筑波大学人工知能科学センター（C-AIR）の研究チームは、Frame Representation Hypothesisに基づいて、大規模言語モデル（LLM）の出力を制御する新しい枠組みを開発しました。本研究成果は、Transactions of the Association for Computational Linguistics（TACL） に掲載されました。

LLMは文章を「単語」ではなく、より細かな トークン という単位に分割して処理します。そのため、長い単語や専門用語、固有名詞などは、複数トークンとして処理されます。本研究では、単語を構成する複数トークンをフレームとして捉えて、LLMの出力トークンを呈示する概念に沿って誘導する新しいメカニズム「Concept-guided text generation」を構築しました。このような呈示概念に沿った誘導制御は、誤情報や偏りの低減、説明可能性の向上など、より安全で透明性の高いLLMの実現につながることが期待されます。

論文情報
掲載誌：Transactions of the Association for Computational Linguistics (2025) 13: 1436–1458
論文タイトル：Frame Representation Hypothesis: Multi-Token LLM Interpretability and Concept-Guided Text Generation
著者：Pedro H. V. Valois, Lincon S. Souza, Erica K. Shimomoto, Kazuhiro Fukui
DOI：https://doi.org/10.1162/TACL.a.48

著者情報（抜粋）
Pedro H. V. Valois（筑波大学情報理工学位プログラム）
Lincon S. Souza　（筑波大学 システム情報系 (連携大学院)／人工知能科学センター）
福井 和広（筑波大学 システム情報系／人工知能科学センター）

関連発表
本研究成果（TACL掲載論文）は、EMNLP 2025でも発表されています（同一内容の会議発表）。
さらに、本枠組みを発展させ、視覚と言語を統合したモデル（VLM）などへの応用を扱った研究を IEEE ICIP 2025で発表しています。
EMNLP 2025：https://2025.emnlp.org/program/tacl_papers/
IEEE ICIP 2025：https://ieeexplore.ieee.org/document/11084299

人工知能科学センター (C-AIR)