LLMにおける内部表現を用いた日本語スタイル制御メカニズムの分析

大規模言語モデル（LLM）は質問応答や要約文生成などで高い性能を示し，企業での実用化が進んでいる．これに伴い，生成文の文体や口調の制御という新たな需要が高まっているが，従来のプロンプトによる工夫では制御に限界があり，モデルの再学習は計算コストが高いという課題が存在する．本研究では，モデル内部の表現を直接操作するアプローチに着目し，特に日本語の特徴的な口調を対象として，スタイルベクトルの抽出とその制御可能性を検証する．さらに，スタイル間の制御性能の違いを内部表現の観点から分析し，スタイルベクトルの理解を深めることで，LLMのスタイル制御技術の発展に貢献する．