自己修正（Self-Correction）ループにおけるLLM評価機能の実装と改善

自己修正（Self-Correction）ループにおけるLLM評価機能の実装と改善とは

自己修正（Self-Correction）ループにおけるLLM評価機能の実装と改善とは、大規模言語モデル（LLM）が生成した出力の品質を、別のLLMまたは同じLLM自身が評価し、その評価結果に基づいて元のLLMが自身の出力を自動的に修正・改善する一連のプロセスを指します。このアプローチは、LLMの推論能力や応答精度を飛躍的に向上させるための重要な手法であり、特に複雑なタスクや多段階の推論が必要な場面でその真価を発揮します。親トピックである「LLMによる自動評価（Judge）」の概念をさらに発展させ、評価結果を単にスコアリングするだけでなく、具体的な改善行動に結びつけることで、LLMの自律的な学習と性能向上を実現します。実装には、適切な評価プロンプトの設計や、修正戦略の最適化が鍵となります。

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