大規模言語モデルによる選好規則の推定とアイデア生成の統合フレームワーク

大規模言語モデル（LLM）は，創造的タスクにおけるアイデア生成支援に活用されている．しかし，LLM単体で生成するアイデアは無難な表現に偏りやすく，個人や文脈に応じた選好を十分に反映できない．また，個人や文脈が変化する中で再学習なしで選好を反映する手法が求められるが，選好基準を指示文として明示することは難しい．本研究では，ペアワイズ比較データを基にLLMが自然言語で選好規則を推定し，その結果を生成プロセスに直接接続する統合フレームワークを提案する．実験では，推定した選好規則により選好の分類精度が向上すること，選好規則に基づいて生成したアイデアは規則なしの場合よりも選好に適合することを示した．