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

• 研究課題/領域番号: 25K03191
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連; 小区分60030:統計科学関連; 合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 金沢大学
• 研究代表者: 平尾 努 金沢大学, 電子情報通信学系, 教授 (40396148)
• 研究分担者: 安田 宜仁 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, 協創情報研究部, 主幹研究員 (50396149) ; 奥村 学 東京科学大学, 総合研究院, 教授 (60214079) ; 西野 正彬 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, 協創情報研究部, 特別研究員 (90794529)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円); 2027年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円); 2026年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円); 2025年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
• キーワード: 大規模言語モデル / 忠実性 / 検証器

研究開始時の研究の概要

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、プロンプトが含む言語構造的・形式的要件に着目し、この要件と整合する忠実性の高いテキスト生成実現をめざす。