[3Win5-31] 出力改善フィードバックによる個別化された応答生成手法の提案
キーワード：応答生成、大規模言語モデル
ユーザとエージェントのインタラクションにおけるエンゲージメント向上のために，ユーザの嗜好や個性に合わせてパーソナライズした応答を生成することが重要である．近年，大規模言語モデル（LLM）の発展により，汎用的かつ高品質な応答生成が可能となったが，個別のユーザ特性に合致した応答生成にはさらなる工夫が求められる．本研究では，LLMを用いた応答生成システムにおいて，自動フィードバック機構を導入し，応答のアライメントを行うことで，応答のパーソナライズ性を向上させる手法を提案する．具体的には，エージェントが生成した応答をユーザ特性に合わせて調整された批評モデルが評価し，必要に応じて応答を修正するプロセスを導入することで，ユーザ特性に適合した出力を獲得する．実験では，提案手法の自動フィードバックモジュールが応答性能に与える影響を分析した．
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