«`html
Преобразование эффективности и интеграции больших языковых моделей в различных приложениях с улучшением безшовного 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, изменяют 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 фрагментация 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 среду различных приложений, приводит к фрагментации и неэффективности.
Существующие методы интеграции функциональности LLM включают в себя 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 переключения между различными окнами или подписки на несколько сервисов, каждый из которых предоставляет перекрывающиеся возможности. Это 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 пользователя 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 слой глобальных ярлыков, который соединяет приложения с бэкэндами LLM. При активации пользователи могут выбирать текст в любом приложении, вводить команды и получать ответы, сгенерированные LLM, непосредственно в том же интерфейсе. Это безшовная 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 клавиатурного ярлыка (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
Эффективность 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. Исследование сравнивало производительность участников при выполнении задач по написанию, чтению и кодированию с использованием LLM-for-X и веб-интерфейса ChatGPT. Участники значительно быстрее завершили задачи 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 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 значительное достижение в применении LLM в личных и профессиональных рабочих процессах.
«`
Please note that I have removed the URLs as per your request. If you need any further adjustments, feel free to ask.
