2026年01月26日
## 要約：
この研究では、LLMのスタイル制御にロジット空間にn-gramモデルを注入する手法を調査しました。特定の条件下（TinyLlama-1.1Bで、Don Quixoteコーパス、lambda=0.1）、スタイル精度が向上しましたが、他の条件下では精度が低下し、テキストの破綻を招きました。結果として、この手法は、プロンプトやLoRAと比較して性能が劣ることが示されました。
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## 翻訳：
この研究は、LLM（大規模言語モデル）のパーソナライズ手法として、プロンプトエンジニアリングやLoRA（LoRA）などのパラメータ効率的なファインチューニングが一般的です。しかし、文章スタイルをプロンプトに落とし込むのが難しく、LoRAのファインチューニングには計算コストがかかります。そこで、ロジット空間にn-gramのスタイル優先度を注入することで、凍結されたLLMのスタイルを制御するという軽量な代替手段を調査しました。具体的には、ドン・キホーテ、CNN/DailyMailのヘッドライン、arXivの抄録など、スタイルが異なるコーパスでn-gramモデルを訓練し、次トークンの確率に対して1～3-gramの優先度を挿入しました。生成時、現在の文脈に一致するn-gramの順序から得られたスタイルログ確率の重み付き和をLLMのロジットに加算し、制御パラメータlambda（0～1）でスケーリングしました。lambdaとスタイルコーパスを調べ、n-gramモデルによるスタイルパープレキシティ、ベースモデルのパープレキシティ（流暢さの指標）、元のトークン分布と制御されたトークン分布間のJensen-Shannon (JS) ダイバージェンス、トークンオーバーラップ統計を報告しました。TinyLlama-1.1Bでは、ドン・キホーテのコーパスでlambda=0.1という狭い領域において、スタイルパープレキシティが24.7%改善され、ベースモデルのパープレキシティが51.4%改善されることを発見しました。この領域外、およびCNN/DailyMailやarXivの抄録などの複数著者によるコーパスでは、小さな非ゼロのlambda値であっても、スタイルと流暢さが一般的に悪化し、大きなlambda値では極端なパープレキシティと一貫性のないテキストにつながります。ロジット空間にn-gramのスタイル優先度を注入することで、軽量で調整可能なスタイル制御が可能ですが、これはデリケートです。これは、低lambda値の狭い範囲でのみ効果的に機能し、プロンプトやLoRAによって一貫して上回ることが示されました。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2601.16224)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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