大規模言語モデルの冗長回答を抑制するためのSelf-Refine機構を組み込んだ医療面接仮想模擬患者

抄録

本研究では，ローカル環境で動作する相対的に小規模な大規模言語モデル (Large Language Model: LLM)を用いて医療面接のための仮想模擬患者を実現する手法を提案する．LLMに基づく仮想模擬患者の冗長な回答を抑制するために，本提案手法では，質問のタイプをLLMに意識させて回答を生成させる仕組みと，AIエージェントアプローチの一つである，Self-Refineと呼ばれる枠組みを応用し，LLM自身に回答の評価とフィードバックを生成させ，そのフィードバックを反映した回答を生成させる仕組みを組み込む．評価実験の結果，従来手法と比較して，提案手法は大幅な性能改善を達成した．