この記事では、大規模言語モデル（LLM）を用いたディベートの可能性について説明します。二つのLLMが異なる立場から議論を展開し、最終的に判定するLLMが事実に基づいた側を選ぶという過程を紹介しています。
この技術は、従来のラベリング作業に代わる、人的資源が限られている中でデータセットの真実性の調整プロセスをスケールアップするために有用です。
Amazon SageMakerやAmazon BedrockといったAWSサービスを駆使し、本技術の実装が解説されており、コード例や具体的な手順などもGitHubリポジトリで確認できます。
リーダーの皆さんは、自身のユースケースに適したLLMを使い、このディベート技術を活用することをお勧めします。
出典 : Improve factual consistency with LLM Debates https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/improve-factual-consistency-with-llm-debates/
