Microsoft Research
06.05.2023, 09:00 Uhr
Low-Code-Interaktion mit LLMs
LLM ist die Abkürzung für Large Language Model. Die KI ChatGPT beruht auf einem solchen LLM. Microsoft arbeitet daran, die Interaktion mit LLMs geschmeidiger zu gestalten.
Links: Die heutige Interaktion mit einem LLM. Rechts: Die Low-Code-Interaktion mit dem LLM gemäss den Microsoft-Forschern. Der rote Pfeil zeigt die Hauptinteraktionsschleife zwischen Mensch und Modell an.
(Quelle: Microsoft.com, arxiv.org)
Microsoft-Forscher haben ein Papier über Low-Code-Language-Modelle (LLMs) veröffentlicht, die für Projekte des maschinellen Lernens wie ChatGPT, den intelligent klingenden Chatbot von OpenAI, verwendet werden könnten. Die Forscher haben dazu im April 2023 ein Papier mit dem Titel "Low-code LLM: Visual Programming over LLMs" veröffentlicht. Die Zusammenfassung des Papiers lautet auszugsweise:
"Die effektive Nutzung von LLMs für komplexe Aufgaben ist eine Herausforderung, die oft einen zeitaufwändigen und unkontrollierbaren Prompt-Engineering-Prozess erfordert. Diese Arbeit stellt ein neuartiges Rahmenwerk für die Interaktion zwischen Mensch und LLM vor: Low-code LLM. Es umfasst sechs Arten von einfachen visuellen Low-Code-Programmierinteraktionen, die alle durch Klicken, Ziehen oder Textbearbeitung unterstützt werden, um kontrollierbarere und stabilere Reaktionen zu erzielen. Durch die visuelle Interaktion mit einer grafischen Benutzeroberfläche können die Benutzer ihre Ideen in den Arbeitsablauf einbringen, ohne triviale Eingabeaufforderungen schreiben zu müssen."
Low-Code-LLMs sollen mehr menschliche Interaktivität in den Prozess des maschinellen Lernens einbringen. Als Beispiel für eine Low-Code-Technik können die einzelnen Workflow-Schritte, also der generierte Text, der in der Entwurfsphase in einer Reihe von Kästchen erscheint, durch Ziehen und Ablegen der Kästchen bearbeitet und grafisch neu geordnet werden. Dies soll die Verkettung mehrerer Eingabeaufforderungen (das "Prompt Engineering") erleichtern, die oft erforderlich sind, damit ein LLM auf eine komplexe Aufgabe angemessen reagiert.
Das Papier der zwölf Forscher von Microsoft Research Asia finden Sie im PDF-Format unter diesem Link.
