プロンプトの言語による数値時系列解釈能力の変化

数値時系列（データ）は時系列予測[1]，言語生成[2,3]など多くのタスクで重要な入力情報となる．数値の正確な解釈は下流タスクの性能向上に不可欠であり，例えば図1のように数値時系列から説明テキストを生成するタスク[4]を正確に解くためには，数値時系列から最小の値と対応する年を抽出する必要がある．しかし，LLMの数値時系列解釈能力は不明確であり，従来の評価は算術演算や表に対する論理推論が中心であったが，最近では数値時系列に特化した評価タスクの開発が進められている[5]．本研究では，環境測定データのような数値時系列における，LLMの数値解釈能力について評価を行う．さらにプロンプトの言語（日本語と英語）の違いが性能に与える影響にも焦点を当てる．具体的には，数値時系列解釈タスクにおける日本語と英語のプロンプトによるモデルの性能の違いを調査し，言語の特性がLLMの数値解釈能力にどのように影響するかを評価する．