人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第38回 (2024)
セッションID: 2G1-GS-11-02
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コピーライターの思考プロセスを用いたFine-Tuning手法の提案および評価実験
*新納 大輔佐々木 康晴並河 進廣瀬 大山上 陽平川田 琢磨岸本 和也小堀 友樹新井 奈生北 弘樹白上 慎也福田 匡宏伊藤 拓哉阿部 由吾鶴岡 慶雅松原 仁
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抄録

LLMを創造的タスクにおいて活用する際,専門的な知識が不足しているがゆえに満足のいく出力が得られないことがあった.そこで,コピーライターの思考プロセスをデータセットとして用いてファインチューニングを行うことで,出力物の評価がどのように変わるのかについて,ファインチューニングをしていないLLMの出力と比較することで検証した.条件付きではあるものの,ファインチューニング済みLLMでは総合評価が5%上昇し,下位項目評価である「時代性がある」が 24%,「チャーミングである」が 13%上昇した.

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© 2024 人工知能学会
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