論文の概要: ChainBuddy: An AI Agent System for Generating LLM Pipelines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13588v2
• Date: Sat, 08 Feb 2025 21:59:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:24:32.280540
• Title: ChainBuddy: An AI Agent System for Generating LLM Pipelines
• Title（参考訳）: ChainBuddy: LLMパイプラインを生成するAIエージェントシステム
• Authors: Jingyue Zhang, Ian Arawjo,
• Abstract要約: ChainBuddyは、ChainForgeプラットフォームに組み込まれたAIワークフロー生成アシスタントである。 単一のプロンプトまたはチャットから、ChainBuddyは、ユーザの要求に応じてChainForgeでスターター評価パイプラインを生成する。 AIアシストを使用すると、参加者は要求の少ない作業負荷を報告し、より自信を持ち、LCMの振る舞いを評価する高品質なパイプラインを作成しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7624021966289605
• License:
• Abstract: As large language models (LLMs) advance, their potential applications have grown significantly. However, it remains difficult to evaluate LLM behavior on user-defined tasks and craft effective pipelines to do so. Many users struggle with where to start, often referred to as the "blank page problem." ChainBuddy, an AI workflow generation assistant built into the ChainForge platform, aims to tackle this issue. From a single prompt or chat, ChainBuddy generates a starter evaluative LLM pipeline in ChainForge aligned to the user's requirements. ChainBuddy offers a straightforward and user-friendly way to plan and evaluate LLM behavior and make the process less daunting and more accessible across a wide range of possible tasks and use cases. We report a within-subjects user study comparing ChainBuddy to the baseline interface. We find that when using AI assistance, participants reported a less demanding workload, felt more confident, and produced higher quality pipelines evaluating LLM behavior. However, we also uncover a mismatch between subjective and objective ratings of performance: participants rated their successfulness similarly across conditions, while independent experts rated participant workflows significantly higher with AI assistance. Drawing connections to the Dunning-Kruger effect, we draw design implications for the future of workflow generation assistants to mitigate the risk of over-reliance.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が進歩するにつれて、その潜在的なアプリケーションは大幅に成長した。 しかし、ユーザ定義タスクにおけるLCMの挙動を評価し、効果的パイプラインを構築することは依然として困難である。 多くのユーザーはどこから始めるかに苦慮しており、しばしば「ブランクページ問題」と呼ばれる。 ChainForgeプラットフォームに組み込まれたAIワークフロー生成アシスタントであるChainBuddyは、この問題に対処することを目指している。 単一のプロンプトまたはチャットから、ChainBuddyは、ユーザの要求に応じてChainForgeでスターター評価LDMパイプラインを生成する。 ChainBuddyは、LCMの振る舞いを計画し、評価するための簡単で、ユーザフレンドリーな方法を提供する。 本稿では,ChainBuddyをベースラインインタフェースと比較した内的ユーザスタディを報告する。 AIアシストを使用すると、参加者はより要求の少ない作業負荷を報告し、より自信を持ち、LCMの振る舞いを評価する高品質なパイプラインを作成しました。 しかし、私たちはまた、パフォーマンスの主観的評価と客観的評価のミスマッチを明らかにしました。参加者は、同じ条件で成功度を評価し、独立した専門家はAIアシストで参加者ワークフローを有意に高く評価しました。 Dunning-Kruger効果への接続を図り、ワークフロー生成アシスタントの設計上の意味を描き、過度な信頼性のリスクを軽減する。

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