特許ウォッチ

公開番号2025068452
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-28
出願番号2023178390
出願日2023-10-16
発明の名称プロンプト入力支援システム、プロンプト入力支援方法及びプロンプト入力支援プログラム
出願人みずほリサーチ&テクノロジーズ株式会社
代理人個人,個人
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250421BHJP(計算;計数)
要約【課題】ノイズの影響を受けにくいレスポンスを得るためのプロンプト入力支援システム、プロンプト入力支援方法及びプロンプト入力支援プログラムを提供する。
【解決手段】支援サーバ20は、複数のAIシステム30に接続される制御部21を備える。そして、制御部21が、プロンプト候補毎に特徴量を算出し、プロンプト候補を複数のAIシステム30に入力したレスポンスを取得し、特徴量に関連付けて、レスポンスの評価結果を取得する。制御部21は、新規プロンプトを取得した場合、評価結果に基づいて、レスポンスを取得するAIシステム30を選択する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
複数の生成系ＡＩに接続される制御部を備えたプロンプト入力支援システムであって、
前記制御部が、
プロンプト候補毎に特徴量を算出し、
前記プロンプト候補を複数の生成系ＡＩに入力したレスポンスを取得し、
前記特徴量に関連付けて、前記レスポンスの評価結果を取得し、
新規プロンプトを取得した場合、前記評価結果に基づいて、前記レスポンスを取得する生成系ＡＩを選択することを特徴とするプロンプト入力支援システム。
続きを表示（約 890 文字）【請求項２】
前記制御部が、
前記プロンプト候補にノイズを加え、
前記ノイズを加えた前記プロンプト候補のレスポンスを、前記生成系ＡＩから取得し、
前記レスポンスにおける前記ノイズの影響に応じて前記評価結果を取得することを特徴とする請求項１に記載のプロンプト入力支援システム。
【請求項３】
前記制御部が、
前記プロンプト候補に追加する参照データにノイズを加え、
前記ノイズを加えた参照データとともに、前記プロンプト候補のレスポンスを、前記生成系ＡＩから取得し、
前記レスポンスにおける前記ノイズの影響に応じて前記評価結果を取得することを特徴とする請求項１に記載のプロンプト入力支援システム。
【請求項４】
複数の生成系ＡＩに接続される制御部を備えたプロンプト入力支援システムを用いて、前記生成系ＡＩへのプロンプトの入力を支援するプロンプト入力支援方法であって、
前記制御部が、
プロンプト候補毎に特徴量を算出し、
前記プロンプト候補を複数の生成系ＡＩに入力したレスポンスを取得し、
前記特徴量に関連付けて、前記レスポンスの評価結果を取得し、
新規プロンプトを取得した場合、前記評価結果に基づいて、前記レスポンスを取得する生成系ＡＩを選択することを特徴とするプロンプト入力支援方法。
【請求項５】
複数の生成系ＡＩに接続される制御部を備えたプロンプト入力支援システムを用いて、前記生成系ＡＩへのプロンプトの入力を支援するプロンプト入力支援プログラムであって、
前記制御部を、
プロンプト候補毎に特徴量を算出し、
前記プロンプト候補を複数の生成系ＡＩに入力したレスポンスを取得し、
前記特徴量に関連付けて、前記レスポンスの評価結果を取得し、
新規プロンプトを取得した場合、前記評価結果に基づいて、前記レスポンスを取得する生成系ＡＩを選択する手段として機能させるためのプロンプト入力支援プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、生成系ＡＩを利用するためのプロンプト入力支援システム、プロンプト入力支援方法及びプロンプト入力支援プログラムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
今日、各種分野で、生成系ＡＩが利用されつつある（例えば、非特許文献１。）。この生成系ＡＩは、指示を与えたり、質問をしたりするために使用されるテキストであるプロンプトに応答することにより、レスポンスとしてテキスト、画像、その他のメディアを生成する。この生成系ＡＩモデルは、テキストデータの膨大なデータセットでトレーニングされた機械学習モデルである大規模言語モデルを用いる。そして、入力された訓練データの規則性や構造を学習し、入力されたプロンプトに対して、同様の特性を持つ新しいデータを生成する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社、“ＧＰＴTM活用支援サービス「ATHEUS for Generative AI」”，［online］，２０２３年５月１日，みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社、［令和５年８月１１日検索］，インターネット＜URL：https://www.mizuho-rt.co.jp/ai_powerhouse/technology/technology/technology-03/gptatheus-for-generative-ai.html＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、大規模言語モデルは、学習に用いたデータセットや、学習方法によって異なる。更に、同じ意味のプロンプトであっても、表記が変動すれば、異なるレスポンスを生成することがある。レスポンスがプロンプトの表記変動の影響を受ける場合、的確なレスポンスを取得できないことがある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するプロンプト入力支援システムは、複数の生成系ＡＩに接続される制御部を備える。そして、前記制御部が、プロンプト候補毎に特徴量を算出し、前記プロンプト候補を複数の生成系ＡＩに入力したレスポンスを取得し、前記特徴量に関連付けて、前記レスポンスの評価結果を取得し、新規プロンプトを取得した場合、前記評価結果に基づいて、レスポンスを取得する生成系ＡＩを選択する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、ノイズの影響を受けにくいレスポンスを得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
実施形態のプロンプト入力支援システムの説明図。
実施形態のハードウェア構成の説明図。
実施形態の処理手順の説明図。
実施形態の処理手順の説明図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
図１～図４に従って、プロンプト入力支援システム、プロンプト入力支援方法及びプロンプト入力支援プログラムを具体化した一実施形態を説明する。本実施形態では、生成系ＡＩのロバスト性を評価する場合を想定する。
図１に示すように、本実施形態のプロンプト入力支援システムは、ネットワークで相互に接続されたユーザ端末１０、支援サーバ２０、複数のＡＩシステム３０を用いる。
【０００９】
（ハードウェア構成例）
図２は、ユーザ端末１０、支援サーバ２０、ＡＩシステム３０等として機能する情報処理装置Ｈ１０のハードウェア構成例である。
【００１０】
情報処理装置Ｈ１０は、通信装置Ｈ１１、入力装置Ｈ１２、表示装置Ｈ１３、記憶装置Ｈ１４、プロセッサＨ１５を有する。なお、このハードウェア構成は一例であり、他のハードウェアを有していてもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許