少量ショットに対する大規模言語モデル（LLM）を用いた人工データ生成による精度向上の試み

近年，大規模言語モデル（LargeLanguageModel：LLM）の発展により，質問応答や文書生成をはじめとする多様な自然言語処理タスクで高い精度が実現されている．従来のBERTやロジスティック回帰と比較して，LLMはより優れた性能を示しているが，その学習および推論には大量のGPUリソースを必要とするため，業務での安定運用には高額なコストが伴う．一方で，BERTやロジスティック回帰などの従来手法を利用することで，運用コストを削減しながらも一定の性能を維持する方法が考えられる．しかし，分析に必要な十分なデータを集められない事例も多く，これがモデルの性能向上を妨げる要因となる．本研究では，LLMを利用して学習データを人工的に生成する手法に着目し，文書分類タスクにおける軽量モデルの精度向上に寄与するかを検討した．実験の結果，参照なし文書生成プロンプトが最も効果的であり，軽量なモデルでも精度向上が可能であることを確認した．