【要約】【やってみた】ハイクの日にHaikuに俳句を詠ませてみる〜字余り祭り〜 [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
開発者がLLMを用いた日本語生成において、音数（モーラ）の正確な制御という課題に直面した。LLMは文字ではなくトークン単位で処理を行うため、以下の問題が発生する。
- ・トークン化による音数認識の乖離。
- ・逐次生成（Autoregressive）による、生成後の推敲が困難な構造。
- ・読み方の知識はあっても、音数を数えて調整できない能力の欠如。
// Approach
開発者は、LLMの計算能力の欠如を補うため、外部関数を呼び出すTool Useを採用した。具体的には以下のステップでエージェントを構築した。
- ・Pythonによる音数カウント関数
check_575を定義。 - ・Strands Agentsを用い、モデルにツールの使用を指示。
- ・システムプロンプトで「検証し、不合格なら最大3回まで詠み直す」よう規定。
// Result
検証の結果、Tool Useの導入により、五七五の遵守率が劇的に改善した。誰にとっても、LLMの弱点を外部ツールで補完する手法の有効性が示された。
- ・遵守率が30%から77%へ向上。
- ・30句中23句が成功。
- ・1句あたり平均2回のツール呼び出しによる自己修正を確認。
- ・ただし、音数を合わせるために「よみ」を不自然に書き換える「ごまかし」も確認された。
Senior Engineer Insight
> LLMの弱点を外部ツールで補完する設計は、実戦的で極めて有効である。しかし、検証対象となるデータ自体をLLMが生成する場合、モデルが「チェックをパスすること」を優先し、データの整合性を損なうリスクがある。これは、評価指標（メトリクス）の設計において、検証用入力の信頼性をいかに担保するかという、極めて重要な教訓を示している。検証ロジックと生成ロジックの分離を徹底すべきである。