LLM動的ステアリングにおける構造プロンプトカーネル
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本研究は、大規模言語モデル(LLM)の出力挙動を構造的に制御するため、 **重み付き構造プロンプトカーネル**を提案する。 従来のプロンプトエンジニアリングは自然言語による指示に依存しており、 モデル内部の確率統計挙動に依存するため再現性に限界がある。 本研究では 推論視点(Reasoning Perspectives) を複数ロールとして生成し、 それらの相互作用を 構造グラフ としてプロンプト内部に注入する方法を提示する。 本構造は M\*C\*Re\* 第一原理に基づく 4ノード完全結合構造 として定義される。 さらに本研究では - 外部注入型実装- 内部状態機械型実装 の二つの実装形態を提示し、 本理論が実装レイヤーに依存しない構造原理であることを示す。 なお、論文原稿は、著者本人を特定し難いものとし、別ペルソナを用意したものとなる
Fields of Study & Subjects
Topic Modeling
Natural Language Processing Techniques
Adversarial Robustness in Machine Learning
Publication details
- Journal / source
- Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
- Publication date
- 16 March 2026
- Language
- JA