LLMを用いた不適切発話データの自動生成に関する研究

大規模言語モデル（LLM）の抱える問題点の一つに，暴力的な表現や性的な表現などユーザに不快感を与える不適切な発話をしてしまう問題がある．これらの不適切発話を検出・抑制するモデルの学習には不適切発話データが必要となるが，人手で全てのデータを作成すると非常に大きなコストがかかってしまう．本研究では，LLMを用いることで人手による作成コストを抑えつつ不適切発話検出・抑制モデルの学習データを作成することを目指す.公開LLMを用いて不適切発話データの作成実験を行った結果，LLMで生成されたデータの品質を高めるには人手アノテーション等の対応が必要であるが，人手コストを低減できることを明らかにした．