1. 本研究の学術的背景、研究課題の核心をなす学術的「問い」は何ですか？
大規模言語モデル（LLMs）は、さまざまなタスクに適用されていますが、描像誤認や幻覚についてはまだ課題が残されています。また、LMMにドメイン特有のツールを追加することで、専門的な知識により簡単で正確なアクセスを可能にすることが重要です。本研究の学術的問題は、NCBIのWeb APIを使用してジェノムに関する質問に答えるためのLLMsの教育法を提案することで、LMMの専門的な知識にアクセスする手法を改善することにあります。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
本研究の目的は、Codexを用いてNCBI Web APIを使用してジェノミクスの質問に答える手法を提案することであり、LMMの推論精度を向上させることです。提案された手法では、APIの呼び出しを検出して実行できる増強デコーディングアルゴリズムを使用しており、GeneTuringベンチマークの8つのタスクにおいて、state-of-the-artの性能を発揮しています。

3. 本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは何ですか？
今年（2021年）は、自然言語処理における大きな進展がありました。本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して、NCBIのWeb APIをジェノミクスの質問に使用する方法を提案しており、専門的な知識にアクセスする手法を改善することができます。

4. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
本研究では、Codexを使用してNCBI Web APIを使用してジェノムに関する質問に答える手法を提案し、LMMの推論精度を改善することが明らかになりました。また、提案された手法がGeneTuringベンチマークの8つのタスクでstate-of-the-artの性能を発揮することが実証されました。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
本研究では、GeneTuringベンチマークの8つのタスクにおいて提案された手法が、state-of-the-artの性能を発揮することが実証されました。また、今後の改善につながる価値あるインサイトにつながる結果となっております。