文献理解のための人間の応答を利用したプロンプト最適化

し，その妥当性を評価すると考えられる．したがっ学術分野の細分化や，学術研究の活発化に伴ったて，システムによりタグの根拠となった論文中の文論文数の増加のため，学術研究における関連文献調がタグと同時に提示されれば，人間がシステムのタ査にはより多くの時間や労力が必要となっている．グ抽出過程を理解するのを助け，より適切なタグの関連文献調査を支援するため，学術論文に対して，評価が可能となる．この根拠文の抜き出しは大規模その内容等を表すタグを自動で付与するシステム言語モデルの利用により行える．また，タグの根拠の構築を考える．各論文に付与されたタグの比較な文に対するフィードバックは，プロンプト最適化にどを行うことにより，類似した文献を見つけることおいて，タグの追加情報として利用することがでが容易となる．通常，このようなシステムの構築できる．は，正解ラベル付きデータを用いて，機械学習モデ本研究では，プロンプトの最適化における，人間ルの学習を行う．しかし，大規模言語モデルの利用からのフィードバックの有効性について調査する．により，モデル学習を行わずにシステムを実現するタグとその根拠のペアに対するフィードバックをことができる．用いることで，通常の学習用データよりも小規模な昨今，大規模言語モデルが，その利用の容易さかデータを用いたプロンプト最適化を目指す．より具らさまざまな場面で活用されている．大規模言語モ体的には，まず，学術論文のタグ抽出システムの運デルの利用においては，タスクに応じたモデル学習用を想定する．システム利用者からシステムの出力の代わりに，プロンプトの適切な設計により，特定に対するフィードバックを収集し，これを利用してのタスクに適用することが可能であるが，人間によプロンプトの最適化を行う．る従来のプロンプト設計には時間や労力がかかると―1237―.評価生成0.80.40.20.7言い換え0.70.50.6スコア0.80.20.40.70.50.60.7選択