大規模言語モデルを用いた規則適合判定と理由の生成

自律型ロボットと人間が共生したり，自動運転車が公道を走る世の中ではロボットや計算機の行動が，規則に沿ったものであるか説明できる規則適合判定技術は責任問題に関わるため重要である．本研究では，普通自動車免許の学科試験を題材とし，判定理由も出力可能な規則適合判定技術の開発を試みた．実験の結果，GPT-4を用いた手法で，先行研究と比較して高い精度を達成した．また，GPT-3.5やGPT-4と比較して軽量なモデルで規則適合判定と理由の生成が可能であることを確認した．