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論文タイトル：LLMを用いた疑似データ生成による価値観の推定精度の検証
著者：冨高 麟太郎, 韓 毅弘, 安尾 萌, SHAN JUNJIE, 西原 陽子
概要：近年，人間の価値観に関する研究が活発に行われている.人間の価値観を反映したデータが少ないため, 学習データを確保するための方法が求められている.本研究では，大規模言語モデル(LLM)を用いた疑似データ生 成により不足データを補い，価値観推定モデルの精度の向上が見られるかを検証する. 検証実験では，LLM で生成し た疑似データで学習データ数を増やし，BERT モデルをファインチューニングすることで価値観を推定するモデルを 作成し，精度を検証する.実験の結果，LLM を用いて生成された疑似データを学習データに使用することにより, 約 10% の精度向上が見られた.
書誌情報：HCGシンポジウム2024, P-1-4
発表日：2024年12月11日