Überbrückung der Kluft des Vorstellungsvermögens: Kognitive Herausforderungen bei promptbasierten Interaktionen mit LLMs

Основні поняття

Nutzer haben Schwierigkeiten, ihre Ziele und Absichten in Prompts zu übersetzen, um die gewünschten Ausgaben von LLMs zu erhalten. Dies führt zu einer "Kluft des Vorstellungsvermögens", die drei Hauptaspekte umfasst: die Fähigkeitslücke, die Anweisungslücke und die Intentionalitätslücke.

Анотація

Die Studie untersucht die kognitiven Herausforderungen, die Nutzer bei der Interaktion mit Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT haben.
Zunächst wird erläutert, wie Intentionen und Interaktionen in herkömmlichen Softwaresystemen funktionieren. Nutzer entwickeln mentale Modelle des Systems, um ihre Absichten in Aktionen umzusetzen. Bei LLMs ist dieser Prozess jedoch komplexer, da die Modelle eine hohe Flexibilität, Variabilität der Eingabeintentionen und Unbestimmtheit der Ausgaben aufweisen.
Die Autoren definieren daher den Begriff der "Kluft des Vorstellungsvermögens", der drei Hauptaspekte umfasst:

Fähigkeitslücke: Nutzer haben Schwierigkeiten, die erforderlichen Verfahrensschritte zu formulieren, um ihre Absichten umzusetzen.

Anweisungslücke: Nutzer haben Probleme, ihre Absichten präzise in Textprompts für das LLM auszudrücken.

Intentionalitätslücke: Nutzer haben Schwierigkeiten, die Ausgaben des LLMs umfassend zu bewerten, da ihnen der kognitive Kontext für die Aufgabe fehlt.

Die Autoren analysieren dann drei LLM-Schnittstellen (ChatGPT, Spellburst, Cursor) und zeigen, wie diese Schnittstellen versuchen, diese Lücken zu überbrücken. Abschließend diskutieren sie, wie Nutzer durch den Einsatz spezialisierter Werkzeuge und Scaffolding-Funktionen besser bei der Überwindung der "Kluft des Vorstellungsvermögens" unterstützt werden können.

Статистика

Keine relevanten Statistiken oder Kennzahlen identifiziert.

Цитати

"Nutzer haben Schwierigkeiten, ihre Ziele und Absichten in Prompts zu übersetzen, um die gewünschten Ausgaben von LLMs zu erhalten."
"Die Fähigkeitslücke betrifft die Unfähigkeit der Nutzer, die 'wie'-Verfahren zur Umsetzung ihrer Absichten zu formulieren."
"Die Anweisungslücke bezieht sich auf die Herausforderungen der Nutzer, ihre Absichten klar und effektiv als Textprompts auszudrücken."
"Die Intentionalitätslücke spiegelt die Herausforderung wider, dass Nutzer die vom LLM generierten Texte bewerten müssen, ohne den kognitiven Kontext für den Aufgabenprozess zu haben."

Ключові висновки, отримані з

Bridging the Gulf of Envisioning

by Hariharan Su... о arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.14459.pdf

Глибші Запити

Wie können Schnittstellen Nutzer dabei unterstützen, ihre Absichten für LLMs besser zu formulieren, ohne dass sie die zugrunde liegenden Modelle verstehen müssen?

Schnittstellen können Nutzer unterstützen, ihre Absichten für Large Language Models (LLMs) besser zu formulieren, indem sie klare und strukturierte Eingabefelder oder Vorlagen bereitstellen, die den Benutzern helfen, ihre Absichten präzise auszudrücken. Durch die Verwendung von vorgefertigten Beispielen oder Anleitungen können Nutzer besser verstehen, welche Art von Informationen oder Anweisungen das LLM benötigt, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Darüber hinaus können Schnittstellen Autovervollständigungsfunktionen oder kontextbezogene Hinweise bieten, um den Benutzern bei der Formulierung ihrer Eingaben zu helfen. Durch die Integration von Feedbackmechanismen können Schnittstellen auch während des Interaktionsprozesses Rückmeldungen geben, um den Benutzern zu zeigen, wie ihre Eingaben vom LLM interpretiert werden.

Welche Rolle spielen Erfahrung und Expertise der Nutzer bei der Überwindung der "Kluft des Vorstellungsvermögens"?

Erfahrung und Expertise der Nutzer spielen eine entscheidende Rolle bei der Überwindung der "Kluft des Vorstellungsvermögens", da sie dazu beitragen, dass die Nutzer besser in der Lage sind, ihre Absichten klar zu formulieren und die Funktionalitäten des LLMs effektiv zu nutzen. Erfahrene Nutzer können auf frühere Interaktionen mit LLMs zurückgreifen, um zu verstehen, wie sie ihre Absichten präziser ausdrücken können, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Sie können auch über ein tieferes Verständnis der Funktionsweise von LLMs verfügen und somit besser in der Lage sein, die Lücken in der Interaktion zu identifizieren und zu überwinden. Expertise ermöglicht es den Nutzern auch, komplexe Aufgaben zu planen und auszuführen, was ihnen hilft, die Kluft zwischen ihren Absichten und den generierten Ergebnissen zu schließen.

Wie können LLMs so weiterentwickelt werden, dass sie die Intentionen der Nutzer besser verstehen und darauf eingehen können?

LLMs können weiterentwickelt werden, um die Intentionen der Nutzer besser zu verstehen und darauf einzugehen, indem sie verbesserte Sprachverarbeitungstechnologien und semantische Modelle integrieren. Durch die Implementierung von fortschrittlichen Natural Language Understanding (NLU) Techniken können LLMs besser in der Lage sein, die Absichten und Kontexte hinter den Benutzereingaben zu erfassen. Darüber hinaus können LLMs mit erweiterten Fähigkeiten zur Kontextualisierung und Interpretation von Benutzeranfragen ausgestattet werden, um präzisere und relevantere Antworten zu generieren. Die Integration von Feedbackschleifen und iterativen Lernmechanismen kann es LLMs ermöglichen, aus früheren Interaktionen zu lernen und ihre Fähigkeit zur Erfassung und Umsetzung der Benutzerintentionen kontinuierlich zu verbessern. Durch die Berücksichtigung von Benutzerfeedback und die kontinuierliche Optimierung der Modelle können LLMs schließlich eine höhere Genauigkeit und Reaktionsfähigkeit bei der Interpretation und Umsetzung von Benutzerabsichten erreichen.