論文の概要: Enhancing User Interaction in ChatGPT: Characterizing and Consolidating
Multiple Prompts for Issue Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04568v1
- Date: Wed, 7 Feb 2024 04:07:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-08 16:54:52.119016
- Title: Enhancing User Interaction in ChatGPT: Characterizing and Consolidating
Multiple Prompts for Issue Resolution
- Title（参考訳）: ChatGPTにおけるユーザインタラクションの強化:課題解決のための複数プロンプトの特性と統合
- Authors: Saikat Mondal, Suborno Deb Bappon, Chanchal K. Roy
- Abstract要約: 我々はJavaとPythonに関連する問題を解決するために提出された686のプロンプトを分析した。
プロンプトを4つのギャップ(例えば、コンテキストの欠如)で完全に統合し、3つのギャップ(例えば、追加機能)でプロンプトを部分的に統合できます。
調査の結果と証拠は, (a) ユーザ時間を節約し, (b) コストを削減し, (c) ユーザの満足度を高めることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.176434782905268
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Prompt design plays a crucial role in shaping the efficacy of ChatGPT,
influencing the model's ability to extract contextually accurate responses.
Thus, optimal prompt construction is essential for maximizing the utility and
performance of ChatGPT. However, sub-optimal prompt design may necessitate
iterative refinement, as imprecise or ambiguous instructions can lead to
undesired responses from ChatGPT. Existing studies explore several prompt
patterns and strategies to improve the relevance of responses generated by
ChatGPT. However, the exploration of constraints that necessitate the
submission of multiple prompts is still an unmet attempt. In this study, our
contributions are twofold. First, we attempt to uncover gaps in prompt design
that demand multiple iterations. In particular, we manually analyze 686 prompts
that were submitted to resolve issues related to Java and Python programming
languages and identify eleven prompt design gaps (e.g., missing
specifications). Such gap exploration can enhance the efficacy of single
prompts in ChatGPT. Second, we attempt to reproduce the ChatGPT response by
consolidating multiple prompts into a single one. We can completely consolidate
prompts with four gaps (e.g., missing context) and partially consolidate
prompts with three gaps (e.g., additional functionality). Such an effort
provides concrete evidence to users to design more optimal prompts mitigating
these gaps. Our study findings and evidence can - (a) save users time, (b)
reduce costs, and (c) increase user satisfaction.
- Abstract（参考訳）: プロンプトデザインは、ChatGPTの有効性を形作る上で重要な役割を担い、モデルが文脈的に正確な応答を抽出する能力に影響を与える。
従って、chatgptの実用性と性能を最大化するために最適なプロンプト構成が不可欠である。
しかし、不正確または曖昧な指示がChatGPTからの望ましくない応答を引き起こすため、準最適プロンプト設計は反復的な洗練を必要とする可能性がある。
既存の研究では、ChatGPTが生み出す応答の関連性を改善するためのいくつかの素早いパターンと戦略を探求している。
しかし、複数のプロンプトの提出を必要とする制約の探求はまだ未解決の試みである。
本研究では, コントリビューションが2つある。
まず、複数のイテレーションを必要とするプロンプトデザインのギャップを明らかにする。
特に、JavaやPythonに関連する問題を解決するために提出された686のプロンプトを手動で分析し、11のプロンプト設計ギャップ(例えば仕様の欠如)を特定します。
このようなギャップ探索はChatGPTにおける単一プロンプトの有効性を高めることができる。
次に,複数のプロンプトを1つのプロンプトに統合することにより,ChatGPT応答の再現を試みる。
プロンプトを4つのギャップ(例えば、コンテキストの欠如)で完全に統合し、3つのギャップ(例えば、追加機能)でプロンプトを部分的に統合することができる。
このような取り組みは、ユーザーがこれらのギャップを緩和するより最適なプロンプトを設計するための具体的な証拠を提供する。
我々の研究結果と証拠はできる。
(a)ユーザ時間を節約する
(b)コストを削減し、
(c) ユーザの満足度を高める。
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