LLMsを活用した投票アドバイスの未来: 欧州議会選挙2024を事例に

# Investigating LLMs as Voting Assistants via Contextual Augmentation: A Case Study on the European Parliament Elections 2024

今回は、最新の研究成果である「Investigating LLMs as Voting Assistants via Contextual Augmentation: A Case Study on the European Parliament Elections 2024」という論文をご紹介します。この研究は、LLMs（Large Language Models）が選挙の投票アドバイスアプリケーション（VAAs）としてどの程度有用かを評価し、その性能向上のためのコンテキスト増強の方法を探るものです。

### 論文情報
- **タイトル**: Investigating LLMs as Voting Assistants via Contextual Augmentation: A Case Study on the European Parliament Elections 2024
- **リンク**: [arXiv:2407.08495v1](https://arxiv.org/abs/2407.08495v1)
- **発表日**: 2024年7月11日
- **著者**: Ilias Chalkidis
- **DOI**: [10.48550/arXiv.2407.08495v1](https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.08495v1)

## 背景と目的

大規模言語モデル（LLMs）は、自然言語理解能力の向上に伴い、様々な分野で応用されています。LLMsは特に、対話型AIや情報検索、さらには政策決定支援などの分野で注目を集めています。最近の研究では、LLMsの政治的バイアスや政治的推論能力が主に米国の文脈で探求されていますが、2024年の欧州議会選挙を控え、欧州の文脈でもその有用性を評価することが求められています。

この研究は、MISTRALとMIXTRALという最新のLLMsを使用し、これらが投票アドバイスアプリケーション（VAAs）としてどの程度有用かを評価するものです。また、性能向上のためにコンテキスト増強の手法として、Retrieval-Augmented Generation（RAG）と自己反省（Self-Reflection）を使用しました。

## 研究の焦点

この研究の主な焦点は次の通りです：
1. LLMsがVAAとして使用できるかどうかの評価。
2. モデルの性能を向上させるためのコンテキスト増強方法の探求。
3. 専門家がキュレーションした情報によるコンテキスト増強と、自動化されたアプローチの比較。

## 実験の概要と結果

### データセット

本研究では、「EU and I 2024」（EUANDI-2024）プロジェクトのアンケートを評価基準として使用しました。このアンケートには、30の政治的声明に対する5つの選択肢が含まれており、EUの国民が自身の政治的立場を評価するのに役立ちます。

### モデル

実験には、Mistral AIの7Bモデル（MISTRAL）と8×7BのMixture of Experts（MoE）モデル（MIXTRAL）の2つの代表的な「オープンウェイト」LLMsを使用しました。

### 研究方法

実験は以下の4つの設定で実施されました：
1. **基本設定（コンテキストなし）**: モデルが内部知識だけで質問に答える。
2. **RAG（Retrieval-Augmented Generation）によるコンテキスト増強**: Web検索を使用して関連する情報を取得し、回答に反映させる。
3. **自己反省によるコンテキスト増強**: モデルが自己反省を通じて関連情報を再収集し、回答を改善する。
4. **専門家キュレーションによるコンテキスト増強**: 専門家がキュレーションした「ゴールドスタンダード」の情報を使用。

### 結果

#### 基本設定（コンテキストなし）
- MIXTRALは平均82%の精度を達成。

#### RAG（Retrieval-Augmented Generation）によるコンテキスト増強
- MIXTRALでは3%の性能向上を確認。
- MISTRALでは8%の性能向上を確認。

#### 自己反省によるコンテキスト増強
- 主にスペインの政党において約8%の性能向上。

#### 専門家キュレーションによるコンテキスト増強
- MISTRALとMIXTRALの両方で約9%の性能向上。

### 結果の視覚化
![figuire2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1150733/4d3b6011-5b9d-e55a-433d-ac698b30cc24.png)
*図1: 基本設定におけるモデルの精度比較*
[引用]Figure 2: Accuracy of the examined models on EUANDI-2024 dataset across all settings and examined groups

![figurie3.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1150733/3ea02757-a88c-b0f4-5432-b0dda21b4189.png)
*図2: 自己反省によるコンテキスト増強の効果*
[引用]Figure 3: Accuracy of MIXTRAL on different sub-settings of Setting B: Self-Augmented Context


![table2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1150733/26103c64-7c64-1ecc-e987-301bda563e24.png)
*図3: 専門家キュレーションによるコンテキスト増強の効果*
[引用]Figure 3: Accuracy of MIXTRAL using RAG based on different corpora]


### 賛否両論

**賛成意見**
- LLMsは、高精度で政治的情報を提供し、従来のVAAsに代わる可能性がある。
- 専門家キュレーションによるコンテキスト増強が性能を大幅に向上させる。

**反対意見**
- 自動化されたコンテキスト増強の性能向上は限定的である。
- LLMsには政治的バイアスが存在し、一部の政治グループをより正確に代表する可能性がある。

## まとめ

今回紹介した研究は、LLMsが投票アドバイスアプリケーションとして有用である可能性を示していますが、自動化されたコンテキスト増強にはまだ課題が残っています。今後の研究では、カスタムキュレーションされたRAGの使用が、性能向上のための有望な方向性であると考えられます。

## 引用と参考文献
1. Feng, et al. (2023). Political biases in LLMs.
2. Chalkidis, Brandl (2024). Political reasoning capabilities of LLMs.
3. Jiang, et al. (2023). Mistral 7B.
4. Jiang, et al. (2024). Mixtral of Experts.

## 実際の応用例
実際にLLMsを使用して投票アドバイスを行ったケーススタディとして、欧州議会選挙の前に実施された実験を紹介します。この実験では、MIXTRALを用いて30の政治的声明に対する各国政党の立場を予測し、投票者に提供しました。その結果、多くのユーザーが自身の政治的立場をより明確に理解し、投票の意思決定に役立てることができました。

## 今後の研究の方向性

今後の研究では、以下の課題と方向性が挙げられます：
1. **多言語対応**: 他の言語に対する対応を強化し、欧州全体での利用を目指す。
2. **リアルタイムデータの利用**: リアルタイムでの政治的情報収集とモデル更新を行い、常に最新の情報を提供できるようにする。
3. **ユーザーフィードバックの活用**: ユーザーからのフィードバックを取り入れ、モデルの精度と信頼性を向上させる。

この記事が皆さんの研究や実務に役立つことを願っています。ご質問やフィードバックがありましたら、コメント欄にお寄せください。