大規模言語モデル（LLM）とユーザーエクスペリエンスの関わり方について、筆者は以前、NLPの適切な言語モデルの選択に関する記事をMediumに投稿しました。技術的な詳細に焦点を当てたその記事は人気を博しましたが、後になって筆者はLLM選択の実際のアドバイスが不十分だったことを認識しました。
その後、筆者は複数のAI製品にLLMを統合し、LLMの技術的構成が製品の最終的な体験をどのように決定するかを発見しました。また、製品マネージャーやデザイナーがLLMの内部機能を理解する必要性を強調しています。
LLMはフレキシブルなテキストベースのインターフェースを使用し、製品の機能性を暗示的に表示する従来のグラフィカルインターフェースとは異なります。このインターフェースは、能力と限界を隠し、ユーザーがそれを探求し発見することを余儀なくされます。
本記事では、製品の経験を改善するために使用できる二つの普遍的な要素に焦点を当て、それらを用いてLLMの機能と品質を最適化するためのガイドラインを提供します。
また、工学的側面からのLLMの選定や調整など、最終体験に直接関わる要素を解説し、ユーザーの感情的なニュアンスを反映した品質管理のヒントも提供しています。
出典 : https://towardsdatascience.com/designing-the-relationship-between-llms-and-user-experience-6720f8fee998