लेखकों ने InfluMatch पेश किया, जो एक तीन-चरण की कैस्केड है जो छोटे ओपन-वेट मॉडल का उपयोग करके प्रभावशाली व्यक्तियों को बहु-भाग थाई मार्केटिंग मानदंडों के साथ कुशलता से मिलान करता है।
- घनत्व पुनर्प्राप्ति 50 उम्मीदवार लौटाती है, जिन्हें टॉप 10 को बनाए रखने वाले 4B ररैंकर द्वारा स्कोर किया जाता है।
- एक 4B रीज़नर थाई तर्क के साथ मानदंड के अनुसार शॉर्टलिस्ट का मूल्यांकन करता है।
- कैस्केड 11-क्वेरी सेट पर 94.1% P@5 प्राप्त करता है, जो Kimi-K2.6 की सटीकता से मेल खाता है।
- यह ~35x कम आउटपुट टोकन उत्सर्जित करता है और एक A100 पर ~20s में क्वेरी सेवा प्रदान करता है।
- ररैंकर का पेयरवाइस फाइन-ट्यूनिंग सटीकता को बढ़ाता है, जबकि रीज़नर का फाइन-ट्यूनिंग एंड-टू-एंड रैंकिंग को खराब करता है।
यह प्रणाली अग्रिम सेवा लागत के एक छोटे हिस्से पर एक तैनात करने योग्य, व्याख्यात्मक KOL खोज समाधान प्रदान करती है।