LLMを用いた発話生成のキャラクター性付与におけるプロンプトとファインチューニングの効果比較

が最良かは、試行錯誤によるところが大きく最適解LLMによる発話生成時にキャラクター性を持たがはっきりしない。せ一貫したペルソナで会話させることは、人間であプロンプトエンジニアリングのみで個人の性格をるユーザと自然な会話を実現させるうえで重要な再現する研究[1]では、MBTI[2]のパーソナリティ理要素である.その手法としてプロンプトエンジニア論を発展させて性格診断が行える16Personalities[3]リングやFine-tuneがあるが、どのような設定の組の性格特性を用い、GPT-4[4]に上記の性格特性を含み合わせが最適かよくわかっていない。本研究でむプロフィール情報から発言例とその特徴を生成さは、5名のキャラクターを対象に、4種類のLLMをせ、結果を再度プロンプトに組み込むことで人格の用いて、プロンプトとFine-tuneの効果比較を行っ再現性向上を報告している。た。実験の結果、few-shotを中心にプロンプトの有キャラクター模倣の研究ではないが、Fine-tuneを効性を確認したと同時に、実験の範囲では小規模な行ったモデルがプロンプトエンジニアリングと比較Fine-tuneが総合的に良い結果を示した。して有意に高い性能を示した事例[5]や、両手法が同程度の性能を示した報告[6]がある。これらの研