BISCUIT: Scaffolding LLM-Generated Code with Ephemeral UIs in Computational Notebooks

初学者经常在计算笔记本中参与机器学习教程，并采用基于大型语言模型（LLM）的代码生成技术。然而，他们在理解和处理LLM生成的代码时遇到困难。为了缓解这些挑战，我们将一种新的工作流程引入了计算笔记本中，将基于LLM的代码生成与另一个短暂的UI步骤相结合，为用户提供基于UI的脚手架，作为用户提示和代码生成之间的中间阶段。我们在JupyterLab中提供了BISCUIT这个扩展，它为用户提供了根据他们的代码和意图生成的短暂UI，为用户提供了理解、指导和探索LLM生成的代码的脚手架。通过一项用户研究，其中10名新手使用BISCUIT进行机器学习教程，我们发现BISCUIT为用户提供了代码的语义表示，以帮助他们理解，减少了提示工程的复杂性，并为用户创建了一个游乐场，以探索不同的变量和不同的想法。我们讨论了我们的发现对于基于UI的交互式范例在代码生成LLM中的影响。

如何解决初学者使用基于大型语言模型的代码生成技术时遇到的理解和操作困难？

在计算笔记本中引入一种新的工作流程，将基于大型语言模型的代码生成与临时UI步骤相结合，为用户提供UI基础架构，以帮助用户理解、引导和探索LLM生成的代码。

BISCUIT是一个JupyterLab扩展程序，可以根据用户代码的上下文和意图生成临时UI，为用户提供语义表示代码的帮助，减少提示工程的复杂性，并为用户创建一个游乐场，以探索不同的变量和想法。

最近的相关研究包括基于大型语言模型的代码生成技术的应用和改进，以及面向初学者的交互式编程环境的开发。