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SUMMARY:ニホンゴ食べません。LLMで敬語コンパイラを作っ
 てみた - Sau
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DESCRIPTION:# 問題提起\n\n「はい」と打ちたいだけのメー
 ル返信を「お世話になっております。かしこまりまし
 た。よろしくお願いいたします」に組み立てる日々。
 敬語とboilerplateを多用するビジネス日本語は私が大学で
 学んだ日本語とあまりにも違う。  \nLLMに添削してもら
 えるようになって助かった部分もあるが、「堅すぎる
 」と言われたこともあり過剰な敬語も避けなければな
 らない。\n\nエンジニアとして、自分の悩みをツールで
 解決したい、そんな思いで敬語コンパイラを作った。LL
 M専門家ではない普通のPythonエンジニアが、複数のLLMを
 比較した上で、自然な敬語およびビジネスメールを書
 けるツールを設計してみた。また、日本語は言葉通り
 に受け取れないことも多いため（例：「行けたらいく
 」は「いかない」を意味する）、ビジネス日本語を解
 読するツールも合わせて作ってみた。\n\n# 構成\n\n教科
 書の日本語をビジネス日本語に「コンパイル」するLLM
 を、Pythonで比較・改善し、再利用可能なツールに仕上
 げるまでの実体験を共有する。対話型のセッションに
 すべく、クイズなどを多く使う予定。\n\n1. 導入(6分)：
 非ネイティブのサラリーマンの悩みを説明。例：「ア
 ップデートありますか」を「忙しい中恐縮ですが、そ
 の後のご状況いかがでしょうか」としたい  \n2. データ(
 12分)：Python製の評価スクリプトで教科書の日本語→ビ
 ジネス日本語の変換タスクを自作評価で定量比較\n4. 最
 適化(7分)：DSPyライブラリを使って、評価結果でプロン
 プトを自動チューニング。会場で「人間 vs LLM敬語バト
 ル」含む  \n5. ツール化(3分)：最適化されたプロンプト
 で /keigoというカスタムスキルを作成。デモ含む\n6. Q&A (
 2分)
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