探索用于GPT-3聊天机器人的提示设计：Mechanical Turk上的心理健康案例研究
人机交互
2022-09-26 v1 计算机与社会
摘要
像GPT-3这样的大型语言模型（LLM）有潜力使HCI设计人员和研究者为特定应用创建更具人类特质且更有帮助的聊天机器人。但评估这些聊天机器人的可行性，以及设计针对特定任务优化GPT-3的提示（prompt）具有挑战性。我们呈现了一个应对这些问题的案例研究，将GPT-3应用于一段任何人都可以与之交谈以更好管理情绪的5分钟简短聊天机器人。我们报告了一项在Mechanical Turk上针对945名参与者的随机因子实验，该实验测试了用于初始化聊天机器人的提示设计的三个维度（身份、意图和行为），并对对话及用户对聊天机器人的感知进行了定量与定性分析。我们希望其他HCI设计人员和研究者能基于此案例研究，将基于GPT-3的聊天机器人用于其他特定任务，并基于我们用于提示设计及提示设计评估的方法进行构建与扩展。
引用
@article{arxiv.2209.11344,
title = {Exploring The Design of Prompts For Applying GPT-3 based Chatbots: A Mental Wellbeing Case Study on Mechanical Turk},
author = {Harsh Kumar and Ilya Musabirov and Jiakai Shi and Adele Lauzon and Kwan Kiu Choy and Ofek Gross and Dana Kulzhabayeva and Joseph Jay Williams},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.11344},
year = {2022}
}