論文の概要: User Feedback in Human-LLM Dialogues: A Lens to Understand Users But Noisy as a Learning Signal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23158v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 23:33:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.909924
• Title: User Feedback in Human-LLM Dialogues: A Lens to Understand Users But Noisy as a Learning Signal
• Title（参考訳）: 人間-LLM対話におけるユーザフィードバック:学習信号としてノイズがあるユーザを理解するためのレンズ
• Authors: Yuhan Liu, Michael J. Q. Zhang, Eunsol Choi,
• Abstract要約: 本研究では,2つのユーザ-LMインタラクションデータセットにおける暗黙のユーザフィードバックについて検討する。 ユーザフィードバックの内容は、人間設計の短い質問において、モデル性能を向上させることができる。 また、ユーザフィードバックの有用性は、ユーザの最初のプロンプトの品質に大きく関係していることもわかりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.43749783815486
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Once language models (LMs) are deployed, they can interact with users long-term, ideally evolving continuously based on their feedback. Asking for direct user feedback can be disruptive; thus, we study harvesting user feedback from user-LM interaction logs. We study implicit user feedback in two user-LM interaction datasets (WildChat and LMSYS). First, we analyze user feedback in the user-LLM conversation trajectory, providing insights into when and why such feedback occurs. Second, we study harvesting learning signals from such implicit user feedback. We find that the contents of user feedback (e.g., user wanted clarification), not just the polarity (e.g., users were unhappy with the previous model response), can improve model performance in short human-designed questions (MTBench) but not on longer and more complex questions (WildBench). We also find that the usefulness of user feedback is largely tied to the quality of the user's initial prompt. Together, we provide an in-depth study of implicit user feedback, showing its potential and limitations.
• Abstract（参考訳）: 一度言語モデル(LM)がデプロイされると、ユーザはフィードバックに基づいて長期的、理想的には継続的に進化する。 ユーザからの直接フィードバックを求めることは破壊的であり,ユーザとLMのインタラクションログからユーザからのフィードバックを抽出する。 本研究では,2つのユーザ/LMインタラクションデータセット(WildChatとLMSYS)における暗黙のユーザフィードバックについて検討する。 まず,ユーザ-LLM会話軌跡のユーザフィードバックを分析し,そのようなフィードバックの発生時期と理由について考察する。 第2に、このような暗黙のユーザフィードバックから学習信号を抽出することについて研究する。 ユーザからのフィードバックの内容(例えば,ユーザが望んだ明確化)は,極性だけでなく(例えば,以前のモデル応答に不満を持ったユーザなど),人間設計の短い質問(MTBench)においてモデル性能を改善することができるが,より長く複雑な質問(WildBench)では改善できないことがわかった。 また、ユーザフィードバックの有用性は、ユーザの最初のプロンプトの品質に大きく関係していることもわかりました。 同時に、暗黙のユーザフィードバックに関する詳細な研究を行い、その可能性と限界を示します。

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