論文の概要: AI Chains: Transparent and Controllable Human-AI Interaction by Chaining Large Language Model Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01691v1
• Date: Mon, 4 Oct 2021 19:59:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-10-07 02:28:36.177208
• Title: AI Chains: Transparent and Controllable Human-AI Interaction by Chaining Large Language Model Prompts
• Title（参考訳）: AI Chains: 大規模言語モデルの分岐による透明で制御可能な人間-AIインタラクション
• Authors: Tongshuang Wu, Michael Terry, Carrie J. Cai
• Abstract要約: ステップの出力が次のステップの入力となり、ステップごとの利得が集約される。 20人のユーザスタディにおいて、チェインはタスクの結果の質を向上するだけでなく、システムの透明性、制御可能性、コラボレーションの感覚を著しく向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.73129785710807
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although large language models (LLMs) have demonstrated impressive potential on simple tasks, their breadth of scope, lack of transparency, and insufficient controllability can make them less effective when assisting humans on more complex tasks. In response, we introduce the concept of Chaining LLM steps together, where the output of one step becomes the input for the next, thus aggregating the gains per step. We first define a set of LLM primitive operations useful for Chain construction, then present an interactive system where users can modify these Chains, along with their intermediate results, in a modular way. In a 20-person user study, we found that Chaining not only improved the quality of task outcomes, but also significantly enhanced system transparency, controllability, and sense of collaboration. Additionally, we saw that users developed new ways of interacting with LLMs through Chains: they leveraged sub-tasks to calibrate model expectations, compared and contrasted alternative strategies by observing parallel downstream effects, and debugged unexpected model outputs by "unit-testing" sub-components of a Chain. In two case studies, we further explore how LLM Chains may be used in future applications.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、単純なタスクにおいて印象的なポテンシャルを示してきたが、その範囲の広さ、透明性の欠如、制御性の欠如により、より複雑なタスクで人間を支援する際には効果が低下する。 そこで我々は,次のステップの出力が次のステップの入力となり,ステップごとのゲインを集約するという,LLMステップの連鎖という概念を紹介した。 まず、連鎖構築に有用な一連のllmプリミティブオペレーションを定義し、次に、ユーザがそれらのチェーンを、中間の結果とともにモジュラーな方法で変更できるインタラクティブなシステムを示す。 20人のユーザスタディにおいて、チェインはタスクの結果の質を向上するだけでなく、システムの透明性、制御可能性、コラボレーションの感覚を大幅に向上させた。 サブタスクを利用してモデルの期待を調整し、並列的な下流効果を観察することで代替戦略を比較し、対比し、チェインの「単体テスト」サブコンポーネントによる予期せぬモデルの出力をデバッグする。 2つのケーススタディにおいて,LLMチェインが今後の応用にどのように使われるかをさらに検討する。

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