LMCanvas:みんなのためのカスタマイズされたライティングツール
LMCanvasを使って、自分のライティングツールを作って、もっと良いライティング体験を楽しもう。
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大きな言語モデル(LLMs)は、人々が特定の作業を代わりにやってくれることで、文章を書く手助けをするツールだよ。これには、文の言い回しを変えたり、例を作ったり、文法を直したりすることが含まれるんだ。LLMsを使ってライターを助けるためのいろんなツールが作られてるんだけど、これらのツールは多くの場合、ライターが自分専用のツールを作ることを許さないから、ライティングの流れがスムーズじゃなくなることが多いんだ。ライターはよく異なるツールを使い分けなきゃいけなくて、それが流れを乱す原因になっちゃう。
個別のライティングツールが必要な理由
人が文章を書くとき、それぞれに独自のニーズがあるんだ。ある人は特定のスタイルがあったり、他の人はライティングのいろんな面で苦労したりすることがあるよ。従来のライティングツールは、こういった個々のニーズを考慮していないことが多いから、ライターは既存のツールを自分のワークフローに合わせようとして、イライラすることがあるんだ。つまり、いくつものアプリやツールを使い分けなきゃいけないから、生産性や創造性が低下しちゃうんだよね。
LMCanvasの紹介
これらの問題を解決するために、私たちはLMCanvasを提案するよ。これはライターがLLMsを使って自分専用のライティングツールを作れるインターフェースなんだ。LMCanvasでは、ライターが自分に最適な方法で執筆プロセスを整理できるようになってる。このインターフェースは、ユーザーが「ブロック」と呼ばれるいろんなコンポーネントと対話して、自分のライティング環境を作れるシンプルなレイアウトを使ってる。
LMCanvasのブロックの種類
LMCanvasでは、ユーザーが3つの主要なタイプのブロックを作ることができるよ:
テキストブロック:ここではライターが自分のテキストを入力できる部分だよ。テキストブロックを使って、執筆の草稿を書いたり、プロンプトを保存したり、生成したテキストを保管したりできるんだ。
モデルブロック:このブロックには言語モデルの設定が含まれてる。ユーザーはこのブロックでパラメータを調整して、LLMがテキストを生成する方法を制御できるんだ。
パイプラインブロック:これらのブロックはテキストブロックとモデルブロックをつなげる役割があるよ。接続されたブロックに入力された情報から新しいテキストを生成するために使われるんだ。
ブロックの使い方
テキストブロック
ライターはテキストブロックをいろんな方法で使えるよ。たとえば、メインの作業を1つのテキストブロックに入れて、他のブロックに代替バージョンやプロンプトを保存することができる。このモジュラーアプローチで、ライターは思考を明確に整理できるんだ。また、ライターは自分のニーズに合わせてこれらのブロックのサイズを変えることもできるよ。
もしライターが別々のブロックがもう必要なくなったら、簡単に統合できるんだ。たとえば、詩の2つのセクションが完成したら、そのブロックを合体させることができるよ。逆に、既存のブロックから新しいブロックを作りたい場合は、テキストの一部をドラッグして新しいテキストブロックを形成することができるんだ。
ライターは他のテキストを取り込むようにテキストブロックを設定することもできるんだ。簡単なコマンドを使って、他のブロックを接続できるエリアを作成できるから、動的で再利用可能なライティングツールができるんだ。また、選択したテキストに基づいてアクションを実行するブロックを作ることもできるから、強調されたフレーズのメタファーを生成することもできるよ。
モデルブロック
このブロックには言語モデルの動作に影響を与える特定の設定が含まれてるんだ。たとえば、出力されるテキストがどれだけクリエイティブになるか、またはストレートになるかを制御する設定があるよ。ライターは自分に合った設定の異なるモデルブロックをいくつでもデザインできて、必要に応じて設定を簡単に変更できるんだ。
パイプラインブロック
パイプラインブロックはテキストブロックとモデルブロックをつなげて最終的な出力を作るためのものだよ。ライターがテキストを生成するためにクリックすると、テキストブロックからの入力がモデルブロックの設定に従って処理される。そして、その結果が新しいテキストブロックとして表示されるんだ。ライターはこれらのブロックを広げて、いろんなテキストやモデルの設定を試すこともできるよ。
この柔軟性のおかげで、ライターはさまざまなライティングオプションを素早く探求できるんだ。出力コンテナを他のテキストブロックやパイプラインブロックに接続して、もっと複雑なライティングツールを作ることができるよ。この機能によって、ライターは基本的なブロックを使ってユニークでカスタマイズされたツールを作り出せるんだ。
LMCanvasの未来
LMCanvasの目標は、ライターが自分の特定のニーズに合ったカスタマイズされたライティング体験を作る手助けをすることなんだ。私たちは、話した主要な機能を含む動作するインターフェースのバージョンを作ってるよ。次のステップは、実際のユーザーと一緒にこのプロトタイプをテストして、彼らがどのようにツールを作れるか、どんなことがうまくいって、どこを改善すべきかを知ることなんだ。
追加機能
LMCanvasに取り組む中で、ユーザーのフィードバックに基づいてさらに多くの機能や改善を追加する予定だよ。一つの大きな改善点は、各テキストブロックが変更の履歴を保持できるようにすることなんだ。これによって、ライターが前のバージョンに戻るのが簡単になるし、何が変更されたか見えるようになるから、必要に応じて特定の部分を元に戻せるようになるんだ。
もう一つの改善点は、パイプラインブロックに異なる出力コンテナを導入することだよ。今は出力がシンプルなリストで表示されるけど、これは生成された多くの結果を提示する最適な方法じゃないかもしれない。将来のバージョンでは、散布図などのビジュアルな方法を提供して、ライターが生成された出力をよりよく理解できるようにする可能性があるよ。
最後に、ライターが効果的なプロンプトを作成しやすくする方法を探るつもりだよ。望ましい出力に導くプロンプトを作るのは重要だけど、難しいこともあるからね。だから、特にクリエイティブライティングのタスクのために、このプロセスをサポートする機能を検討するつもりだよ。たとえば、ライターに求めるものや求めないものの例を挙げさせることで、より満足のいく結果につながるかもしれないね。
結論
LMCanvasは、ライターの創造的プロセスをサポートするためにデザインされた革新的なインターフェースなんだ。ユーザーが個別のライティングツールを作成できるようにすることで、既存のライティングアプリの制約を克服することを目指してるんだ。私たちがLMCanvasを開発・改良し続ける中で、ライターが自然で直感的に目標を達成できる手助けができることを楽しみにしてるんだ。ユーザーフィードバックと継続的な改善を通じて、みんながより楽しく効率的に書けるようにしていきたいと思ってるよ。
タイトル: LMCanvas: Object-Oriented Interaction to Personalize Large Language Model-Powered Writing Environments
概要: 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.
著者: Tae Soo Kim, Arghya Sarkar, Yoonjoo Lee, Minsuk Chang, Juho Kim
最終更新: 2023-03-27 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2303.15125
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2303.15125
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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