[3F1-GS-10] AI応用：言語モデル

[3F1-GS-10-04] LLM による前提生成ステップを用いた反論の攻撃力向上手法

〇尾﨑 大晟¹、中川 智皓^1,5、内藤 昭一^2,3、井之上 直也^4,5、山口 健史³、天野 祥太郎¹、新谷 篤彦¹ (1. 大阪公立大学、2. 株式会社リコー、3. 東北大学、4. 北陸先端科学技術大学院大学、5. 理化学研究所)

キーワード：大規模言語モデル、前提生成、ディベート教育

本研究では，大規模言語モデル (以下 LLM) が，ディベートにおいて相手の主張を弱めるためにより攻撃力のある反論文を生成するために，肯定主張が立つ5つの前提を生成する前提生成ステップ，その後に相手の主張を弱めるために効果的に前提を選択(生成)する攻撃前提生成ステップの二つのステップを経て，反論文を生成するというフレームワークを提案する．過去の中高生英語ディベート競技大会のデータから収集した議題と肯定立論を受け取ったLLMに提案フレームワークを適用して生成した反論文と，適用せずに生成した反論文を，学生の評価者にチェック評価してもらうことで検証を行った．結果として，二つのステップを経た場合の生成反論は攻撃する前提が明文化され，一定効果を発揮した．本研究は、大規模言語モデルを使用した高品質反論文の生成に貢献する可能性を報告するものであり、教育応用への実用性を調査する一助となることを期待する．