Promptor: A Conversational and Autonomous Prompt Generation Agent for Intelligent Text Entry Techniques
作者: Junxiao Shen, John J. Dudley, Jingyao Zheng, Bill Byrne, Per Ola Kristensson
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2023-10-12 (更新: 2023-10-15)
💡 一句话要点
提出Promptor以解决文本输入提示生成的挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 文本输入 提示生成 对话系统 用户体验 智能输入法
📋 核心要点
- 现有的文本输入方法在提示生成上存在挑战，尤其是缺乏提示工程专业知识的设计师难以有效利用大型语言模型。
- Promptor通过对话式交互，自动生成针对特定文本输入任务的复杂提示，从而简化了提示设计过程。
- 用户研究显示，使用Promptor生成的提示在文本相似性和连贯性上显著优于设计师手动生成的提示，分别提高了35%和22%。
📝 摘要（中文）
文本输入是日常数字交互中的重要任务。为了提高文本输入的有效性和流畅性，许多智能功能如句子预测和用户个性化已经被开发出来。然而，随着基于深度学习的语言模型的普及，数据收集和模型微调的需求也随之增加。为了解决这一挑战，本文提出了Promptor，一个旨在与设计师主动互动的对话式提示生成代理。Promptor能够自动生成复杂的提示，以满足特定需求。用户研究表明，使用Promptor生成的提示在相似性和连贯性上分别提高了35%和22%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决设计师在利用大型语言模型进行文本输入提示生成时面临的挑战，尤其是缺乏提示工程知识导致的低效问题。
核心思路：Promptor通过对话式的方式与设计师互动，自动生成符合特定需求的提示，从而减少了对数据收集和模型微调的依赖。
技术框架：Promptor的整体架构包括用户输入模块、对话管理模块和提示生成模块。用户通过与Promptor的对话，输入需求，Promptor则生成相应的提示。
关键创新：Promptor的最大创新在于其能够自动生成复杂提示，解决了设计师在提示工程方面的知识缺口，与传统的手动提示设计方法相比，显著提高了效率和效果。
关键设计：在设计Promptor时，采用了基于上下文的学习机制，确保生成的提示能够与用户的具体需求高度相关，同时优化了提示的结构和内容，以提高文本输入的质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用Promptor生成的提示在文本相似性上提高了35%，在连贯性上提高了22%。这些数据表明，Promptor在文本输入任务中显著优于传统的手动提示设计方法，展示了其在实际应用中的潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能输入法、聊天机器人和其他需要文本输入的交互系统。Promptor的设计可以显著提升用户体验，减少用户在文本输入过程中的认知负担，未来可能推动更智能的文本输入技术的发展。
📄 摘要（原文）
Text entry is an essential task in our day-to-day digital interactions. Numerous intelligent features have been developed to streamline this process, making text entry more effective, efficient, and fluid. These improvements include sentence prediction and user personalization. However, as deep learning-based language models become the norm for these advanced features, the necessity for data collection and model fine-tuning increases. These challenges can be mitigated by harnessing the in-context learning capability of large language models such as GPT-3.5. This unique feature allows the language model to acquire new skills through prompts, eliminating the need for data collection and fine-tuning. Consequently, large language models can learn various text prediction techniques. We initially showed that, for a sentence prediction task, merely prompting GPT-3.5 surpassed a GPT-2 backed system and is comparable with a fine-tuned GPT-3.5 model, with the latter two methods requiring costly data collection, fine-tuning and post-processing. However, the task of prompting large language models to specialize in specific text prediction tasks can be challenging, particularly for designers without expertise in prompt engineering. To address this, we introduce Promptor, a conversational prompt generation agent designed to engage proactively with designers. Promptor can automatically generate complex prompts tailored to meet specific needs, thus offering a solution to this challenge. We conducted a user study involving 24 participants creating prompts for three intelligent text entry tasks, half of the participants used Promptor while the other half designed prompts themselves. The results show that Promptor-designed prompts result in a 35% increase in similarity and 22% in coherence over those by designers.