BriefGPT - AI 论文速递
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基于 LLM 的开放领域综合任务和知识助手与可编程策略
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLM）助手的研究发现，尽管优化过的LLM助手SoftAIBot在特定软件背景下表现更好，但用户使用LLM时无论是否使用提示指南和领域上下文的集成，使用和用户感知没有显著差异。用户难以理解提示文本与LLM回应之间的关联，并且通常盲目遵循LLM的建议，即使是错误的。因此，需要将可解释的、上下文感知的提示融入LLM中，以帮助用户理解基于提示的交互，识别偏见，并最大化LLM助手的效用。
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关键要点
- 大型语言模型（LLM）助手是帮助用户浏览复杂多功能软件的潜在替代方法。
- 研究比较了基准 LLM 助手与优化过的 LLM 助手 SoftAIBot，后者提供构建适当提示的指南。
- 尽管 SoftAIBot 优于基准 LLM，但用户使用和感知没有显著差异。
- 大多数用户难以理解提示文本与 LLM 的回应之间的关联，通常盲目遵循 LLM 的建议。
- 用户在使用 LLM 的软件任务建议时遇到困难，降低了任务完成率。
- 用户对 LLM 的回应中的错误毫不知情，显示出软件专业知识的缺乏。
- 强调将可解释的、上下文感知的提示融入 LLM 中，以帮助用户理解交互，识别偏见，最大化 LLM 助手的效用。
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