A Large Language Model-based Computational Approach to Improve Identity-Related Write-Ups

📄 arXiv: 2312.16659v1 📥 PDF

作者: Alex Doboli

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-27

备注: 12 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出基于大语言模型的计算方法，辅助提升身份相关写作质量

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 写作辅助 提示词工程 身份写作 类比 隐喻

📋 核心要点

  1. 写作，特别是涉及个人身份和经历的写作，面临着组织思想、选择表达方式和构建文章结构的挑战。
  2. 该论文提出一种基于大语言模型的计算方法，通过精心设计的提示词，为写作提供灵感和改进建议。
  3. 通过类比和隐喻两个案例研究，验证了该方法在提升写作质量方面的潜力，展示了大语言模型在写作辅助方面的应用。

📝 摘要（中文）

书面表达在现代生活中至关重要，包括关于个人身份和经历的写作。然而，写作通常是一项困难的活动，需要付出大量努力来构建中心思想，确定传达中心思想的方法（例如，使用类比、隐喻或其他可能的方式），设计所需的呈现结构，以及进行实际的语言表达。大语言模型是机器学习领域最近出现的一种方法，可以显著减少写作工作量并提高书面产品的质量。本文提出了一种新的计算方法，通过探索输入到大语言模型的提示，生成线索以改进所考虑的书面产品。论文还展示了两个关于改进写作的案例研究，一个基于类比，另一个基于隐喻。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决个人在进行身份相关写作时遇到的困难，例如难以组织思想、选择合适的表达方式（如类比、隐喻）以及构建清晰的文章结构。现有方法缺乏有效的工具来辅助写作过程，导致写作效率低下且质量难以保证。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的强大生成能力，通过设计合适的提示词（prompts），引导LLM生成有用的写作线索和建议。这些线索可以帮助作者更好地组织思想、选择表达方式并改进文章结构。

技术框架：该方法的核心在于提示词的设计和LLM的生成能力。首先，确定写作的主题和目标。然后，设计一系列提示词，这些提示词旨在激发LLM生成关于主题的各种想法、类比、隐喻和结构建议。最后，作者可以根据LLM生成的线索，进行选择、修改和整合，从而改进自己的写作。论文通过两个案例研究（基于类比和基于隐喻）来展示该方法的应用。

关键创新：该方法的主要创新在于将LLM作为一种写作辅助工具，通过提示词工程来引导LLM生成有用的写作线索。与传统的写作辅助工具不同，该方法利用LLM的生成能力，可以提供更丰富、更灵活的写作建议。

关键设计：论文的关键设计在于提示词的设计。提示词需要足够具体，以便引导LLM生成相关的线索，但同时也要足够开放，以便LLM可以自由发挥。论文中没有详细说明提示词的具体内容，但强调了提示词在整个方法中的重要性。此外，论文也没有涉及任何特定的损失函数或网络结构，因为该方法主要依赖于现有的LLM。

📊 实验亮点

论文通过两个案例研究展示了该方法的有效性。虽然没有提供具体的性能数据或对比基线，但案例研究表明，通过使用基于LLM的提示词，可以生成有用的写作线索，从而改进文章的结构、表达和整体质量。这些案例研究为该方法在实际应用中的潜力提供了初步的证据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种写作场景，尤其是在需要深入思考和表达个人身份、经历和情感的领域，例如自传、个人陈述、创意写作等。该方法可以帮助作者克服写作障碍，提高写作效率和质量，并为写作提供新的视角和灵感。未来，该方法可以集成到写作辅助工具中，为用户提供更智能、更个性化的写作支持。

📄 摘要（原文）

Creating written products is essential to modern life, including writings about one's identity and personal experiences. However, writing is often a difficult activity that requires extensive effort to frame the central ideas, the pursued approach to communicate the central ideas, e.g., using analogies, metaphors, or other possible means, the needed presentation structure, and the actual verbal expression. Large Language Models, a recently emerged approach in Machine Learning, can offer a significant help in reducing the effort and improving the quality of written products. This paper proposes a new computational approach to explore prompts that given as inputs to a Large Language Models can generate cues to improve the considered written products. Two case studies on improving write-ups, one based on an analogy and one on a metaphor, are also presented in the paper.