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Interfaces génératives pour les modèles de langage

Created by
  • Haebom

Auteur

Jiaqi Chen, Yanzhe Zhang, Yutong Zhang, Yijia Shao, Diyi Yang

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Cet article propose « Interfaces génératives pour modèles de langage », une nouvelle méthode d'interaction exploitant les modèles de langage à grande échelle (MLL). Pour surmonter les limites des méthodes traditionnelles de questions-réponses linéaires, les LLM génèrent des interfaces utilisateur (UI) en réponse aux requêtes des utilisateurs, permettant ainsi un engagement plus adaptatif et interactif. Les requêtes des utilisateurs sont transformées en UI spécifiques à chaque tâche grâce à des représentations structurées et à un raffinement itératif. Nous introduisons un cadre d'évaluation multidimensionnel qui compare les interfaces génératives aux interfaces de chat traditionnelles pour une variété de tâches, de modèles d'interaction et de types de questions, capturant ainsi les aspects fonctionnels, interactionnels et émotionnels de l'expérience utilisateur. Les résultats expérimentaux montrent que les interfaces génératives surpassent systématiquement les interfaces conversationnelles, plus de 70 % des utilisateurs les préférant. Ces résultats clarifient quand et pourquoi les utilisateurs préfèrent les interfaces génératives et ouvrent la voie à de futures avancées dans l'interaction homme-IA.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Présentation d'un nouveau paradigme interactif qui surmonte les limites de la méthode linéaire de questions-réponses des LLM existants.
Création d'interfaces utilisateur pour permettre des interactions homme-IA plus efficaces et adaptatives.
Démontrer empiriquement la supériorité des interfaces génératives à travers un cadre d'évaluation multidimensionnel.
Présentation de nouvelles orientations pour la conception de l’interaction homme-IA afin d’améliorer l’expérience utilisateur.
Limitations:
Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer la généralisabilité et l’universalité du cadre d’évaluation proposé.
Des expérimentations et des validations supplémentaires sont nécessaires pour différents types de LLM et de tâches.
Les problèmes d’accessibilité doivent être pris en compte en fonction de la complexité de l’interface utilisateur générée et de la compréhension technique de l’utilisateur.
Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur la sécurité et la fiabilité des interfaces génératives.
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