Details
| Title | Dialogue as Autocommunication - On Interactions with Large Language Models = Диалог с LLM как аутокоммуникация // Technology and Language = Технологии в инфосфере. – 2024. – Т. 5, № 2. — С. 57-66 |
|---|---|
| Creators | Kartasheva A. |
| Imprint | 2024 |
| Collection | Общая коллекция |
| Subjects | Радиоэлектроника ; Искусственный интеллект. Экспертные системы ; Философия ; Философия науки ; LLM ; large language models ; prompta ; autocommunications ; artificial intelligence ; neural network ; большие языковые модели ; промпты ; аутокоммуникации ; искусственный интеллект ; нейросети |
| UDC | 004.8; 1 |
| LBC | 32.873; 87.25 |
| Document type | Article, report |
| Language | English |
| DOI | 10.48417/technolang.2024.02.05 |
| Rights | Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\75478 |
| Record create date | 3/17/2025 |
In a dialog with large language models (LLM) there is a coincidence of the addressee and addressee of the message, so such a dialog can be called autocommunication. A neural network can only answer a question that has a formulation. The question is formulated by the one who asks it, i. e. a human being. Human activity in dialog with neural networks provokes thoughts about the nature of such dialog. Composing prompts is one of the most creative parts of dialog with neural networks. But it is worth noting that a neural network is often better at composing prompts than a human. Does this mean that humans need to develop their questioning skills? In LLM-based dialog systems, the main value to the user is the ability to clarify and structure their own thoughts. The structuring of thoughts happens through questioning, through formulating and clarifying questions. Asking the right question is practically answering that question. Thus, thanks to autocommunication, the development, transformation, and restructuring of the human "I" itself takes place. Dialogue with large linguistic models acts as a discursive practice that allows people to formulate their own thoughts and transform their self through autocommunication. It is worth noting that for this kind of dialog, a certain image of the audience is normative or determinative of the material that can be produced in response to a given question. This is because the data for model training is provided by people, even if they do not and have never thought about it. Thus, a dialogic relationship develops between the generated text and the questioning audience that develops all participants in the communication.
В диалоге с большими языковыми моделями (LLM) происходит совпадение адресата и адресанта сообщения, поэтому такой диалог можно назвать аутокоммуникацией. Нейросеть может ответить только на вопрос, имеющий формулировку. Формулирует вопрос тот, кто спрашивает - то есть, человек. Активность человека в диалоге с нейросетями провоцирует на размышления о природе такого диалога. Составление промптов является одной из самых творческих частей общения с нейросетями. Но, стоит отметить, что нейросеть зачастую лучше справляется с составлением промптов, чем человек. Значит ли это, что человеку необходимо развивать свои навыки вопрошания? В диалоговых системах, построенных на LLM, основной ценностью для пользователя является возможность прояснить и структурировать собственные мысли. Структурирование мыслей происходит через вопрошание, через формулировку и уточнение вопросов. Задать правильный вопрос - это уже практически ответить на этот вопрос. Таким образом, благодаря аутокоммуникации происходит развитие, трансформация, перестройка самого “Я” человека. Диалог с большими лингвистическими моделями выступает дискурсивной практикой, позволяющей людям формулировать свои собственные мысли и трансформировать свое “Я” через аутокоммуникацию. Стоит отметить, что для такого диалога определенный образ аудитории является нормирующим или определяющим тот материал, который можно получить в ответ на заданный вопрос. Это происходит потому, что данные для обучения моделей предоставляют люди, даже если они не задумываются и никогда не задумывались об этом. Таким образом, между генерируемым текстом и вопрошающей аудиторией складываются диалогические отношения, которые развивают всех участников коммуникации.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | All |
|
- Dialogue as Autocommunication - On Interactions with Large Language Models
- INTRODUCTION
- LITERATURE REVIEW
- THE METHODS
- EXPECTED OUTCOMES
- REFERENCES
