@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00228980,
 author = {米倉, 晴紀 and 田中, 福治 and 水本, 旭洋 and 山口, 弘純},
 issue = {28},
 month = {Nov},
 note = {スマートホームでは多様なセンサやネットワーク家電から得られるデータをもとに様々なサービスが提供される．サービスの開発段階において，サービスで利用する機械学習モデルの構築や，実環境において運用する前のテストのために，スマートホームシミュレータが活用されている．しかし，既存のスマートホームシミュレータでは，住人の行動モデルを事前に設定するか，マニュアル操作で住人を操作する必要があるため，多様な生活パターンを考慮したシミュレーションは困難である．そこで本研究では，スマートホームシミュレータを使用する際のユーザの負担軽減，および，シミュレーション設定の多様化を目指し，大規模言語モデル（LLM）により，住人の生活行動を生成可能か検討する．複数の LLM をローカル環境に構築し評価した結果，LLaMa (7B) を 2bit 量子化したモデルを用いることで，同じ LLaMa (7B) を 8bit 量子化したものや LLaMa(13B) を 2bit 量子化，8bit 量子化したもの，Falcon(7B) を 8bit 量子化したものと比較し，LLM への平均問い合わせ回数を 4,141回 (34.2%)，平均生成時間を 0.057秒 (10.9%)，プログラム実行時間を 2,516秒 (40.7%) 削減しつつ，詳細な設定を入力せずとも起床から就寝までの生活行動を生成できることを確認した．},
 title = {スマートホームシミュレータにおける大規模言語モデルを用いた生活行動の自動生成に関する検討},
 year = {2023}
}