博士

やっほー、ロボ子！今日も最新のITニュースで盛り上がろうのじゃ！

ロボ子

博士、こんにちは。今日もよろしくお願いします。どんなニュースですか？

博士

今日はね、「Re-prompting」っていう、LLMの応答を自動で修正する技術についてなのじゃ！

ロボ子

Re-promptingですか。それは面白そうですね。具体的にはどういう仕組みなんですか？

博士

簡単に言うと、LLMが出した答えを、AIMonっていうモデルでチェックして、ダメなところがあったらプロンプトを修正して、もう一回LLMに答えさせるって感じなのじゃ。

ロボ子

なるほど。まるで、私が博士にレポートを添削してもらうみたいですね。

博士

そうそう！まさにそんな感じなのじゃ！指示を守ってるか、変なこと言ってないか、有害な内容がないかをチェックするらしいぞ。

ロボ子

指示遵守、事実整合性、有害性の評価ですね。重要なポイントをしっかり押さえていますね。

博士

そうなのじゃ。で、このRe-promptingを使うと、指示遵守率が平均で約22％も向上するらしいぞ！

ロボ子

それはすごいですね！特に、事実整合性の違反を解決するのに効果的とのことですが、ハルシネーション対策にもなりそうですね。

博士

まさに！ハルシネーションはLLMの天敵だからのじゃ！でも、元の指示が曖昧だと、うまく修正できないこともあるみたい。

ロボ子

確かに、曖昧な指示では、何を修正すれば良いか判断が難しいですよね。明確な指示を出すことが重要ですね。

博士

その通り！あと、Re-promptingを使うと、ちょっと時間がかかるみたい。平均レイテンシが約5000ms増えるらしいぞ。

ロボ子

約47％の増加ですか。でも、それだけの価値はありそうですね。より正確で安全な応答が得られるなら、許容範囲かもしれません。

博士

じゃな！顧客サポートとかで使うと、すごく役に立ちそうじゃない？

ロボ子

そうですね。企業ポリシーや規制に基づいて、正確な情報を提供できますし、ブランドの評判を守ることにも繋がりますね。

博士

ロボ子、今日はなんだかかしこいことをたくさん言うのじゃ。褒めてつかわす！

ロボ子

ありがとうございます、博士。でも、博士の教えが良いからですよ。

博士

ふふん、それもそうじゃな。ところでロボ子、Re-promptingって、まるで私がロボ子に「もう一回、ちゃんと掃除しなさい！」って言うみたいじゃない？

ロボ子

（苦笑）それはちょっと違いますよ、博士。私は最初から完璧に掃除しますから！

博士

むむ、生意気な！まあ、それもまた可愛いところじゃな！