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公開番号2025070738
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-02
出願番号2023181253
出願日2023-10-20
発明の名称情報処理システム
出願人株式会社半導体エネルギー研究所
代理人
主分類G06F 40/56 20200101AFI20250424BHJP(計算;計数)
要約【課題】本発明の一態様は、ユーザの求めている文章を得ることのできる情報処理システムを提供する。
【解決手段】文章校正システムにより、ユーザが入力したテキストに基づき、複数の校正済みテキストを得て、それら校正済みテキストの分散表現において平均に近い校正済みテキストをユーザに提案する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ユーザからの入力文章を受け付け、前記ユーザに回答文章を示す入出力インターフェースと、
前記入力文章に基づいてプロンプトを生成する生成部と、
前記回答文章を複数生成する文章生成部と、
前記回答文章に対する文章の分散表現を得て、前記分散表現の平均値を算出し、前記回答文章を選択する比較部と、
を有し、
前記入出力インターフェースは、前記入力文章を前記生成部に出力し、
前記生成部は、前記プロンプトを、前記文章生成部に送信し、
前記比較部は、前記文章生成部から前記回答文章を取得し、前記回答文章を選択的に前記入出力インターフェースに出力する、
情報処理システム。
続きを表示（約 450 文字）【請求項２】
ユーザからの入力文章を受け付け、前記ユーザに回答文章を示す入出力インターフェースと、
前記入力文章に基づいてプロンプトを生成する生成部と、
前記回答文章に対する文章の分散表現を得て、前記分散表現の平均値を算出し、前記回答文章を選択する比較部と、
を有し、
前記生成部は、前記プロンプトをネットワークを介して回答文章を複数生成する文章生成部に送信し、
前記比較部は、前記ネットワークを介して前記文章生成部から前記回答文章を取得し、前記回答文章を選択的に前記入出力インターフェースに出力する、
情報処理システム。
【請求項３】
請求項２において、
前記生成部は、前記プロンプトを前記ネットワークを介して複数の前記文章生成部に送信する情報処理システム。
【請求項４】
請求項１または請求項２において、前記文章生成部は、言語モデルを有する複数種類のディープラーニングエンジンである情報処理システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の一態様は、情報処理システム、情報処理方法に関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【０００２】
なお、本発明の一態様は、上記の技術分野に限定されない。本明細書等で開示する発明の一態様の技術分野は、物、方法、または、製造方法に関するものである。または、本発明の一態様は、プロセス、マシン、マニュファクチャ、または、組成物（コンポジション・オブ・マター）に関するものである。そのため、より具体的に本明細書で開示する本発明の一態様の技術分野としては、半導体装置、表示装置、発光装置、蓄電装置、記憶装置、それらの駆動方法、または、それらの製造方法、を一例として挙げることができる。
【背景技術】
【０００３】
近年、ニューラルネットワークを用いた言語モデルの開発が盛んに行われており、特に大規模言語モデル（ＬＬＭ：ＬａｒｇｅＬａｎｇｕａｇｅＭｏｄｅｌ）が注目されている。大規模言語モデルは、大量のデータを用いて学習された自然言語処理モデルである。大規模言語モデルにより、例えばユーザの指示に対して回答を行う対話モデルを実現できる。非特許文献１では、大規模言語モデルとしてＧＰＴ－４（ＧｅｎｅｒａｔｉｖｅＰｒｅ－ｔｒａｉｎｅｄＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ４）が開示されており、また、対話モデルとしてＣｈａｔＧＰＴが開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
ＳｕｍｍａｒｙｏｆＣｈａｔＧＰＴ／ＧＰＴ－４ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＰｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅＴｏｗａｒｄｓｔｈｅＦｕｔｕｒｅｏｆＬａｒｇｅＬａｎｇｕａｇｅＭｏｄｅｌｓ，ＹｉｈｅｎｇＬｉｕｅｔａｌ．（Ｓｕｂｍｉｔｔｅｄｏｎ４Ａｐｒ２０２３、［ｏｎｌｉｎｅ］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐｓ：／／ａｒｘｉｖ．ｏｒｇ／ａｂｓ／２３０４．０１８５２＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ＣｈａｔＧＰＴのような生成ＡＩを用いたアプリケーションを用いることで、対話形式での文章が作成でき、文章校正ツールとしても用いることができる。
【０００６】
しかしながら、会話文と文語文はかならずしも一致しない。例えば、相手と文章をやりとりする上で、やりとりをする相手が、例えば目上の人であるか、母国語が同じ人であるか、そうでないかによっても最適な文章は違ってくるが、生成ＡＩは多数の対話データから導かれる一つの文章のみが提示されるため、相手に左右されない文章となり、使用者の求める文章にならない恐れがある。
【０００７】
また、複雑な文章の場合、誤解が生じる恐れがある。複雑な文章の場合においても、生成ＡＩのみを用いると、そのデータベース、プログラムによって得られる文章が決まりやすく、そのＡＩが最善と思う文章が提供される。
【０００８】
生成ＡＩは、ｐｙｔｈｏｎやｃ＋＋のような機械言語のプログラム作成ツールとしても用いることができる。このときの出力は、ユーザの問い合わせを生成ＡＩが正しく理解したか、また最適な出力をする学習が十分されているか、に左右される。
【０００９】
このように、生成ＡＩのみでは、ユーザの求めている文章が得られない場合がある。
【００１０】
また、生成ＡＩは、大量のパラメータに基づく大量の計算を行っているため、ユーザの入力条件の変更がどのような影響を与えるか予測が難しい。
（【００１１】以降は省略されています）

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