跟进问题提升大语言模型生成文档的效果
计算与语言
2024-08-16 v2 人工智能
摘要
本研究探讨了大语言模型（LLM）在响应用户请求生成短（1页）文本文档时，生成跟进问题的影响。用户与一个新颖的基于网页的 AI 系统交互，该系统会提出跟进问题以澄清用户需求或提供额外见解，随后生成用户所需的文档。在回答问题后，用户会看到两种文档：一种是结合初始请求和问题答案生成，另一种仅基于初始请求生成。用户会指出偏好并反馈关于问答过程的体验。研究结果表明，提出跟进问题对文档偏好和定性用户体验均带来显著益处。此外，本研究发现，用户更青睐那些具有思考性、开放性或提供独特洞察力的提问，而非简单的信息收集性提问。
引用
@article{arxiv.2407.12017,
title = {Follow-Up Questions Improve Documents Generated by Large Language Models},
author = {Bernadette J Tix},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.12017},
year = {2024}
}