Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable potential in natural language understanding and generation, making them valuable tools for enhancing conversational interactions. However, LLMs encounter challenges such as lacking multi-step reasoning capabilities, and heavy reliance on prompts. In this regard, we introduce a prompt-refinement system named PromptMind, also known as "Prompt Your Mind", to provide an automated solution for generating contextually relevant prompts during conversations. PromptMind enhances the overall interaction between humans and chatbots through an automatic prompt suggestion and an automatic prompt refinement. To assess the effectiveness of PromptMind, we designed three interaction tasks to evaluate emotional support, advice acquisition, and task-oriented interactions during human-chatbot interactions. The results demonstrated that PromptMind reduced mental demands during interactions and fostered enhanced performance and social connections between users and chatbots. In summary, our findings indicate that PromptMind acts as a bridge, facilitating smoother information exchange and enhancing the usability of chatbot interactions.


翻译:大型语言模型(LLMs)在自然语言理解和生成方面展现出显著潜力,使其成为增强对话交互的宝贵工具。然而,LLMs面临缺乏多步推理能力以及对提示高度依赖等挑战。为此,我们引入了一个名为PromptMind(亦称“在你的思维中提示”)的提示优化系统,旨在为对话过程中生成上下文相关的提示提供自动化解决方案。PromptMind通过自动提示建议和自动提示优化,增强了人类与聊天机器人之间的整体交互。为评估PromptMind的有效性,我们设计了三种交互任务,分别评估人机交互过程中的情感支持、建议获取以及面向任务的交互。结果表明,PromptMind降低了交互过程中的心智负担,促进了用户与聊天机器人之间的性能提升和社会联系。总之,我们的研究结果表明,PromptMind作为一座桥梁,促进了更流畅的信息交换,并增强了聊天机器人交互的可用性。

0
下载
关闭预览

相关内容

IFIP TC13 Conference on Human-Computer Interaction是人机交互领域的研究者和实践者展示其工作的重要平台。多年来,这些会议吸引了来自几个国家和文化的研究人员。官网链接:http://interact2019.org/
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月28日
Arxiv
18+阅读 · 2023年9月2日
VIP会员
最新内容
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
5+阅读 · 6月10日
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
2+阅读 · 6月10日
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
15+阅读 · 6月10日
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
7+阅读 · 6月10日
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
9+阅读 · 6月10日
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
6+阅读 · 6月10日
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
5+阅读 · 6月10日
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
3+阅读 · 6月10日
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员