LLMベース文法誤り訂正における編集の多数決による過剰訂正の抑制

大規模言語モデルを用いた文法誤り訂正には過剰訂正が頻発する．本研究では，過剰訂正を抑制することを目的として，単一モデルから複数の候補を生成し，編集の多数決に基づいてアンサンブルする推論手法を提案する．なお，提案法はモデルの改変や追加学習を必要としない汎用的な手法である．4-shot設定で3種類の英語ベンチマークにおける性能を検証し，greedyな推論と比較して最大10ポイント以上スコアが向上することを示した．また，指示文によらず訂正文の品質が安定することも明らかとなった．