LMCanvas: Ferramentas de Escrita Personalizadas para Todos
Crie suas próprias ferramentas de escrita com o LMCanvas pra ter uma experiência de escrita melhor.
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Índice
Modelos de linguagem grandes (LLMs) são ferramentas que ajudam as pessoas a escrever, fazendo algumas tarefas pra elas. Essas tarefas incluem mudar a redação de uma frase, criar exemplos ou até corrigir gramática. Muitas ferramentas diferentes foram feitas usando LLMs pra ajudar escritores. Mas, muitas vezes, essas ferramentas não deixam os escritores criarem suas próprias ferramentas personalizadas, o que pode deixar o processo de escrita meio complicado. Os escritores costumam ficar trocando entre diferentes ferramentas, o que pode atrapalhar o fluxo deles.
A Necessidade de Ferramentas de Escrita Personalizadas
Quando as pessoas escrevem, cada uma tem necessidades únicas. Algumas podem ter estilos específicos, enquanto outras podem ter dificuldades em diferentes aspectos da escrita. Ferramentas de escrita tradicionais nem sempre levam essas necessidades pessoais em conta. Como resultado, os escritores podem ficar frustrados tentando adaptar as ferramentas que já existem pra se encaixar no fluxo de trabalho deles. Isso significa que eles têm que lidar com várias aplicações e ferramentas, o que pode reduzir a produtividade e a criatividade.
Apresentando o LMCanvas
Pra resolver esses problemas, a gente apresenta o LMCanvas, uma interface que deixa os escritores criarem suas próprias ferramentas de escrita usando LLMs. Com o LMCanvas, os escritores podem organizar o processo de escrita da maneira que funciona melhor pra eles. Essa interface tem um layout simples onde os usuários podem interagir com diferentes componentes, chamados de "blocos", pra montar o ambiente de escrita deles.
Tipos de Blocos no LMCanvas
O LMCanvas permite que os usuários criem três tipos principais de blocos:
Blocos de Texto: São as áreas onde os escritores podem digitar seu texto. Eles podem usar blocos de texto pra rascunhar suas escritas, guardar prompts ou manter textos gerados.
Blocos de Modelo: Esses blocos guardam as configurações pro modelo de linguagem. Os usuários podem ajustar os parâmetros nesses blocos pra controlar como o LLM gera texto.
Blocos de Pipeline: Esses blocos conectam os blocos de texto e modelo. Eles são usados pra gerar novos textos a partir do que foi inserido nos blocos conectados.
Como Usar os Blocos
Blocos de Texto
Os escritores podem usar os blocos de texto de várias maneiras. Por exemplo, eles podem manter o trabalho principal em um bloco de texto e usar outros pra armazenar versões alternativas ou prompts. Essa abordagem modular permite que os escritores organizem seus pensamentos de forma clara. Além disso, os escritores podem mudar o tamanho desses blocos pra se adequar às necessidades deles.
Se um escritor decidir que não precisa mais de dois blocos separados, ele pode juntar facilmente. Por exemplo, se ele finalizar duas seções de um poema, pode mesclar esses blocos. Ou, se quiser criar um novo bloco a partir de um existente, pode simplesmente arrastar uma parte do texto pra formar um novo bloco de texto.
Os escritores também podem configurar blocos de texto pra receber outros textos. Usando um comando simples, eles podem criar áreas onde outros blocos podem ser anexados, permitindo ferramentas de escrita dinâmicas e reutilizáveis. Além disso, podem criar blocos que tomam ações baseadas no texto selecionado, como gerar uma metáfora pra uma frase destacada.
Blocos de Modelo
Esses blocos contêm configurações específicas que afetam como o modelo de linguagem funciona. Por exemplo, uma configuração controla quão criativa ou direta será a saída do texto. Os escritores podem criar vários blocos de modelo com configurações diferentes pra descobrir o que funciona melhor pra eles. Eles podem fazer mudanças nessas configurações sempre que precisar.
Blocos de Pipeline
Blocos de pipeline servem pra conectar blocos de texto com blocos de modelo pra criar saídas finais. Quando um escritor clica pra gerar texto, a entrada de um bloco de texto é processada de acordo com as configurações de um bloco de modelo. O resultado é apresentado como um novo bloco de texto. Os escritores também podem expandir esses blocos pra testar várias configurações de texto e modelo.
Essa flexibilidade permite que os escritores explorem diferentes opções de escrita rapidamente. Eles podem conectar contêineres de saída a outros blocos de texto ou blocos de pipeline, criando ferramentas de escrita mais complexas. Esse recurso permite que os escritores desenvolvam ferramentas únicas e personalizadas a partir de um conjunto básico de blocos.
O Futuro do LMCanvas
Com o LMCanvas, o objetivo é ajudar os escritores a criarem uma experiência de escrita personalizada que atenda às necessidades específicas deles. Construímos uma versão funcional da interface que inclui os recursos principais discutidos. Nossos próximos passos incluem testar esse protótipo com usuários reais pra entender como eles podem construir suas ferramentas, o que funciona bem e o que precisa de melhorias.
Recursos Adicionais
Enquanto trabalhamos no LMCanvas, planejamos adicionar mais recursos e melhorias com base no feedback dos usuários. Um aprimoramento significativo permitirá que cada bloco de texto mantenha um histórico de mudanças, facilitando pros escritores voltarem a versões anteriores do trabalho deles. Esse recurso permitirá que os usuários vejam quais mudanças foram feitas e até revertam partes específicas da escrita se necessário.
Outra melhoria será a introdução de diferentes contêineres de saída nos blocos de pipeline. Atualmente, as saídas são mostradas em uma lista simples, mas reconhecemos que isso pode não ser a melhor forma de apresentar muitos resultados gerados. Versões futuras podem oferecer métodos visuais, como gráficos de dispersão, que ajudarão os escritores a entender melhor as saídas geradas.
Por fim, vamos explorar maneiras de facilitar pra os escritores criarem prompts eficazes. Elaborar prompts que levem a resultados desejados é crucial, mas pode ser desafiador. Assim, vamos buscar recursos que apoiem esse processo, especialmente em tarefas de escrita criativa. Por exemplo, permitindo que os escritores deem exemplos do que querem ou não querem poderia levar a resultados mais satisfatórios.
Conclusão
O LMCanvas é uma interface inovadora projetada pra apoiar os escritores no processo criativo deles. Ao permitir que os usuários criem ferramentas de escrita personalizadas, o LMCanvas busca superar as limitações das aplicações de escrita existentes. À medida que continuamos a desenvolver e refinar o LMCanvas, estamos animados em ajudar os escritores a alcançarem seus objetivos de uma forma que pareça natural e intuitiva. Através do feedback dos usuários e melhorias contínuas, esperamos tornar a escrita mais agradável e eficiente pra todo mundo.
Título: LMCanvas: Object-Oriented Interaction to Personalize Large Language Model-Powered Writing Environments
Resumo: 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.
Autores: Tae Soo Kim, Arghya Sarkar, Yoonjoo Lee, Minsuk Chang, Juho Kim
Última atualização: 2023-03-27 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2303.15125
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.15125
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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