反論生成におけるLLMの論理構造準拠の向上を目的とした段階的生成手法の提案

近年，大規模言語モデル（LargeLanguageModels;LLM）の急速な発展により，人間と同等，あるいはそれ以上の品質でテキストを生成することが可能となった．最新のモデルは，複雑な文脈理解や論理的な推論能力を示しており，多様な分野での応用が進んでいる．その中でも，教育分野におけるLLMの活用は大きな注目を集めており，個別の学習者に合わせたフィードバック生成や，対話を通じた学習支援システムへの導入が期待されている．とりわけ，批判的思考力1）や論理的思考力を育成する「ディベート教育」の文脈において，LLMのポテンシャルは高い．ディベート教育では，特定の論題に対して肯定・否定の立場から論理的に主張を構1）論理的・客観的で偏りのない思考であり，自分の推論過程を意識的に吟味する反省的思考である[1].BaselineLLM(一括生成)入力(𝑇,𝐴,𝑁,𝑆)出力𝐶𝐴構造逸脱or品質低下提案手法の基礎論理構造テンプレート𝑆•Mitigation:𝑧により緩和可能•Alternative:𝑥より𝑧を優先(全リストは付録表6参照)Step1内容計画入力(𝑇,𝐴,𝑁)出力𝐶𝐴反論の核⟨𝑍⟩Step2構造化生成構造制約なし構造遵守に集中張），𝑁:Note（⟨𝑍⟩を特定するための指針），𝑆:Structuretemplate（論理構造テンプレート），𝑍:攻撃点（反論の核），𝐶𝐴:反論を表す．築し，相手の反論に対して再反論を行うプロセスを通じて能力を養う．この際，学習者が自身の主張に対する適切な反論を受け取り，検討することは学習効果を高める上で不可欠である．高品質な反論を即座に生成できるLLMは，理想的なディベートパートナーとしての役割を担い得る．