社会的状況を踏まえた大規模言語モデルによる日本語メール生成

本稿では，LlaMa-2モデルを用いて，LLMが日本語ビジネスメールの社会的状況を反映している文脈を理解する能力を探求した．異なる社会的立場や身分を示すアノテーションラベルを学習させることで，モデルにどのような情報を入力することが社会的な文脈を反映させるのに効果的かを検証した．アブレーション実験を通じて，各種アノテーションラベルの組み合わせがモデルのテキスト生成に与える影響を分析した．これにより，社会的状況を反映したテキスト生成の精度を高めるために必要なアノテーションラベルを特定できた．