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公開番号2025064234
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-17
出願番号2023173831
出願日2023-10-05
発明の名称情報処理装置
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人弁理士法人秀和特許事務所
主分類G10L 15/22 20060101AFI20250410BHJP(楽器;音響)
要約【課題】コストを抑えつつ精度の高い対話を提供する。
【解決手段】ユーザが行った発話の内容を認識し、複数の所定のドメインにおける意図理解にそれぞれ特化した複数の第1の言語モデルのリストと、前記発話の内容と、を含むプロンプトテキストを生成し、前記プロンプトテキストを第2の言語モデルに入力して、前記第2の言語モデルから得られたレスポンスの内容に基づいて、前記発話の内容に対応したドメインを持つ前記第1の言語モデルを特定し、前記発話の内容を、前記特定した第1の言語モデルに転送する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ユーザが行った発話の内容を認識することと、
複数の所定のドメインにおける意図理解にそれぞれ特化した複数の第１の言語モデルのリストと、前記発話の内容と、を含むプロンプトテキストを生成することと、
前記プロンプトテキストを第２の言語モデルに入力し、前記第２の言語モデルから得られたレスポンスの内容に基づいて、前記発話の内容に対応したドメインを持つ前記第１の言語モデルを特定することと、
前記発話の内容を、前記特定した第１の言語モデルに転送することと、
を実行する制御部を有する、情報処理装置。
続きを表示（約 420 文字）【請求項２】
前記プロンプトテキストに含まれる前記リストは、前記複数の第１の言語モデルのそれぞれが特化しているドメインを自然言語で説明する文章を含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記プロンプトテキストは、前記発話の内容に対応したドメインを持つ前記第１の言語モデルがどれであるか、自然言語によって問い合わせる文章を含む、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１の言語モデルおよび前記第２の言語モデルは、自然言語による対話タスクを行うよう学習された言語モデルである、
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記制御部は、前記発話の内容を転送した前記第１の言語モデルから得られたレスポンスを、前記発話に対するレスポンスとして出力する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、対話技術に関する。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
入力された文章に基づいて、チャットボットが回答を生成する技術がある。これに関し、例えば、特許文献１には、複数のチャットボットにアクセス可能な環境において、入力された質問に適したチャットボットを選択するシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第６５５５８３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示は、コストを抑えつつ精度の高い対話を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の実施形態の一態様は、
ユーザが行った発話の内容を認識することと、複数の所定のドメインにおける意図理解にそれぞれ特化した複数の第１の言語モデルのリストと、前記発話の内容と、を含むプロンプトテキストを生成することと、前記プロンプトテキストを第２の言語モデルに入力し、前記第２の言語モデルから得られたレスポンスの内容に基づいて、前記発話の内容に対応したドメインを持つ前記第１の言語モデルを特定することと、前記発話の内容を、前記特定した第１の言語モデルに転送することと、を実行する制御部を有する、情報処理装置である。
【０００６】
また、他の態様として、上記の装置が実行する方法、当該方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、または、該プログラムを非一時的に記憶したコンピュータ可読記憶媒体が挙げられる。
【発明の効果】
【０００７】
本開示によれば、コストを抑えつつ精度の高い対話を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
第一の実施形態に係る対話システムの概要図。
車載装置１０のハードウェア構成図。
車載装置１０のソフトウェア構成図。
車載装置１０の制御部１１が実行する処理の流れを示した図。
対話中継部１１２が生成するプロンプトテキストの一例。
車載装置１０の制御部１１が実行する処理のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
近年、機械学習の発展にともない、言語モデルを搭載した製品が増えている。例えば、大規模なデータセットを用いた機械学習によって精度を高めた大規模言語モデル（Large Language Model，以下ＬＬＭ）を製品に組み込むことで、対象の製品に、自然言語による対話機能を追加することができる。
【００１０】
自然言語による対話が有用な例として、自動車がある。例えば、車載装置にＬＬＭを搭載することで、タッチパネル等を操作することなく、情報を得ることができるようになる。斯様な機能は、走行中など手が離せない場合において特に有用である。
（【００１１】以降は省略されています）

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