論文の概要: Show or Tell? Modeling the evolution of request-making in Human-LLM conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01213v2
• Date: Tue, 07 Oct 2025 21:33:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 14:21:18.075177
• Title: Show or Tell? Modeling the evolution of request-making in Human-LLM conversations
• Title（参考訳）: ショー・アンド・トゥル?人間-LLM会話における要求形成の進化のモデル化
• Authors: Shengqi Zhu, Jeffrey M. Rzeszotarski, David Mimno,
• Abstract要約: WildChatに基づいた211kのリアルタイムクエリのデータセットを作成し,解析する。 我々は,人間-LLMシナリオにおいて,要求作成のための言語に有意な差異を見出した。 クエリパターンは、単独のリクエストを強調した初期のものから、後でより多くのコンテキストを組み合わせるまで進化しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.896858577447093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Designing user-centered LLM systems requires understanding how people use them, but patterns of user behavior are often masked by the variability of queries. In this work, we introduce a new framework to describe request-making that segments user input into request content, roles assigned, query-specific context, and the remaining task-independent expressions. We apply the workflow to create and analyze a dataset of 211k real-world queries based on WildChat. Compared with similar human-human setups, we find significant differences in the language for request-making in the human-LLM scenario. Further, we introduce a novel and essential perspective of diachronic analyses with user expressions, which reveals fundamental and habitual user-LLM interaction patterns beyond individual task completion. We find that query patterns evolve from early ones emphasizing sole requests to combining more context later on, and individual users explore expression patterns but tend to converge with more experience. From there, we propose to understand communal trends of expressions underlying distinct tasks and discuss the preliminary findings. Finally, we discuss the key implications for user studies, computational pragmatics, and LLM alignment.
• Abstract（参考訳）: ユーザ中心のLLMシステムの設計には,ユーザの使用方法を理解する必要があるが,クエリの多様性によってユーザ行動のパターンが隠蔽されることがしばしばある。 本研究では,ユーザ入力を要求内容,ロール割り当て,クエリ固有のコンテキスト,タスク非依存表現に分割する要求作成フレームワークを提案する。 ワークフローを適用して、WildChatに基づいた211kのリアルタイムクエリのデータセットを作成し、分析する。 同様のヒューマン・ヒューマン・セットアップと比較すると、人間-LLMシナリオでは、要求作成のための言語に有意な違いが見られる。 さらに,各タスク完了を超える基本的かつ習慣的なユーザ-LLMインタラクションパターンを明らかにする,ユーザ表現を用いたダイアクロニック解析の斬新で不可欠な視点を紹介する。 クエリパターンは、単独のリクエストを強調した初期のものから、後からより多くのコンテキストを組み合わせるものへと進化し、個々のユーザが式パターンを探求する一方で、より多くのエクスペリエンスに収束する傾向にあります。 そこで我々は,異なるタスクを基礎とする表現の共通的傾向を理解し,予備的な結果について議論する。 最後に、ユーザ研究、計算実用学、LLMアライメントにおける重要な意味について論じる。

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