育児支援対話システムにおけるLLMの性能改善手法の検討

子育ての悩み相談は高いプライバシー性を必要とする．一方で，プライバシーが保証されたローカル環境では，膨大なパラメータで構成される大規模言語モデル（LargeLanguageModel，LLM）を個人が実行するのは困難である．本研究では，4B～14Bの比較的小規模のLLMを対象とし，育児相談対話システムとしての性能向上手法を検討した．その結果，プロンプト設計やファインチューニングにより，LLMの育児相談能力を向上させられることを示した．さらに，子育ての悩み相談対話を模倣した合成対話データセットを構築・公開している点も本研究の貢献である1）．