- Apple начала почти без быстрых примеров и достигла удивительных результатов
- Бета -краххат была протолкнута в неизвестную область без четких инструкций
- Почти миллион рабочих программ Swiftui были созданы после повторных итераций
Исследователи Apple недавно представили эксперимент, в котором модель ИИ была обучена генерировать код пользовательского интерфейса в Swiftui, хотя в исходных данных практически не было примеров Swiftui.
Исследование началось с бета -версии Starschat, модели с открытым исходным кодом, которая была разработана для кодирования. Источники обучения, включая стек и другие коллекции, не содержали быстрый код.
Это отсутствие означало, что у модели не было преимуществ примеров, чтобы направлять свои ответы, что сделало результаты удивительными, когда наконец -то была создана более сильная система.
Создание цикла самостоятельного развития
Командным решением было создание цикла обратной связи. Они дали бета -версии Starchat несколько описаний интерфейса и попросили их генерировать программы Swiftui из этих запросов ввода.
Каждая программа была собрана, чтобы убедиться, что она действительно пошла. Затем были обработаны интерфейсы, сравнивались с исходными описаниями с другой моделью, GPT-4V, в которой оценивали, соответствует ли проблема.
Только те, кто превысил оба этапа, остались в наборе данных. Этот цикл повторялся пять раз, и каждый раунд записи о более чистых данных возвращался в следующую модель.
В конце процесса исследователи имели почти миллион образцов Swiftui и модель под названием Uicoder.
Затем модель была измерена как по автоматическим тестам, так и на человеческую оценку, результаты показали, что она не только работает лучше, чем базовая модель, но и достигла скорости компиляции через GPT-4.
Одним из поразительных аспектов исследования является то, что Swift Code был почти исключительно исключен из первых учебных данных.
По словам команды, это произошло случайно, когда была создана запись данных стека, так что на веб -сайтах были найдены только разбросанные примеры.
Этот надзор исключает идею о том, что Uicoder только переработал код, который он уже видел — вместо этого его улучшение по сравнению с итеративным циклом производства, фильтрации и переподготовки пришли к его собственным изданиям.
В то время как результаты были сосредоточены на Swiftui, исследователи предложили, чтобы подход «, вероятно, был бы обобщен на другие языки и наборы инструментов пользовательского интерфейса».
В этом случае это может открыть пути, чтобы можно было обучить больше моделей в специализированных областях, в которых данные обучения ограничены.
Перспектива поднимает вопросы о надежности, устойчивости и вопросе о том, могут ли синтетические записи данных продолжать масштабироваться без введения скрытых ошибок.
Uicoder также обучался тщательно контролируемым условиям, а его успех в более крупных условиях не гарантируется.
Над 9to5mac
Вы также могли бы понравиться
