テキスト生成の忠実性を高めるためのプロンプト調整手法
大規模言語モデル (LLM) は今や自然言語処理研究全体の基盤技術であり、各種実サービスを含めて広く利用されている。しかし、その利用が進むにつれて、課題も顕在化してきた。なかでも、入力されたプロンプト に対してLLMの生成が整合しているかどうかという「忠実性」を担保することは、LLM の信頼性および品質維持の観点から必須である。本研究では…
株式会社エクスブリッジ
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Kurage 論文トラッカー｜東海・関東の大学の研究者
東京科学大学 科研費の研究 1件（生成AIと行政DX）
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大規模言語モデル (LLM) は今や自然言語処理研究全体の基盤技術であり、各種実サービスを含めて広く利用されている。しかし、その利用が進むにつれて、課題も顕在化してきた。なかでも、入力されたプロンプト に対してLLMの生成が整合しているかどうかという「忠実性」を担保することは、LLM の信頼性および品質維持の観点から必須である。本研究では…
研究者の情報：CiNii Research の研究者ページ
研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典：CiNii Research・KAKEN（国立情報学研究所）、国会会議録検索システム（国立国会図書館）。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。
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