論文の概要: UICoder: Finetuning Large Language Models to Generate User Interface Code through Automated Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07739v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 21:53:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 20:56:21.835343
• Title: UICoder: Finetuning Large Language Models to Generate User Interface Code through Automated Feedback
• Title（参考訳）: UICoder: フィードバック自動生成によるユーザインタフェースコード生成のための大規模な言語モデルを微調整
• Authors: Jason Wu, Eldon Schoop, Alan Leung, Titus Barik, Jeffrey P. Bigham, Jeffrey Nichols,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、視覚的に関連する設計をコンパイルし、生成するUIコードを生成するのに苦労する。 生成を改善するための既存のアプローチは、高価な人間のフィードバックやプロプライエタリなモデルを蒸留することに依存している。 提案手法は,既存のLLMから始まり,大規模合成データセットを自己生成することにより,改良されたモデルを反復的に生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.858896845159208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) struggle to consistently generate UI code that compiles and produces visually relevant designs. Existing approaches to improve generation rely on expensive human feedback or distilling a proprietary model. In this paper, we explore the use of automated feedback (compilers and multi-modal models) to guide LLMs to generate high-quality UI code. Our method starts with an existing LLM and iteratively produces improved models by self-generating a large synthetic dataset using an original model, applying automated tools to aggressively filter, score, and de-duplicate the data into a refined higher quality dataset. The original LLM is improved by finetuning on this refined dataset. We applied our approach to several open-source LLMs and compared the resulting performance to baseline models with both automated metrics and human preferences. Our evaluation shows the resulting models outperform all other downloadable baselines and approach the performance of larger proprietary models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、視覚的に関連する設計をコンパイルし、生成するUIコードを生成するのに苦労する。 生成を改善するための既存のアプローチは、高価な人間のフィードバックやプロプライエタリなモデルを蒸留することに依存している。 本稿では,LLMを誘導し,高品質なUIコードを生成するための自動フィードバック(コンパイラとマルチモーダルモデル)の利用について検討する。 提案手法は,既存のLLMから始まり,原モデルを用いて大規模合成データセットを自己生成することで,改良された高品質なデータセットにデータを積極的にフィルタし,スコア付けし,デ複製する自動ツールを適用することで,改良されたモデルを反復的に生成する。 オリジナルのLLMは、この洗練されたデータセットを微調整することで改善されている。 提案手法をいくつかのオープンソース LLM に適用し,結果のパフォーマンスをベースラインモデルと比較した。 評価の結果, ダウンロード可能なベースラインを全て上回り, より大きなプロプライエタリモデルの性能に近づいた。

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