日本語平易化へのTaskArithmeticの応用とその検証

大規模言語モデルは平易化においても一定の性能を持つことが知られており,平易化コーパスによる学習を行うことでより高性能な平易化モデルが作成できることが期待できるが,日本語平易化データセットは質・量ともに十分ではない.この問題を解決するため,モデルの重みの加減算によりモデルの能力を転移する技術であるTaskArithmeticの応用を検討したが,平易化へ適用した事例は少ない.本研究では日本語平易化コーパスSJNCを用い,平易化におけるTaskArithmeticの有効性を検証した.自動評価の結果スコアの向上が確認され,TaskArithmeticが日本語の平易化に対しても有効である可能性が示された.