[논문 리뷰] Low-code LLM: Graphical User Interface over Large Language Models

Yuzhe Cai, Shaoguang Mao외 11명|arXiv (Cornell University)|2023. 04. 17.

Digital Rights Management and Security인용 수 22

한 줄 요약

이 논문은 Planning LLM으로 구조화된 워크플로우를 생성하고 Executing LLM이 사용자 확인을 거친 저코드 편집 워크플로우를 따르게 하는 인간–LLM 상호작용 프레임워크인 Low-code LLM을 소개하며, 이를 통해 네 가지 시나리오에서 제어 가능하고 사용자 친화적인 작업 실행이 가능해진다.

ABSTRACT

Utilizing Large Language Models (LLMs) for complex tasks is challenging, often involving a time-consuming and uncontrollable prompt engineering process. This paper introduces a novel human-LLM interaction framework, Low-code LLM. It incorporates six types of simple low-code visual programming interactions to achieve more controllable and stable responses. Through visual interaction with a graphical user interface, users can incorporate their ideas into the process without writing trivial prompts. The proposed Low-code LLM framework consists of a Planning LLM that designs a structured planning workflow for complex tasks, which can be correspondingly edited and confirmed by users through low-code visual programming operations, and an Executing LLM that generates responses following the user-confirmed workflow. We highlight three advantages of the low-code LLM: user-friendly interaction, controllable generation, and wide applicability. We demonstrate its benefits using four typical applications. By introducing this framework, we aim to bridge the gap between humans and LLMs, enabling more effective and efficient utilization of LLMs for complex tasks. The code, prompts, and experimental details are available at https://github.com/moymix/TaskMatrix/tree/main/LowCodeLLM. A system demonstration video can be found at https://www.youtube.com/watch?v=jb2C1vaeO3E.

연구 동기 및 목표

• 프롬프트 엔지니어링 부담을 프롬프트 대신 편집 가능한 워크플로우로 대체한다.
• LLM 실행을 저코드 연산으로 구성하는 시각적 인터페이스를 제공한다.
• Planning과 Executing LLM을 통해 복잡한 작업의 제어 가능하고 구조화된 실행을 시연한다.
• 장-content 생성, 대형 프로젝트 배치, 작업 완료 도우미, 지식 내재 시스템 등 광범위한 적용 가능성을 보여준다.

제안 방법

• 구조화된 다단계 워크플로우와 실행 및 점프 로직을 설계하기 위해 Planning LLM을 도입한다.
• 워크플로우 편집을 위한 여섯 가지 저코드 시각 프로그래밍 연산을 정의한다(단계 추가/제거, 이름/설명 수정, 점프 로직 수정, 순서 변경, 일부 확장, 재생성/확인).
• GUI를 통한 직관적 편집을 지원하기 위해 워크플로우를 흐름도(flowchart)로 시각화한다.
• 사용자 확인 워크플로우를 자연어에서 구조화된 형식으로 변환하고 Executing LLM에 공급한다.
• 일관된 형식과 워크플로우의 준수를 위한 교육 프롬프트로 Planning 및 Executing LLM을 교육한다.
• 사용자 보완으로 결과가 기대에 부합할 때까지 반복하고, 네 가지 작업 범주에서 시연한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 Planning LLM이 사용자가 이해하고 편집할 수 있는 구조화된 워크플로우를 신뢰성 있게 생성할 수 있는가?
• RQ2 여섯 가지 미리 정의된 저코드 시각 연산이 LLM 실행 로직의 효과적이고 사용자 친화적인 편집을 가능하게 하는가?
• RQ3 사용자 확인된 워크플로우를 강제하는 것이 다양한 작업 도메인에서 제어 가능성과 출력 품질을 향상시키는가?
• RQ4 Low-code LLM 접근법이 장-content 생성, 대형 프로젝트 개발, 작업 완료 보조, 지식 내재 시스템에 광범위하게 적용 가능한가?

주요 결과

• Low-code LLM은 사용자 확인 워크플로우를 따름으로써 생성물을 보다 제어 가능하게 만든다.
• GUI 기반의 여섯 연산 편집 패러다임은 직관적이고 효율적인 워크플로우 수정을 가능하게 한다.
• 이 프레임워크는 인간의 선호와 도메인 지식이 필요한 작업을 지원하여 광범위한 프롬프트 엔지니어링의 필요성을 줄인다.
• 정성적 파일럿 케이스는 에세이 작성, 객체 지향 프로그래밍, 가상 호텔 서비스, 이력서 작성에서 출력이 사용자 의도와 더 잘 정렬됨을 보여준다.