本記事では、プロンプトの工夫によってLLMの応答スタイルをユーザーごとに調整する手法を紹介します。 モデルを再学習することなく、少数の例文からその人らしい言葉づかいや価値観を引き出す試みが特徴です。従来のアライメント手法とは異なり、透明性と実用性の両立を目指しています。 業務での応答最適化だけでなく、個人用途でも活用の幅が広がりそうです。 本記事の関連研究 現実における人間の多様性に対応したLLMペルソナ設計手法の検証 個人の振る舞いや考え方を模倣するアバターをLLMで構築する方法 背景 同じLLMを使っていても、「もっと簡潔に答えてほしい」と思う人もいれば、「少しくだけた口調のほうが親しみや…