コンテキストエンジニアリングによる連合学習の要求分析

抄録

分散データに対する機械学習技術の一つとして連合学習が注目されている．連合学習はプライバシや通信などの要素が重要となってくるため，従来の機械学習よりも要件定義が難しい．本研究では，コンテキストエンジニアリングを用いて連合学習の要求分析をする技術の研究を行う．特に本論文では，コンテキストエンジニアリングの一つであるプロンプトエンジニアリングを用いた技術を提案する．大規模言語モデルに複数の専門家の視点をシミュレートさせることで，連合学習の要件の網羅性と質を向上させることを目指す．シンプルなプロンプトと提案手法による大規模言語モデルの出力結果を比較し，その有用性を考察する．本研究は，連合学習における要求分析の課題を解決するための第一歩となる．