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LLMに「大喜利」させる新戦略

プロンプト(プロンプトエンジニアリング、few-shot、in-context learning)

📝 これは「短信」です ― AIDBリサーチチームが独自の視点で論文を紹介する、カジュアルで読みやすいコンテンツです。

LLMもちゃんと工夫すれば人間と同じくらい面白いことが言えるかも、との研究報告。

今回検証されたのは「写真で一言」のようなお題。

1. 画像を細かく観察する
2. 共感されるテーマに持ち込む
3. 世代や文化に合った言葉を使う
4. 回答を繰り返しチェックさせる

こうしたプロセスを踏むことで、実際にウケている人間の回答とほとんど差がない答えをするケースも出てくるとのこと。

特に重要なのが最初の観察ステップで、画像内の要素(登場人物、背景、表情など)を多角的に抜き出して面白いポイントを発見することが勝負のようです。

そこから「連想」または「比喩」を使い、ストーリー性や葛藤を持たせる戦略をとることがユーモアのバリエーション拡大につながる。と力説されています。

📄 参照論文

AI Humor Generation: Cognitive, Social and Creative Skills for Effective Humor

著者: Sean Kim, Lydia B. Chilton

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