はじめに

2023/04/27に開催された「ChatGPT/OpenAI API/LLM活用事例～NewsPicksと朝日新聞の合同勉強会を公開」にて、M研から3名が参加してLTをおこないました。

この記事では、勉強会当日の資料と、発表内容の概要をご紹介します。

ChatGPTを活用した見出し作成支援の検証

ニュース記事は媒体（デジタルや紙面、電光掲示板など）によって見出しの長さの制約が異なります。1つの記事から複数の長さの見出しを書くのは作業負荷も大きいので、社内向けに見出し作成支援システムを提供しています。現在は自動要約生成API「TSUNA」（朝日新聞Playgroundで誰でも遊べます）をベースにしていますが、検証も兼ねてChatGPTによる日本語の見出し生成の評価を行いました。ChatGPTを活用した日本語の見出し生成や要約に興味がある方はぜひ資料をご覧ください！（田口）

LLM Write - LLMで記事の自動執筆CLIを作ってみた話

ReAct Prompting（Yao et al., 2022）という手法を知って、これを使えば既存のモデルでは難しかったことが実現できる！と感じたため、居ても立っても居られなくなってOpenAI APIを触り始めました。
業務では朝日新聞コーパスで学習されたBERTやRoBERTaを触る機会が多く、それらから言語モデルに対するイメージが形成されていたので、固定観念を払拭するためにも「何かアプリケーションを作らなくては」と思って、記事を自動執筆するためのCLIツールを作ってみたので、このLTで紹介させていただきました。個人的な趣味で作ったツールなのでGitHubに公開しています！是非覗いてみてください！（新妻）

LMによる日本語ニュース記事の平易化

M研では現在、朝日新聞記事をもとにしたテキスト平易化コーパスの作成と、それをもちいた平易化生成について研究開発をすすめています。LLMによるテキスト平易化に関する論文もすでに発表されていますが、ここでは（１）日本語テキストに対してどのようにうごくのか、（２）非LLMなモデルとの比較、また（３）作成したコーパスの利用価値について実験をもとに考察しています。さらには、既存の平易化タスクにとどまらないLLM応用として「Zero-Shotでつくる『いろんなやさしい日本語』しんぶん」というものをつくり、新たな平易化の可能性について検討しています。（浦川）

おわりに

告知とともに参加者応募がふえつづけ、最終的には300人以上の方が参加されたようで、現在のLLMに対する盛り上がりを開始前の時点から感じるイベントとなりました。

NewsPicksさんのLTも非常に多岐にわたっており、さまざまな課題に対してすでに実際的な応用を検討されているのが伝わってきました。NewsPicksさんのレポートも、ぜひご覧ください。

今回のような機会を頂きましたNewsPicksさんに、改めて感謝いたします。また、当日ご覧いただいた／いまこの記事を読んでくださったみなさま、ありがとうございました。M研では引き続きLLMにまつわる研究開発を続けてまいります。またどこかで、みなさまと情報共有できる機会があればうれしいです！