيلات البشرية المحددة، بالإضافة إلى التحفظ الزائد في تحسين السياسات الخارجية.

لحل هذه التحديات، يقدم الباحثون طريقة جديدة لتعديل تفضيلات النماذج لتتماشى مع تفضيلات البشر في مجالات المراجعات عبر الإنترنت. في البداية، يتم تحديد مصدر الهلوسة، واقتراح طريقة فعالة لتحسين السياق لتخفيف هذه المشكلة. كما تقدم النظرية الجديدة المقترحة منهجًا يجعل من الممكن إنشاء أزواج التفضيلات البشرية بشكل تلقائي في هذا المجال.

علاوة على ذلك، يُقترح منهج التعلم المنهجي لتعزيز عملية تعديل التفضيلات. وبالإضافة إلى ذلك، تم تقديم طريقة جديدة تعتمد على تقدير الكثافة للتغلب على مشكلة التحفظ الزائد الموجود في طرق تعديل التفضيلات الحالية. وقد أثبتت التقييمات الشاملة تفوق الطريقة المقترحة في تعديل تفضيلات نماذج اللغة الكبيرة، مما يعزز من إمكانية استخدامها في المستقبل لتحسين إدارة المراجعات عبر الإنترنت.