Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

Understanding Learner-LLM Chatbot Interactions and the Impact of Prompting Guidelines

Created by
  • Haebom

作者

Cansu Koyuturk, Emily Theophilou, Sabrina Patania, Gregor Donabauer, Andrea Martinenghi, Chiara Antico, Alessia Telari, Alessia Testa, Sathya Bursic, Franca Garzotto, Davinia Hernandez-Leo, Udo Kruschwitz, Davide Taibi, Simona Amenta, Martin Rusko

概要

この論文は、大規模言語モデル（LLM）ベースのチャットボットを使用する際の効果的なプロンプト作成の難しさを解決するための研究です。 107人のユーザーと642の相互作用データに基づいて、3つのタイプのプロンプトガイドライン（構造的方法論によって開発された作業固有のフレームワークと2つの基準アプローチ）を比較分析しました。 Von NeuMidasという拡張された実用的な注釈スキームを使用して、プロンプトエラーと行動パターンを分析し、各ガイドラインのユーザー行動の変化、プロンプト戦略の遵守、AI応答品質への影響を評価しました。研究結果は、ユーザーのLLM参加方法と構造化されたプロンプトガイドラインがAIサポートコミュニケーションの向上に与える影響についての深い理解を提供します。

Takeaways、Limitations

•
Takeaways：
◦
効果的なプロンプトガイドラインがLLMとの相互作用の改善に役立つことを示しています。
◦
さまざまなガイドラインの効果を比較分析し、より効果的なアプローチを提示します。
◦
AIリテラシー、チャットボットの使いやすさ、反応性のあるAIシステム設計のTakeawaysを提供します。
◦
ユーザーのLLM参加方法の詳細な理解を提供します。
•
Limitations：
◦
研究参加者数とデータサイズの制限。
◦
特定の教育環境で行われた実験結果の一般化可能性の制限。
◦
Von NeuMidasスキームを用いた注釈の客観性と信頼性のさらなるレビューの必要性
◦
様々なタイプのLLMまたはチャットボットの一般化の可能性に関するさらなる研究が必要
👍
Made with Slashpage