[3Xin2] ポスターセッション1

[3Xin2-74] 多言語翻訳モデルを用いた自然言語から人狼知能プロトコルへの翻訳の試み

〇三上 晃寛¹、大槻 恭士² (1.山形大学 大学院 理工学研究科 情報・エレクトロ二クス専攻、2.山形大学 大学院 理工学研究科)

キーワード：機械翻訳、人狼知能、自然言語、人狼知能プロトコル、多言語翻訳モデル

2023年の人狼知能大会自然言語部門ではLLMベースの生成AIを用いて対話を行うエージェントが多数参加し、従来に比べて自然な会話による人狼ゲームが繰り広げられた。しかしその自然さは表層的なもので、発言間や発言と行動の間には多数の矛盾が散見されるものであった。改善手法の1つとして、一貫性のある行動と発言が可能なプロトコル部門エージェントを核として、それをプロトコルと自然言語の相互変換に基づく自然言語入出力部で包むアーキテクチャが考えられる。本研究では、多言語モデルをファインチューニングすることによって、エージェントの日本語発話を人狼知能プロトコルへ変換することを試みた。その結果、単純で短い文は適切なプロトコルに変換できるが、複雑で長い文は変換できないことが示された。