講演情報
[4K4-GS-6b-02]構造化された心理尺度を用いた大規模言語モデルへのペルソナ付与手法
〇志賀 聡子1、新田 泉1、山並 千佳1、須加 純一1、宮川 祥子2、武藤 世良2、伊藤 大幸2、大森 美香2 (1. 富士通株式会社、2. お茶の水女子大学)
キーワード：
大規模言語モデル、ペルソナ、心理尺度、パーソナリティ
大規模言語モデル（LLM）へのペルソナ付与において，既存手法には課題が残る．パーソナリティ特性をスコアで指示する手法は直感的だが，LLMによるスコア解釈が曖昧になる．一方，対話コーパスを与える手法は具体例で指示できるが，データが非構造的でペルソナの制御や客観的評価が困難だった．
本稿では，これらの課題克服のため，心理学の知見を応用し，パーソナリティ特性や価値観を測定する心理尺度を「構造化された具体例」として活用する手法を提案する．具体的には，心理尺度の質問応答例をfew-shotプロンプトに組み込むことで，ペルソナを定義・付与する．本枠組みは，ペルソナの定義と評価を同一構造で行い，客観的な定量評価を可能にする．
提案手法の有効性検証のため，労働者の昇進に関する価値観を対象に，単純なスコア指示手法と比較した．ペルソナ定義に用いた既知の質問に対し応答が再現できるか，また未知の質問で応答が一貫するかを検証した．実験の結果，提案手法は与えたペルソナに適合した応答を一貫して生成でき，客観的評価と応答制御の両方への有効性を示唆した．
本稿では，これらの課題克服のため，心理学の知見を応用し，パーソナリティ特性や価値観を測定する心理尺度を「構造化された具体例」として活用する手法を提案する．具体的には，心理尺度の質問応答例をfew-shotプロンプトに組み込むことで，ペルソナを定義・付与する．本枠組みは，ペルソナの定義と評価を同一構造で行い，客観的な定量評価を可能にする．
提案手法の有効性検証のため，労働者の昇進に関する価値観を対象に，単純なスコア指示手法と比較した．ペルソナ定義に用いた既知の質問に対し応答が再現できるか，また未知の質問で応答が一貫するかを検証した．実験の結果，提案手法は与えたペルソナに適合した応答を一貫して生成でき，客観的評価と応答制御の両方への有効性を示唆した．