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質問対応システムにおけるLLMの有用性の検討

質問対応システムにおけるLLMの有用性の検討

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カテゴリ: 部門大会

論文No: MC3-6

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): On the effectiveness of LLM in Question-Answering Systems

著者名: 村田 仁朗(近畿大学),井手 晴香(近畿大学),篠崎 隆志(近畿大学),半田 久志(近畿大学)

著者名(英語): Hiroaki Murata (Kindai University),Haruka Ide (Kindai University),Takashi Shinozaki (Kindai University),Hisashi Handa (Kindai University)

キーワード: LLM|ファインチューニング|LoRaLoRa|Large Language Model|fine-tuning|Low-Rank Adaptation

要約(日本語): 学内向けに提供している質問対応システムにおいて、類似質問が数多く寄せられていた。こういった質問について、LLMを用いて回答文の自動作成を行うことで、質問対応の円滑化を図った。本研究では、代表的な日本語に対応した学習済みLLMに対して、過去の質問応答データを学習させ、ファインチューニングを行なった。これら3つのモデルについて質問対応におけるLLMの有用性を検討した。

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