Fugu-MT 論文翻訳(概要): ABScribe: Rapid Exploration & Organization of Multiple Writing Variations in Human-AI Co-Writing Tasks using Large Language Models

論文の概要: ABScribe: Rapid Exploration & Organization of Multiple Writing Variations in Human-AI Co-Writing Tasks using Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00117v3
Date: Wed, 20 Mar 2024 14:26:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-21 22:37:29.164862
Title: ABScribe: Rapid Exploration & Organization of Multiple Writing Variations in Human-AI Co-Writing Tasks using Large Language Models
Title（参考訳）: ABScribe:大規模言語モデルを用いた人間とAIの共筆作業における複数筆記変異の迅速探索と整理
Authors: Mohi Reza, Nathan Laundry, Ilya Musabirov, Peter Dushniku, Zhi Yuan "Michael" Yu, Kashish Mittal, Tovi Grossman, Michael Liut, Anastasia Kuzminykh, Joseph Jay Williams,
Abstract要約: ABScribeは、迅速かつ視覚的に構造化され、探索され、書込みのバリエーションの組織化をサポートするインタフェースである。 ABScribeでは、再利用可能なボタンに自動変換されるLSMプロンプトを使用して、変更を迅速に修正することができる。変化はテキストフィールドに隣接して格納され、ポップアップツールバー上のマウスオーバーインタラクションを用いた高速なインプレース比較を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.825435085579937
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Exploring alternative ideas by rewriting text is integral to the writing process. State-of-the-art Large Language Models (LLMs) can simplify writing variation generation. However, current interfaces pose challenges for simultaneous consideration of multiple variations: creating new variations without overwriting text can be difficult, and pasting them sequentially can clutter documents, increasing workload and disrupting writers' flow. To tackle this, we present ABScribe, an interface that supports rapid, yet visually structured, exploration and organization of writing variations in human-AI co-writing tasks. With ABScribe, users can swiftly modify variations using LLM prompts, which are auto-converted into reusable buttons. Variations are stored adjacently within text fields for rapid in-place comparisons using mouse-over interactions on a popup toolbar. Our user study with 12 writers shows that ABScribe significantly reduces task workload (d = 1.20, p < 0.001), enhances user perceptions of the revision process (d = 2.41, p < 0.001) compared to a popular baseline workflow, and provides insights into how writers explore variations using LLMs.
Abstract（参考訳）: テキストの書き直しによる代替アイデアの探索は、記述プロセスに不可欠である。 State-of-the-art Large Language Models (LLMs) は、変更文の生成を簡単にする。テキストを上書きせずに新しいバリエーションを作成することは困難であり、それらを逐次貼り付けることは文書を散らかすことができ、作業負荷を増大させ、ライターのフローを乱す。 ABScribeは、人間とAIの共筆タスクにおいて、迅速かつ視覚的に構造化された、書込みのバリエーションを探索し、組織化するためのインタフェースである。 ABScribeでは、再利用可能なボタンに自動変換されるLSMプロンプトを使用して、変更を迅速に修正することができる。変化はテキストフィールドに隣接して格納され、ポップアップツールバー上のマウスオーバーインタラクションを用いた高速なインプレース比較を行う。 12名のライターによるユーザスタディでは、ABScribeはタスクの負荷(d = 1.20, p < 0.001)を著しく低減し、リビジョンプロセス(d = 2.41, p < 0.001)のユーザ認識を一般的なベースラインワークフローと比較して向上させ、LLMを用いたバリエーションの探索方法に関する洞察を提供する。

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