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LMCanvas: Strumenti di scrittura su misura per tutti

Crea i tuoi strumenti di scrittura con LMCanvas per un'esperienza di scrittura migliore.

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I modelli di linguaggio ampi (LLM) sono strumenti che possono aiutare le persone a scrivere facendo certi compiti per loro. Questi compiti includono il cambiare le parole di una frase, creare esempi o persino correggere la grammatica. Sono stati creati molti strumenti diversi usando gli LLM per assistere gli scrittori. Tuttavia, questi strumenti spesso non permettono agli scrittori di creare i propri strumenti personalizzati, il che può rendere il processo di scrittura meno fluido. Gli scrittori si trovano spesso a dover passare da uno strumento all'altro, il che può interrompere il loro flusso.

Il Bisogno di Strumenti di Scrittura Personalizzati

Quando le persone scrivono, hanno ognuna bisogni unici. Alcuni possono avere stili specifici, mentre altri possono avere difficoltà con diversi aspetti della scrittura. Gli strumenti di scrittura tradizionali non sempre tengono conto di questi bisogni personali. Di conseguenza, gli scrittori possono trovarsi frustrati mentre cercano di adattare strumenti esistenti al loro flusso di lavoro. Questo significa che devono destreggiarsi tra più applicazioni e strumenti, il che può ridurre la loro produttività e creatività.

Presentiamo LMCanvas

Per affrontare questi problemi, proponiamo LMCanvas, un'interfaccia che consente agli scrittori di creare i propri strumenti di scrittura utilizzando gli LLM. Con LMCanvas, gli scrittori possono organizzare il loro processo di scrittura nel modo che funziona meglio per loro. Questa interfaccia utilizza un layout semplice dove gli utenti possono interagire con diversi componenti, chiamati "blocchi", per costruire il loro ambiente di scrittura.

Tipi di Blocchi in LMCanvas

LMCanvas consente agli utenti di creare tre tipi principali di blocchi:

  1. Blocchi di Testo: Queste sono le aree dove gli scrittori possono digitare il loro testo. Possono usare i blocchi di testo per redigere la loro scrittura, memorizzare suggerimenti o tenere il testo generato.

  2. Blocchi di Modello: Questi blocchi contengono le impostazioni per il modello linguistico. Gli utenti possono regolare i parametri in questi blocchi per controllare come l'LLM genera testo.

  3. Blocchi di Pipeline: Questi blocchi collegano i blocchi di testo e di modello insieme. Vengono utilizzati per generare nuovo testo dall'input fornito nei blocchi connessi.

Come Usare i Blocchi

Blocchi di Testo

Gli scrittori possono usare i blocchi di testo in vari modi. Ad esempio, possono tenere il loro lavoro principale in un blocco di testo mentre usano altri per memorizzare versioni alternative o suggerimenti. Questo approccio modulare consente agli scrittori di organizzare i loro pensieri in modo chiaro. Inoltre, possono cambiare la dimensione di questi blocchi per adattarli alle loro esigenze.

Se uno scrittore decide che non ha più bisogno di due blocchi separati, può unirli facilmente. Ad esempio, se finalizzano due sezioni di una poesia, possono unire quei blocchi. In alternativa, se vogliono creare un nuovo blocco da uno esistente, possono semplicemente estrarre una porzione di testo per formare un nuovo blocco di testo.

Gli scrittori possono anche impostare blocchi di testo per ricevere altro testo. Usando un comando semplice, possono creare aree dove altri blocchi possono essere attaccati, consentendo strumenti di scrittura dinamici e riutilizzabili. Inoltre, possono creare blocchi che agiscono in base al testo selezionato, come generare una metafora per una frase evidenziata.

Blocchi di Modello

Questi blocchi contengono impostazioni specifiche che influenzano come funziona il modello linguistico. Ad esempio, un'impostazione controlla quanto creativo o diretto sarà il testo in output. Gli scrittori possono progettare più blocchi di modello con diverse impostazioni per trovare ciò che funziona meglio per loro. Possono facilmente apportare modifiche a queste impostazioni ogni volta che serve.

Blocchi di Pipeline

I blocchi di pipeline servono a collegare i blocchi di testo con i blocchi di modello per creare output finali. Quando uno scrittore clicca per generare testo, l'input da un blocco di testo viene elaborato secondo le impostazioni di un blocco di modello. Il risultato viene presentato come un nuovo blocco di testo. Gli scrittori possono anche espandere questi blocchi per testare varie impostazioni di testo e modello.

Questa flessibilità consente agli scrittori di esplorare rapidamente diverse opzioni di scrittura. Possono collegare contenitori di output ad altri blocchi di testo o blocchi di pipeline, creando strumenti di scrittura più complessi. Questa funzione consente agli scrittori di sviluppare strumenti unici e personalizzati a partire da un set base di blocchi.

Il Futuro di LMCanvas

Con LMCanvas, l'obiettivo è aiutare gli scrittori a creare un'esperienza di scrittura personalizzata che soddisfi le loro esigenze specifiche. Abbiamo costruito una versione funzionante dell'interfaccia che include le caratteristiche chiave discusse. I nostri prossimi passi includono testare questo prototipo con utenti reali per capire come possono costruire i loro strumenti, cosa funziona bene e cosa ha bisogno di miglioramenti.

Funzioni Aggiuntive

Mentre lavoriamo su LMCanvas, abbiamo in programma di aggiungere ulteriori funzionalità e miglioramenti basati sul feedback degli utenti. Un miglioramento significativo permetterà a ogni blocco di testo di mantenere una cronologia delle modifiche, rendendo facile per gli scrittori tornare a versioni precedenti del loro lavoro. Questa funzione permetterà agli utenti di vedere quali cambiamenti sono stati apportati e persino ripristinare parti specifiche della loro scrittura se necessario.

Un altro miglioramento sarà l'introduzione di diversi contenitori di output nei blocchi di pipeline. Attualmente, gli output vengono mostrati in un elenco semplice, ma riconosciamo che questo potrebbe non essere il modo migliore per presentare molti risultati generati. Le versioni future potrebbero offrire metodi visivi, come diagrammi a dispersione, che aiuteranno gli scrittori a comprendere meglio i loro output generati.

Infine, esploreremo modi per rendere più facile per gli scrittori creare suggerimenti efficaci. Creare suggerimenti che portino ai risultati desiderati è fondamentale ma può essere una sfida. Quindi, ci guarderemo in giro per funzionalità che supportano questo processo, specialmente per compiti di scrittura creativa. Ad esempio, permettere agli scrittori di dare esempi di ciò che vogliono o non vogliono potrebbe portare a risultati più soddisfacenti.

Conclusione

LMCanvas è un'interfaccia innovativa progettata per supportare gli scrittori nel loro processo creativo. Permettendo agli utenti di creare strumenti di scrittura personalizzati, mira a superare le limitazioni delle applicazioni di scrittura esistenti. Mentre continuiamo a sviluppare e perfezionare LMCanvas, non vediamo l'ora di aiutare gli scrittori a raggiungere i loro obiettivi in modo che si senta naturale e intuitivo. Attraverso il feedback degli utenti e miglioramenti continui, speriamo di rendere la scrittura più piacevole ed efficiente per tutti.

Fonte originale

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

Estratto: 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.

Autori: Tae Soo Kim, Arghya Sarkar, Yoonjoo Lee, Minsuk Chang, Juho Kim

Ultimo aggiornamento: 2023-03-27 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2303.15125

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.15125

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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