ファシリテータ導入と適応的観点選択を組み合わせたLLMマルチエージェント協調による表生成

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-06-13
• タイトル: ファシリテータ導入と適応的観点選択を組み合わせたLLMマルチエージェント協調による表生成
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 数理モデル化と問題解決1
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 株式会社NTTデータ関西
• 著者所属: 株式会社NTTデータグループ
• 著者名: 奥野, 尚己; 湯浅, 晃
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 大規模言語モデル (LLM) は様々な NLP タスクで高い性能を示すが，高度な言語理解や生成が求められるタスクにおいてはその性能に課題がある．本稿では与えられた文書に対して，文書の目的に適した列と行のヘッダを決め，各セルの内容を埋める表生成タスクに焦点を当てる．複数の要素を比較したり，多くの情報を整理して提示したりする場面において表形式は有用であるが，適切な観点を選択した上で情報を集約することは難しい．LLM の性能を向上させるために，複数の LLM エージェントをコラボレーションさせるフレームワークが提案されている．複数のエージェントを用いてシンプルな議論を行う既存手法に対して，提案手法はファシリテータの導入および意見の観点を適応的に選択し，ユーザへのレビューを行うものである．予備実験では，従来の BERT を用いた表生成手法と比較し，LLM を用いた手法の有効性を確認した．本実験では，Web 検索により収集した文書を入力とし，レポート作成を目的とした表生成を行い，提案手法を評価した．ベースラインとなる表からの改善度合いを人手評価した結果，シンプルな議論を用いた既存手法により得られた表が，提案手法によって改善されることを確認した．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2024-MPS-148, 号 44, p. 1-2, 発行日 2024-06-13
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会