大規模言語モデルの数値データ説明における例示と補足の効果

大規模言語モデル（LLM）は,質疑応答等の定性的な推論や数学等の定量的な推論が可能である.一方で,定性的な推論と定量的な推論を組み合わせることが必要なCSVデータのような数値データを,統計知識に基づいて自然言語で説明できるかは明らかでない.本研究では,数値データの統計知識に基づいた説明において,説明能力を向上させる効果が高くコストの低い手法を,次の3種類のLLMへの指示で検証した.すなわち,1)例も補足もない指示,2)基本的な統計量等の例示,3)LLMの役割や分析の目的等の補足,である.その結果,例示よりも補足の方が説明能力を向上させる効果は同等でもコストは低く,数値データを統計知識に基づいて説明できた.