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含意推定

• P-3-40A
  含意推論タスクにおいて大規模言語モデル(LLM)の出力は対話相手の特性の影響を受けるか?

  西畑 千哲 (東京電機大学大学院理工学研究科情報学専攻)

  小林 春美 (東京電機大学理工学部理工学科情報システムデザイン学系)

  安田 哲也 (東京大学大学院総合文化研究科)

  大規模言語モデル(LLM) がどのような含意推論を出力するかについて調べた．利用したLLMはのGPT-3.5(OpenAI)であった．このGPTに実験参加者としての役割を与え，含意推定に関するタスクを行った．Nishihata et al.(2023)の人間データと比較した結果，GPTでは人間とは異なり，コミュニケーション相手によって含意推論を変えない場合が多い可能性と，文脈が交絡した場合，文脈情報を利用しない可能性が示された．