国産農業用LLMのための要点抽出における模伝的アルゴリズムの検討

一般の学生にとってLLMの利用はAPIを経由した推論が前提でウェイト更新を伴う学習が難しいことが多い。そこで本稿は、LLMの振る舞いを「モデル内部のウェイト＝遺伝子」と「モデル外部の離散プロンプト＝ミーム（模伝子）」に分け、遺伝子を固定したままミームを進化的に改良する模伝的アルゴリズムを提案する。予備検証として、農業ドメインQAの要点抽出における25件のクローズド環境で実験を行った結果、gpt-5-miniは一般化ケンドール距離で第1世代の0.8313から第5世代0.6692へ、gpt-oss-120bは第1世代0.8904から第10世代0.1996へと縮まり、gpt-5.2（第1世代0.7760）を上回った。