論文の概要: What You Say = What You Want? Teaching Humans to Articulate Requirements for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08775v1
• Date: Fri, 13 Sep 2024 12:34:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-16 16:39:02.425389
• Title: What You Say = What You Want? Teaching Humans to Articulate Requirements for LLMs
• Title（参考訳）: 何て言ったらいいのか? LLMに必要なことを人間に教える
• Authors: Qianou Ma, Weirui Peng, Hua Shen, Kenneth Koedinger, Tongshuang Wu,
• Abstract要約: 本稿では,要求指向型プロンプトエンジニアリング(ROPE)について紹介する。 30名の初級者を対象にした研究では,要求重視の訓練が初級者の性能を2倍に向上させ,従来のプロンプトエンジニアリングトレーニングと即時最適化を著しく上回った。 我々の研究は、人間とLLMの協調的なプロンプトにおいて、より効果的なタスクデリゲーションの道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.398086645901742
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prompting ChatGPT to achieve complex goals (e.g., creating a customer support chatbot) often demands meticulous prompt engineering, including aspects like fluent writing and chain-of-thought techniques. While emerging prompt optimizers can automatically refine many of these aspects, we argue that clearly conveying customized requirements (e.g., how to handle diverse inputs) remains a human-centric challenge. In this work, we introduce Requirement-Oriented Prompt Engineering (ROPE), a paradigm that focuses human attention on generating clear, complete requirements during prompting. We implement ROPE through an assessment and training suite that provides deliberate practice with LLM-generated feedback. In a study with 30 novices, we show that requirement-focused training doubles novices' prompting performance, significantly outperforming conventional prompt engineering training and prompt optimization. We also demonstrate that high-quality LLM outputs are directly tied to the quality of input requirements. Our work paves the way for more effective task delegation in human-LLM collaborative prompting.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTに複雑な目標(例えば、カスタマーサポートチャットボットの作成)を達成させるには、流動的な書き込みやチェーン・オブ・ソート技術といった側面を含む、綿密な迅速なエンジニアリングが必要になります。 新たなプロンプトオプティマイザは、これらの側面の多くを自動的に洗練しますが、カスタマイズされた要件(例えば、多様な入力を処理する方法)を明確に伝達することは、人間中心の課題である、と私たちは主張しています。 本研究では,要求指向型プロンプトエンジニアリング(ROPE)について紹介する。 LLM生成フィードバックを意図的に実践する評価・トレーニングスイートを通じてROPEを実装した。 30名の初級者を対象にした研究では,要求重視の訓練が初級者の性能を2倍に向上させ,従来のプロンプトエンジニアリングトレーニングと即時最適化を著しく上回った。 また、高品質のLCM出力が入力要求の品質と直接結びついていることも示している。 我々の研究は、人間とLLMの協調的なプロンプトにおいて、より効果的なタスクデリゲーションの道を開く。

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