講演情報
[1Yin-A-43]制御バリア関数を用いた大規模言語モデルの話題維持
〇妹尾 直哉1、井上 正樹1、宮岡 佑弥1 (1. 慶応義塾大学)
キーワード：
大規模言語モデル、制御バリア関数、話題維持
本研究の目的は，大規模言語モデル（LLM）における話題維持（Topic Maintenance）を学習不要な手法で実現することである．専門的な相談システムや教育用チャットボットなど，特定の話題範囲内での安定した生成が求められる実用的場面において，既存の学習ベース手法は計算コストが高く新しい制約への適応が困難である．本研究では，制御工学の Control Barrier Function (CBF) を用いた学習不要のアライメント手法 CBF-LLM を話題維持タスクに適用した．Llama 3 (8B) による実験を実施し，複数のプロンプトを用いた統計的評価により，中立プロンプトおよび外乱を含むプロンプトの両方において話題維持の有効性を確認した．CBF-LLMが多様な条件下で話題維持に有効であることを実証した．