本記事では、LLMのふるまいを数値で整えて、人間らしい行動を安定して再現する手法を紹介します。
まずは、自然言語だけでは思いどおりの反応が得られにくいという課題にふれていきます。そのうえで、数値を使ってモデルのふるまいを調整する考え方が、どんな可能性をひらくのかを見ていきます。
実務につながりそうな視点でまとめていきます。
背景
LLMを使ったシミュレーションが注目されています。LLMを使えば、現実では難しい実験や、倫理的に扱いづらい行動も安全に検証できます。複雑な人間行動の分析が、これまでよりずっと手軽かつスピーディに進むようになってきました。
ただ、エージェントの行動をどう制御するかが、重要な問題です。
たとえば「ティナは35歳の経済学者で、サンフランシスコ在住。趣味はハイキング」といった自然言語の説明を使って特徴を決める方法には、いくつかの問題があります。
1つは、同じ説明でもモデルが変わるとエージェントの行動が変わってしまうことです。
また、自然言語での設定には曖昧さもあります。「権威に従いやすい」「集団に同調しやすい」と書いても、どのくらいの強さで、どんな場面でそうなるかまでは明確に伝わりません。
さらに、モデルのバージョンが変わったり、アクセスできる環境が変わったりすると、同じ設定でも再現が難しくなることがあります。
そこで本記事では異なる切り口からLLMのふるまいをコントロールする術を紹介します。
数値で「プログラム可能な特性」として扱う方法です。
実験心理学の知見をもとに、定量的で再現しやすいエージェント制御の仕組みを設計し、社会シミュレーションの精度と信頼性を高めることを目指した取り組みとなっています。
