論文の概要: Web2Code: A Large-scale Webpage-to-Code Dataset and Evaluation Framework for Multimodal LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.20098v2
• Date: Sun, 17 Nov 2024 16:11:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:31:34.123887
• Title: Web2Code: A Large-scale Webpage-to-Code Dataset and Evaluation Framework for Multimodal LLMs
• Title（参考訳）: Web2Code:マルチモーダルLLMのための大規模Webページ間データセットと評価フレームワーク
• Authors: Sukmin Yun, Haokun Lin, Rusiru Thushara, Mohammad Qazim Bhat, Yongxin Wang, Zutao Jiang, Mingkai Deng, Jinhong Wang, Tianhua Tao, Junbo Li, Haonan Li, Preslav Nakov, Timothy Baldwin, Zhengzhong Liu, Eric P. Xing, Xiaodan Liang, Zhiqiang Shen,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal large language model)は、画像、ビデオ、オーディオなどのモダリティにおいて顕著な成功を収めている。 現在のMLLMは、Webページのスクリーンショットを理解し、対応するHTMLコードを生成するのに驚くほど貧弱です。 命令チューニングのための大規模Webページ・ツー・コードデータセットを新たに構築したベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 112.89665642941814
• License:
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) have shown impressive success across modalities such as image, video, and audio in a variety of understanding and generation tasks. However, current MLLMs are surprisingly poor at understanding webpage screenshots and generating their corresponding HTML code. To address this problem, we propose $\texttt{Web2Code}$, a benchmark consisting of a new large-scale webpage-to-code dataset for instruction tuning and an evaluation framework for the webpage understanding and HTML code translation abilities of MLLMs. For dataset construction, we leverage pretrained LLMs to enhance existing webpage-to-code datasets as well as generate a diverse pool of new webpages rendered into images. Specifically, the inputs are webpage images and instructions, while the responses are the webpage's HTML code. We further include diverse natural language QA pairs about the webpage content in the responses to enable a more comprehensive understanding of the web content. To evaluate model performance in these tasks, we develop an evaluation framework for testing MLLMs' abilities in webpage understanding and web-to-code generation. Extensive experiments show that our proposed dataset is beneficial not only to our proposed tasks but also in the general visual domain. We hope our work will contribute to the development of general MLLMs suitable for web-based content generation and task automation. Our data and code are available at https://github.com/MBZUAI-LLM/web2code.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal large language model)は、画像、ビデオ、音声など、様々な理解と生成タスクにおいて、様々なモダリティで顕著な成功を収めている。 しかし、現在のMLLMは、Webページのスクリーンショットを理解し、対応するHTMLコードを生成するのに驚くほど貧弱です。 この問題に対処するために,命令チューニングのための大規模Webページ・トゥ・コードデータセットと,MLLMのWebページ理解とHTMLコード翻訳能力の評価フレームワークからなるベンチマークである$\textt{Web2Code}$を提案する。 データセット構築には、トレーニング済みのLLMを活用して、既存のWebページからコードへのデータセットを強化し、画像に描画された新しいWebページのプールを多種多様に生成します。 具体的には、入力はWebページの画像と命令であり、レスポンスはWebページのHTMLコードである。 さらに、応答中のWebページコンテンツに関する多様な自然言語QAペアも含み、より包括的なWebコンテンツ理解を可能にします。 これらのタスクにおけるモデル性能を評価するために,Webページ理解とWeb-to-code生成におけるMLLMの能力を評価するための評価フレームワークを開発した。 大規模な実験により,提案したデータセットは,提案したタスクだけでなく,一般的な視覚領域においても有用であることが確認された。 我々は,Web ベースのコンテンツ生成とタスク自動化に適した汎用MLLMの開発に貢献することを期待している。 私たちのデータとコードはhttps://github.com/MBZUAI-LLM/web2code.comで公開されています。

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