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.


翻译:大语言模型(LLMs)能够通过自动化或支持写作流程中的特定任务(如释义、生成类比)来增强写作能力。基于这一能力,研究人员已开发了一系列界面,为特定写作任务提供基于LLM的工具。然而,这些界面在支持用户为自身独特任务创建个性化工具方面存在局限,且可能无法全面满足写作需求——迫使写作者在写作过程中不断切换界面。在本研究中,我们构想出LMCanvas这一界面,使用户能够通过画布中的"模块"交互,自主创建基于LLM的写作工具并编排个性化写作环境。在该界面中,用户可创建文本模块以封装写作内容与LLM提示词、模型模块用于配置模型参数,并通过连接这些模块构建输出生成结果的流水线模块。本篇专题论文中,我们讨论了LMCanvas的设计理念及其概念开发规划。

0
下载
关闭预览

相关内容

【GPT-3作者亲解】超大型语言模型少样本学习,109页ppt
专知会员服务
110+阅读 · 2020年12月19日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年9月6日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
111+阅读 · 2020年6月10日
Python计算导论,560页pdf,Introduction to Computing Using Python
专知会员服务
77+阅读 · 2020年5月5日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Compose for Wear OS | 助力开发者提升可穿戴设备用户体验
通过Docker安装谷歌足球游戏环境
CreateAMind
12+阅读 · 2019年7月7日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月16日
VIP会员
最新内容
战力倍增器:自主武器系统与乌克兰及加沙冲突
人工智能赋能战场情报:提速决策进程
专知会员服务
2+阅读 · 7月17日
《拥抱新兴技术:面向未来军官的教育革新》
专知会员服务
5+阅读 · 7月17日
《无人地面战车(UGV)的崛起》报告
专知会员服务
7+阅读 · 7月16日
相关资讯
Compose for Wear OS | 助力开发者提升可穿戴设备用户体验
通过Docker安装谷歌足球游戏环境
CreateAMind
12+阅读 · 2019年7月7日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员