«`html
Использование LLM-for-X для повышения эффективности и интеграции больших языковых моделей в различных приложениях с улучшением рабочего процесса
Интеграция передовых языковых моделей в рабочие процессы написания и редактирования становится все более важной в различных областях. Большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT и Gemini, трансформируют способ генерации текста, редактирования документов и поиска информации. Эти модели позволяют пользователям повысить производительность и креативность, интегрируя мощные языковые возможности в их повседневные задачи.
Проблема и решение
Исследователи выявили значительную проблему: неэффективность и фрагментацию использования LLM в различных приложениях. Пользователям часто приходится копировать и вставлять текст между различными платформами для использования этих моделей, что нарушает их рабочий процесс и снижает производительность. Недостаток единого интерфейса, интегрирующего возможности LLM в естественную среду различных приложений, приводит к этой фрагментации. Необходимость более согласованного и эффективного подхода стимулировала недавние инновации в этой области.
Существующие методы интеграции функциональности LLM включают в себя в основном интерфейсы, основанные на браузере, или специализированные приложения, такие как Grammarly и Copilot от Microsoft Office. Хотя эти решения предлагают ценную помощь, они требуют от пользователей навигации между различными окнами или подписки на несколько услуг, каждая из которых предоставляет перекрывающиеся возможности. Эта фрагментация приводит к неэффективности и повышенным затратам для пользователей.
Исследователи из ETH Zürich представили LLM-for-X, систему, разработанную для интеграции услуг LLM непосредственно в любое приложение через легкий всплывающий диалог. Этот инновационный метод позволяет пользователям получать доступ к функциям LLM без переключения контекста или копирования и вставки текста. Система поддерживает популярные бэкэнды LLM, такие как ChatGPT и Gemini, обеспечивая широкую применимость на различных платформах. LLM-for-X повышает производительность пользователей и оптимизирует процесс написания и редактирования, устраняя необходимость в нескольких подписках и сокращая время, затраченное на переключение между приложениями.
Технология и результаты
Технология LLM-for-X включает в себя системный уровень ярлыков, соединяющих приложения фронт-энда с бэкэндами LLM. При активации пользователи могут выбирать текст в любом приложении, вводить команды и получать ответы, сгенерированные LLM, непосредственно в том же интерфейсе. Эта бесшовная интеграция достигается с помощью клавиатурных ярлыков и легкого всплывающего пользовательского интерфейса по требованию. Например, пользователь может выбрать текст в Overleaf, вызвать LLM-for-X с помощью комбинации клавиш (например, Alt + 1) и получить предложения или исправления, не покидая приложение. Этот метод значительно сокращает необходимость в переключении контекста и улучшает общую эффективность процесса написания.
Результаты и преимущества
Производительность LLM-for-X была оценена через серию пользовательских исследований с участием 14 участников из различных отделов. Участники, в возрасте от 22 до 37 лет, имели опыт работы с Python и часто использовали инструменты на основе LLM, такие как ChatGPT и Copilot. В исследовании сравнивалась производительность участников при выполнении задач по написанию, чтению и кодированию с использованием LLM-for-X и веб-интерфейса ChatGPT. Участники были значительно быстрее в выполнении задач по редактированию с использованием LLM-for-X, среднее время выполнения составило 31,71 секунды по сравнению с 51,14 секунды для ChatGPT. Оценки удобства использования также были выше для LLM-for-X, с показателем System Usability Scale (SUS) 62,54 по сравнению с 51,68 для ChatGPT.
В исследовании участники выполняли задачи, включающие резюмирование абзацев, редактирование повествований и составление электронных писем. Для резюмирования участники работали над черновиком научной статьи в Overleaf; для редактирования они переписывали повествовательный абзац в Microsoft Word; и для составления они создавали электронные письма в Microsoft Outlook. Они также выполняли задачу по чтению, включающую народную историю на иностранном языке, и задачу по кодированию с использованием Python в VSCode. Эти задачи были разработаны для анализа эффективности LLM-for-X в различных реальных сценариях.
Результаты исследования выявили несколько преимуществ LLM-for-X. Участники отметили, что они чувствуют себя более эффективно при использовании инструмента, потому что он устраняет необходимость в переключении контекста. Например, P1 отметил, что «LLM-for-X более интегрирован в среду», что уменьшает необходимость в смене фокуса по сравнению с ChatGPT. Также были оценены ярлыки для инициации меню и вставки текста, и P7 отметил, что «не требуется копирование и вставка при использовании инструмента». Однако некоторые участники предпочли персонализацию и удобство использования интерфейса ChatGPT, указав на области для будущего улучшения.
Заключение
LLM-for-X решает проблемы неэффективности и фрагментации при интеграции функциональности LLM в различные приложения. Единый, контекстно-ориентированный интерфейс повышает производительность и пользовательский опыт, делая возможности передовых языковых моделей более доступными и практичными для повседневного использования. Это инновационное решение представляет собой значительный прогресс в применении LLM в личных и профессиональных рабочих процессах. Позволяя бесшовную интеграцию услуг LLM, LLM-for-X позволяет пользователям использовать потенциал этих моделей без проблем, связанных с традиционными методами.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наш бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit.
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.
Arcee AI выпустил DistillKit: открытый и простой в использовании инструмент для трансформации моделирования для создания эффективных и высокопроизводительных малых языковых моделей.
Опубликовано на MarkTechPost.