LMCanvas: Object-Oriented Interaction to Personalize Large Language Model-Powered Writing Environments

要約

大規模言語モデル (LLM) は、ライターのワークフローにおける特定のタスク (言い換え、アナロジーの作成など) を自動化またはサポートすることで、ライティングを強化できます。
この機能を活用して、特定の書き込みタスク用の LLM を利用したツールを提供するインターフェイスのコレクションが開発されました。
ただし、これらのインターフェイスは、ライターが独自のタスク用の個人用ツールを作成するための限定的なサポートを提供し、ライターのニーズを包括的に満たすとは限らないため、執筆中にインターフェイスを継続的に切り替える必要があります。
この作業では、ライターが独自の LLM を利用した書き込みツールを作成し、キャンバス内の「ブロック」と対話することで自分の書き込み環境を調整できるようにするインターフェイスである LMCanvas を想定しています。
このインターフェイスでは、テキスト ブロックを作成して書き込みと LLM プロンプトをカプセル化し、モデル パラメーター構成用のモデル ブロックを作成し、これらを接続して世代を出力するパイプライン ブロックを作成できます。
このワークショップ ペーパーでは、LMCanvas の設計と、このコンセプトを開発するための計画について説明します。

要約(オリジナル)

Large language models (LLMs) can enhance writing by automating or supporting specific tasks in writers’ workflows (e.g., paraphrasing, creating analogies). Leveraging this capability, a collection of interfaces have been developed that provide LLM-powered tools for specific writing tasks. However, these interfaces provide limited support for writers to create personal tools for their own unique tasks, and may not comprehensively fulfill a writer’s needs — requiring them to continuously switch between interfaces during writing. In this work, we envision LMCanvas, an interface that enables writers to create their own LLM-powered writing tools and arrange their personal writing environment by interacting with ‘blocks’ in a canvas. In this interface, users can create text blocks to encapsulate writing and LLM prompts, model blocks for model parameter configurations, and connect these to create pipeline blocks that output generations. In this workshop paper, we discuss the design for LMCanvas and our plans to develop this concept.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google