論文の概要: BISCUIT: Scaffolding LLM-Generated Code with Ephemeral UIs in Computational Notebooks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07387v1
• Date: Wed, 10 Apr 2024 23:28:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 15:28:21.709434
• Title: BISCUIT: Scaffolding LLM-Generated Code with Ephemeral UIs in Computational Notebooks
• Title（参考訳）: BISCUIT:計算ノートにおける一時UIによるLLM生成コードの共有
• Authors: Ruijia Cheng, Titus Barik, Alan Leung, Fred Hohman, Jeffrey Nichols,
• Abstract要約: 計算ノートブックに新たなワークフローを導入し,LLMベースのコード生成を短時間のUIステップで拡張する。 このワークフローは、JupyterLabの拡張機能であるBISCUITで、コードコンテキストに基づいてLLMが生成した短命なUIをユーザに提供します。 コード生成LLMにおけるUI中心のインタラクティブパラダイムに対する我々の研究結果の意義について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.640473990776691
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Novices frequently engage with machine learning tutorials in computational notebooks and have been adopting code generation technologies based on large language models (LLMs). However, they encounter difficulties in understanding and working with code produced by LLMs. To mitigate these challenges, we introduce a novel workflow into computational notebooks that augments LLM-based code generation with an additional ephemeral UI step, offering users UI-based scaffolds as an intermediate stage between user prompts and code generation. We present this workflow in BISCUIT, an extension for JupyterLab that provides users with ephemeral UIs generated by LLMs based on the context of their code and intentions, scaffolding users to understand, guide, and explore with LLM-generated code. Through 10 user studies where novices used BISCUIT for machine learning tutorials, we discover that BISCUIT offers user semantic representation of code to aid their understanding, reduces the complexity of prompt engineering, and creates a playground for users to explore different variables and iterate on their ideas. We discuss the implications of our findings for UI-centric interactive paradigm in code generation LLMs.
• Abstract（参考訳）: 初心者はしばしば計算ノートブックの機械学習チュートリアルに携わり、大規模言語モデル(LLM)に基づいたコード生成技術を採用してきた。 しかし、LLMが生成したコードを理解し、操作することの難しさに直面する。 これらの課題を軽減するため,ユーザプロンプトとコード生成の中間段階としてUIベースの足場を提供するとともに,LLMベースのコード生成を短時間UIステップで強化する新しいワークフローを計算ノートに導入する。 このワークフローは、JupyterLabの拡張機能であるBISCUITで、ユーザに対して、コードと意図のコンテキストに基づいてLLMが生成した短命なUIを提供し、ユーザがLLM生成コードを理解し、ガイドし、探索するための足場を提供する。 初心者が機械学習チュートリアルにBISCUITを使用した10のユーザスタディを通じて、BISCUITは理解を助け、迅速なエンジニアリングの複雑さを減らし、ユーザが異なる変数を探索し、アイデアを反復するための遊び場を作るために、ユーザのセマンティックなコード表現を提供することがわかった。 コード生成LLMにおけるUI中心のインタラクティブパラダイムに対する我々の研究結果の意義について論じる。

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