メディア

佐野大樹

Googleで生成AIの開発に従事するAnalytical Linguist(アナリティカル・リングイスト)。生成AIやスマートスピーカーなどのバーチャルアシスタントなど、人工知能に言葉を教えるスペシャリスト。オーストラリア国立ウーロンゴン大学にて選択体系機能言語理論の研究で博士(Ph.D)取得後、国立国語研究所で日本語について入手可能な唯一の均衡コーパス『現代日本語書き言葉均衡コーパス』の構築に従事。プロジェクト終了後、情報通信研究機構ユニバーサルコミュニケーション研究所にて、災害時の問題-対応策ツイートのマッチングや含意データベースの開発を行う。2014年より現職。編著「Mapping Genres, Mapping Culture: Japanese texts in context」、科学論文「Million-scale Derivation of Semantic Relations from a Manually Constructed Predicate Taxonomy」、言語資源『日本語アプレイザル評価表現辞書』などを執筆、公開。

このエントリーをはてなブックマークに追加
記事一覧

人に説明をするとき、例を提示することはよくあるが、生成AIにも例を与えることは有効だ。Googleで生成AIの開発に従事するアナリティカル・リングイストである佐野大樹氏は、「数学の問題などを解く過程を例としてプロンプトに含めることで、生成AIの正解率が上がるという報告もある」という。

()

Googleで生成AIの開発に従事する言語学者の佐野大樹氏は、「プロンプトに指示の補足を入れることによって、生成AIの回答はより整理され、分析などがしやすくなる」という。佐野氏が執筆した『生成AIスキルとしての言語学』より、指示の補足の有無によって、生成AIの回答がどう変わるか解説する。

()