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OnGoal: Tracking and Visualizing Conversational Goals in Multi-Turn Dialogue with Large Language Models

Created by
  • Haebom

作者

Adam Coscia, Shunan Guo, Eunyee Koh, Alex Endert

概要

この論文では、大規模言語モデル(LLM)との長期的な対話で、ユーザーの目標達成を効果的に評価および管理するためのインターフェースであるOnGoalを紹介します。 OnGoalは、LLMベースの評価によるリアルタイムの目標一致度フィードバック、評価結果の例を含む説明、経時的な目標進行状況の概要などを提供し、複雑な会話を効果的に探索するのに役立ちます。 20人の参加者を対象とした執筆課題の研究を通じて、OnGoalを目標追跡機能のない基本的なチャットインターフェースと比較評価した結果、OnGoalを使用した参加者は目標達成にかかる時間と労力を減らし、エラー解決のための新しいプロンプト戦略を探索することがわかりました。これは、目標の追跡と可視化がLLM会話のエンゲージメントと回復力を向上させることができることを示唆しています。研究結果は、LLMのパフォーマンスを向上させるためのフィードバックを可能にし、ターゲット配信、認知負荷の軽減、相互作用の向上などを改善する将来のLLMチャットインターフェースデザインのTakeawaysを提供します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
LLMベースの会話では、目標の追跡と視覚化は、ユーザーの目標達成時間と労力の削減に効果的であることを示しています。
ユーザーの参加度と回復力の向上に貢献できることを提示。
LLMチャットインターフェースの設計を改善するためのTakeawaysを提示します(目標の伝達、認知負荷の軽減、相互作用の向上、LLMのパフォーマンス改善のためのフィードバック)。
新しいプロンプト戦略のナビゲーションを導き、エラーの解決に役立つことを示します。
Limitations:
研究参加者数が20人と比較的少ない。
執筆課題という特定の作業に限られた研究結果である。他の種類の課題に対する一般化の可能性は限られている可能性があります。
OnGoalインターフェースの長期使用効果とユーザーエクスペリエンスに関するさらなる研究が必要
様々なLLMと様々なタイプの会話の一般化の可能性に関するさらなる研究が必要である。
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