Eine Taxonomie für Interaktionsmodi zwischen Menschen und Großen Sprachmodellen: Eine erste Erkundung

核心概念

Durch eine systematische Analyse von HCI-Veröffentlichungen seit 2021 haben wir vier zentrale Phasen im Ablauf der Mensch-KI-Interaktion identifiziert - Planung, Unterstützung, Iteration und Testen. Darüber hinaus haben wir eine detaillierte Taxonomie mit vier Hauptinteraktionsmodi entwickelt: Standardprompting, Benutzeroberfläche, kontextbasiert und Agent-Vermittler. Diese Taxonomie soll dazu beitragen, die zukünftige Gestaltung und Bewertung von Mensch-KI-Interaktionen zu unterstützen.

摘要

Die Veröffentlichung untersucht die verschiedenen Interaktionsmodi zwischen Menschen und Großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT. Durch eine systematische Analyse von HCI-Veröffentlichungen seit 2021 haben die Autoren vier zentrale Phasen im Ablauf der Mensch-KI-Interaktion identifiziert:

Planung: In dieser Phase geht es darum, die Ziele der Interaktion und die notwendigen Schritte zu bestimmen.

Unterstützung: Hier unterstützt das LLM den Benutzer bei der Formulierung oder Ausführung seiner Interaktionsvorschläge, z.B. durch Textergänzung.

Iteration: Nach der Etablierung und Fertigstellung eines ersten Interaktionsablaufs wird dieser durch sukzessive Anpassungen verfeinert und verbessert.

Testen: In dieser Phase werden verschiedene Variationen von Benutzerprompts generiert und ausgewertet, um die Breite und Tiefe der Interaktionen zu verstehen.

Darüber hinaus haben die Autoren eine detaillierte Taxonomie mit vier Hauptinteraktionsmodi entwickelt:

Standardprompting: Die grundlegende und weit verbreitete Interaktionsform, bei der Benutzer Prompts eingeben und das LLM darauf reagiert.

Benutzeroberfläche: Die Verwendung von Benutzeroberflächen, um die Eingabe strukturierter Prompts, die Ausgabe variabler Ergebnisse, die Iteration bestehender Interaktionen und das Testen verschiedener Prompt-Variationen zu ermöglichen.

Kontextbasiert: Die Erweiterung von LLMs mit explizit definierten Kontextinformationen oder impliziten Kontexthinweisen, um zielgerichtete Antworten zu erhalten.

Agent-Vermittler: Der Einsatz von LLMs als Vermittler, um Teamdynamiken und -leistung zu verbessern, z.B. durch Aufgabenverteilung basierend auf Fähigkeiten.

Die Taxonomie soll dazu beitragen, die zukünftige Gestaltung und Bewertung von Mensch-KI-Interaktionen zu unterstützen.

統計資料

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引述

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從以下內容提煉的關鍵洞見

A Taxonomy for Human-LLM Interaction Modes

by Jie Gao,Simr... 於 arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00405.pdf

深入探究

Wie können die in der Taxonomie beschriebenen Interaktionsmodi in anderen Anwendungsdomänen wie Bildgenerierung oder Videoerzeugung eingesetzt werden?

Die in der Taxonomie beschriebenen Interaktionsmodi können in anderen Anwendungsdomänen wie Bildgenerierung oder Videoerzeugung vielseitig eingesetzt werden. Zum Beispiel kann der Modus "UI for Structured Prompts Input" in der Bildgenerierung verwendet werden, um Benutzern die Möglichkeit zu geben, strukturierte Eingaben für spezifische Bildanforderungen zu erstellen. Dies könnte die Erstellung von Bildern mit bestimmten Merkmalen oder Stilen erleichtern. Ebenso könnte der Modus "UI for Varying Output" in der Videoerzeugung genutzt werden, um Benutzern die Kontrolle über verschiedene Aspekte der Videoausgabe zu geben, wie z.B. Farben, Layouts oder Effekte.

Welche Herausforderungen und Risiken ergeben sich, wenn LLMs als Vermittler in Teaminteraktionen eingesetzt werden, und wie können diese adressiert werden?

Die Verwendung von LLMs als Vermittler in Teaminteraktionen birgt einige Herausforderungen und Risiken. Eine Herausforderung besteht darin, dass die LLMs möglicherweise nicht immer in der Lage sind, die individuellen Stärken und Schwächen der Teammitglieder angemessen zu berücksichtigen, was zu einer ungleichen Verteilung von Aufgaben führen kann. Darüber hinaus könnten Missverständnisse oder Fehlkommunikation zwischen den Teammitgliedern und dem LLM auftreten, was die Effizienz der Zusammenarbeit beeinträchtigen könnte.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ist es wichtig, klare Kommunikationskanäle zwischen den Teammitgliedern und dem LLM aufrechtzuerhalten. Es könnte auch hilfreich sein, regelmäßige Schulungen und Schulungen für die Teammitglieder anzubieten, um sie mit der optimalen Nutzung des LLMs vertraut zu machen. Darüber hinaus sollten klare Richtlinien und Prozesse für die Aufgabenverteilung und -überwachung festgelegt werden, um sicherzustellen, dass die Teammitglieder angemessen unterstützt werden.

Wie können Benutzer dazu ermutigt werden, über die Standardinteraktion durch Prompting hinaus zu gehen und die vielfältigen Möglichkeiten der in der Taxonomie beschriebenen Interaktionsmodi zu erkunden?

Benutzer können dazu ermutigt werden, über die Standardinteraktion durch Prompting hinaus zu gehen, indem sie Zugang zu Schulungen und Ressourcen erhalten, die ihnen die Vielfalt der in der Taxonomie beschriebenen Interaktionsmodi näherbringen. Dies könnte Schulungen zur Verfügung stellen, die die Benutzer durch die verschiedenen Interaktionsmodi führen und praktische Beispiele für deren Anwendung bieten.
Darüber hinaus könnten Gamifizierungselemente oder Belohnungssysteme implementiert werden, um Benutzer dazu zu motivieren, neue Interaktionsmodi auszuprobieren und zu erkunden. Durch die Schaffung einer positiven und unterstützenden Umgebung können Benutzer ermutigt werden, ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in Bezug auf die Nutzung von LLMs zu erweitern und zu vertiefen.