Нова технологія ШІ перетворює великі мовні моделі на інтерактивні діаграми в реальному часі

Великі мовні моделі (Large Language Models, LLM), такі як ChatGPT, набули широкої популярності завдяки своїй здатності надавати інформацію та рішення користувачам у різних галузях. Однак їм притаманні певні обмеження, які в першу чергу випливають з лінійної та текстової природи їхньої взаємодії. Ці обмеження стають особливо очевидними, коли користувачам потрібно вирішувати складні інформаційні завдання, які вимагають нелінійного дослідження і розуміння складних взаємозв’язків і структур.

Щоб вирішити ці проблеми, дослідницька група провела дослідження, щоб зрозуміти труднощі, з якими стикаються користувачі при роботі з LLM, особливо в складних сценаріях пошуку інформації. Дослідження показало, що багатослівні текстові відповіді від LLM часто заважають користувачам миттєво зрозуміти та взаємодіяти з наданою інформацією, особливо в завданнях, що включають складні деталі.

У відповідь команда розробила Graphologue — інноваційний підхід, спрямований на покращення комунікації між користувачами та LLM. Graphologue перетворює текстові відповіді LLM у графічні діаграми в режимі реального часу. Ось деякі ключові функції та можливості Graphologue:

• Аналіз тексту: Graphologue використовує нові методи підказок для вилучення сутностей і взаємозв’язків з текстових відповідей, створених LLM. Він визначає ключові текстові компоненти та організовує їх у графічні зображення.
• Діаграми зв’язків між вузлами: Система генерує діаграми “вузол-зв’язок” на основі інформації, витягнутої з відповідей LLM. Ці діаграми слугують візуальним представленням тексту, полегшуючи користувачам розуміння складних взаємозв’язків і концепцій.
• Взаємодія з користувачем: Користувачі можуть активно взаємодіяти з графічними діаграмами, що дозволяє їм змінювати макет і вміст відповідно до своїх конкретних потреб та уподобань.
• Контекстно-залежні підказки: Користувачі можуть надсилати контекстно-залежні підказки на основі їхньої взаємодії з діаграмами. Ці підказки спрямовують LLM до надання додаткових деталей або пояснень, сприяючи більш глибокому та гнучкому обговоренню.

Дослідницька група провела оцінку для визначення переваг і недоліків поєднання відповідей, що генеруються LLM, з графічними представленнями. Вони дослідили, як різні типи зображень, зокрема текст, контури та діаграми, можуть доповнювати одне одного, щоб покращити розуміння користувачами контенту, створеного в процесі навчання на вищому рівні. Ця оцінка дала цінну інформацію про потенціал графічних інтерфейсів для взаємодії з LLM і відкрила нові можливості для дослідження, організації та розуміння знань.

Таким чином, Graphologue трансформує спосіб взаємодії користувачів з LLM, впроваджуючи нелінійні, графічні діалоги. Цей підхід особливо корисний для завдань, які передбачають дослідження, організацію та осмислення знань. Користувачі можуть більш інтуїтивно орієнтуватися в інформації, налаштовувати графічні представлення за потребою та активно взаємодіяти з системою, щоб отримати глибше розуміння контенту, наданого LLM.