この現在の世代の「AI」 / LLMツールは、主要なインタラクションモデルとして「チャットボックス」を提供するのが好きであることは明らかです。 BardとOpenaiの両方のインターフェイスは、画面の下部にあるテキスト入力（ほとんどのメッセージングクライアントのように）を中心にしており、友人や家族とテキストを送信するように少し会話します。デザインはそれを呼びます アフォーダンス。あなたはすでに知っているので、あなたはそれを使用する方法を教える必要はありません。これはおそらくスマートなオープニングプレイでした。 1つは 彼らは 教える必要があります 私たち 彼らがどれほど賢いか、そして彼らが私たちの質問に部分的にうまく答えることさえできれば、それは印象的です。 2つ目は、最初に入力したものからの応答が最終的な答えではないことを教えてくれます。それは会話の一部であり、追加のテキストを送信することはあなたができることとすべきことです。
しかし、誰もが感銘を受けているわけではありません インターフェイスとしてのチャットボックス。 マギー・アップルトンは言う：
しかし、それは怠zyな解決策でもあります。私たちが神経ネットの中で育てたこれらの奇妙な新しい言語モデルエージェントとどのように相互作用するかを探ることに関しては、氷山の明らかな一角にすぎません。
マギーは、LLMを活用するライティングアシスタントのアイデアを紹介します。たとえば、少しテキストを強調表示すると、UIはさまざまなフレーバーフィードバックを提供します。悪魔の擁護者を演じて欲しいですか？それが青いトグルです。賞賛が必要ですか？短縮または延長する必要がありますか？あなたが忘れたソースを見つけるためにそれが必要ですか？厄介な文法を強調するためにそれが必要ですか？それをフレーズする別の方法を提案したいですか？それらは異なる色のトグルです。
特に、プロンプトを入力する必要はありませんでした。LLMは、あなたがすでにやっていることとやりたいことに基づいて、文脈的にあなたを助け始めました。摩擦がはるかに少ない。より少ない作業のためのより多くのヘルプ。舞台裏では、このツールが迅速に電力を供給されないという意味ではありません。選択したテキストと、ツールが設計されているジョブを実行したことが証明された追加のテキストに基づいて、LLM APIのプロンプトを作成できます。
Data + Context + Sauce = Useful Outputそれが私がとにかくそれについて考える方法です – そしてそれらのどれも 必要とする チャットボックス。
チャットボックスがアフォーダンスであると言って終わりましたが、 アメリア・ワッテンバーガーは主張します 実際にはそうではありません。それは、「ただ何かを入力するだけ」が実際にそれを使用するために知る必要があるすべてではないからではありません。少なくとも使用しないでください 良い。 実際に良い結果を得るには、素晴らしいマシンにどのように応答するか、どのトーンを打つべきか、具体的に含めるべきもの、そしてそれを助けるかもしれない他のものなど、多くを提供する必要があります。これら 呪文 正しくなるのは非常に難しいです。
アメリアは、マギーと同じ線に沿って考えています。モデルにコンテキスト情報とさまざまな選択肢が供給される執筆アシスタントで、ユーザーに特に何かを促す必要があります。
それはようなベストプラクティスに要約されるかもしれません 実際に便利な場合は迅速なボックスを提供しますが、それ以外の場合はもっと良いことをしてみてください。
私たちの多くのコーダーは、すでにもっと良いことを経験しています。 Github Copilotを試してみた場合、有用な出力を取得するためにカスタムプロンプトを常に作成していないことを知っていますが、有用な出力は、あなたが既に書いているかどうかにかかわらず、コードの前でGhost Codeの形で常に表示されます。これは私たちにとって素晴らしい経験であり、モデルの力を最大限に活用することは間違いありません。
モデルでさえ、コンテキストでハイパートレーニングされているときに優れているという感覚が得られます。詩の執筆の助けが欲しいなら、モデルが…詩について訓練されていることを願っています。副操縦士と同じ。コードでトレーニングされているため、コードが得意です。それが何であるかと思います フィンド 役に立つ。 （おそらく）コーディングドキュメントでトレーニングされているため、結果はその静脈で確実にあります。テキストボックスのプロンプトですが、それは一種のポイントです。また、私はフィンドのファンでもあります。なぜなら、モデルがあなたに与えるように彼らの答えの原因をあなたに伝えることができることを証明するからです。
ジェフリー・リットは、これらすべてのUXについて良い点を指摘しています LLMSの時代の順応性ソフトウェア。 「このビデオを0:21から1:32までトリミング」してチャットボックスに入力したり、タイムラインの左側と右側からトリミングスライダーをドラッグしたりして、より良い経験は何ですか？ （それは修辞的です：それは後者です。）
私たちは主にLLMについて話してきましたが、これはすべてが画像モデルにも当てはまると思います。 「紫色のヘラジカが死んだ中心がある密集した森のシーン、大きな目で、チャールズの近くの絵のスタイルであなたを見つめて、その近くに何かを手に入れるのは印象的です。 （もちろん、今日の看板で使用できる著作権のあいまいさがあります）。しかし、そのパーラーのトリックが有用ではないことはすでに証明されています コンテキスト 画像生成。シーンから「絵を描く」オブジェクト、既存の背景を拡大したり、誰かの髪、シャツ、または笑顔を変えたりすることは、はるかに実用的です。 Photoshopの生成充填機能はまさにそれを行い、特別な単語を箱に入力する必要はありません。メタ モデル これにより、複雑な写真を自動的に独立して操作できる部品に分割します。これは、デザインツールの専門家が何年も行ってきたことであるため、素晴らしいアイデアです。誰も楽しまない面倒な仕事です。マシンに自動的にそれをさせてください – 私が私のリクエストを入力させないでください。
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