論文の概要: Follow-Up Questions Improve Documents Generated by Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12017v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 07:16:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 11:20:27.767984
• Title: Follow-Up Questions Improve Documents Generated by Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる文書改善に関するフォローアップ質問
• Authors: Bernadette J Tix,
• Abstract要約: 本研究では,短文文書に対するユーザからの要求に応じて,大規模言語モデルがフォローアップ質問を生成することの影響について検討する。 本研究は,文書の嗜好と質的ユーザエクスペリエンスの両方において,問合せのメリットを示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study investigates the impact of Large Language Models generating follow up questions in response to user requests for short text documents. Users provided prompts requesting documents they would like the AI to produce. The AI then generated questions to clarify the user needs before generating the requested documents. Users answered the questions and then indicated their preference between a document generated using both the initial prompt and the questions and answers, and a document generated using only the initial prompt, and gave feedback about their experience with the question-answering process. The findings of this study show clear benefits to question-asking both in document preference and in the qualitative user experience.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,短文文書に対するユーザからの要求に応じて,大規模言語モデルがフォローアップ質問を生成することの影響について検討する。 ユーザは、AIが生成したいドキュメントをリクエストするプロンプトを提供した。 そしてAIは、要求されたドキュメントを生成する前に、ユーザのニーズを明確にするために質問を生成する。 ユーザは質問に回答し、最初のプロンプトと質問と回答の両方を用いて生成されたドキュメントと、最初のプロンプトのみを用いて生成されたドキュメントの間に好みを示し、質問回答プロセスでの経験についてフィードバックした。 本研究は,文書の嗜好と質的ユーザエクスペリエンスの両方において,問合せのメリットを示すものである。

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