[4Xin2] ポスターセッション2

[4Xin2-92] 大規模言語モデルの生成反論文のテンプレート追従性

〇天野 祥太朗¹、中川 智皓^2,1,3、内藤 昭一^3,4,5、井之上 直也^6,3、山口 健史⁵、尾﨑 大晟²、新谷 篤彦^1,2 (1.大阪府立大学、2.大阪公立大学、3.理化学研究所、4.株式会社リコー 、5.東北大学、6.北陸先端技術大学院大学)

キーワード：大規模言語モデル

批判的思考力の育成には議論に対して複数のフィードバックを行うことが有効であり，学習者が作成した論述に対して自動で反論を与えることを考える．
大規模言語モデルにより，流暢な文生成が可能となったが，生成内容を論理構造レベルで制御できるかは十分な検証がされていない．生成する反論を制御できれば、事前に用意した論理構造に基づき網羅的または特定の観点に焦点を当てた反論を意図的に与えることができる．本研究では，GPT-3.5に論理構造を表すテンプレートを与えて反論を生成した場合，指示通りの反論が生成できるのかを検証する．
オンラインディベートプラットフォームと即興型英語ディベートの過去問から議題と立論を収集し，テンプレートの意図通りに反論文が生成されているかの評価を行った．
指定したテンプレート通りに生成できたが，論理構造が複雑なテンプレートではスコアが低い．それを踏まえても，議題ごとのスコアは高く，テンプレートの意図に沿った反論文を生成することができていた．
本研究は，GPT-3.5を使用しての多様な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．