Automatisiertes Feedback für besseren UI-Code

Die Erstellung von Benutzeroberflächen (UI) für Anwendungen kann echt knifflig und langwierig sein. Traditionell braucht man dafür viel Wissen und Erfahrung. Aber jetzt gibt's grosse Sprachmodelle (LLMs), die als mögliche Lösung auftauchen, um diesen Prozess zu automatisieren. Diese Modelle können riesige Mengen an Text und Code analysieren, wodurch sie in der Lage sind, die Bedürfnisse der Nutzer mit funktionierendem Code zu verbinden. Trotz dieses Potenzials haben LLMs oft Schwierigkeiten, UI-Code zu erzeugen, der sowohl korrekt als auch visuell ansprechend ist.

In diesem Artikel reden wir über eine neue Methode, die automatisiertes Feedback nutzt, um diesen Modellen zu helfen, besseren UI-Code zu generieren. Unser Ansatz konzentriert sich auf SwiftUI, ein Toolkit, das verwendet wird, um Benutzeroberflächen auf beliebten Apple-Plattformen zu erstellen. Wir haben uns zum Ziel gesetzt, LLMs zu trainieren, um ihre UI-Code-Generierung zu verbessern, ohne auf teures menschliches Feedback angewiesen zu sein.

#Die Herausforderung bei der Generierung von UI-Code

UI-Code macht einen grossen Teil jeder Anwendung aus, mit der Benutzer interagieren. Diesen Code zu schreiben, war oft eine zeitaufwändige und komplexe Aufgabe. Viele LLMs haben Schwierigkeiten, Code zu generieren, der nicht nur korrekt, sondern auch designtechnischen Standards entspricht. Aktuelle Strategien zur Verbesserung der Code-Generierung beinhalten meistens teures menschliches Feedback oder spezialisierte Modelle, die nicht öffentlich verfügbar sind.

Das Kernproblem liegt in der Qualität der Beispiele, die für das Training dieser Modelle verfügbar sind. Die meisten Beispiele, die man online findet, sind entweder unvollständig oder von geringer Qualität. Selbst gut kuratierte Datensätze haben selten brauchbare Beispiele für UI-Code. Aufgrund dieser Einschränkungen bleibt die Generierung von erfolgreichem UI-Code durch LLMs eine schwierige Aufgabe.

#Unser Ansatz für automatisiertes Feedback

Wir schlagen eine Methode vor, die auf automatisiertem Feedback durch Werkzeuge wie Compiler und Modelle basiert, die sowohl Text als auch Bilder interpretieren können. Dieses Feedback hilft, LLMs zu verfeinern, indem es sie anleitet, besseren UI-Code zu erstellen.

Der Prozess beginnt mit einem grundlegenden LLM, das dazu angeregt wird, viele synthetische Beispiele für UI-Code basierend auf verschiedenen Beschreibungen zu generieren. Nachdem wir diese Daten gesammelt haben, bewerten und filtern automatisierte Werkzeuge den generierten Code. Diese Werkzeuge prüfen, ob der Code korrekt kompiliert und bewerten seine Relevanz zur ursprünglichen Beschreibung. Über mehrere Runden der Generierung und Filterung wird der Datensatz viel verfeinerter.

Indem wir das ursprüngliche LLM mit diesem verbesserten Datensatz feinjustieren, helfen wir ihm zu lernen, wie man UI-Code effektiver generiert. Dieser Prozess wird mehrfach wiederholt, was zu besserer und genauerer Code-Generierung in jedem Zyklus führt.

#Fokus auf SwiftUI

Unsere Forschung konzentriert sich speziell auf SwiftUI, das offizielle Framework für Benutzeroberflächen auf iOS und anderen Apple-Geräten. Wir glauben, dass unsere Methode auch auf andere Programmiersprachen und Frameworks ausgeweitet werden kann, aber für diese Studie konzentrieren wir uns auf SwiftUI.

Das Ziel ist es, LLMs dazu zu befähigen, hochwertigen SwiftUI-Code aus natürlichen Sprachbeschreibungen zu erstellen, die von Nutzern bereitgestellt werden. Wir tun dies, indem wir einen grossen synthetischen Datensatz von SwiftUI-Programmen erstellen, indem wir anfängliche Eingaben verwenden und diese Programme dann durch automatisiertes Feedback verfeinern.

#Prozess zur Datengenerierung

Um den Prozess zu starten, verwenden wir ein bestehendes LLM. Wir fordern dieses Modell auf, viele SwiftUI-Programme basierend auf einer Liste von Entwurfsbeschreibungen zu generieren. Die generierten Beispiele werden dann durch eine Reihe von Filtern geleitet. Wir nutzen einen Compiler, der überprüft, ob der Code fehlerfrei läuft, und ein vision-language-Modell, das bewertet, wie gut die generierte UI mit der ursprünglichen Beschreibung übereinstimmt.

Der Datensatz wird so gefiltert, dass nur die besten Beispiele enthalten sind, die dann zur Feinabstimmung des LLM verwendet werden. Dieser iterative Prozess ermöglicht es dem Modell, aus seinen vorherigen Ausgaben zu lernen, was letztendlich zu einer höheren Code-Qualität führt.

#Bewertung unserer Methode

Um die Wirksamkeit unseres Ansatzes zu bewerten, haben wir unser neu trainiertes LLM gegen bestehende Modelle getestet. Wir haben die Leistung unserer Methode sowohl durch automatisierte Bewertungen als auch durch menschliche Präferenzen verglichen.

Durch diese Bewertungen wurde klar, dass die mit unserer Methode trainierten Modelle die meisten öffentlich verfügbaren Optionen übertrafen. Die Qualität des generierten SwiftUI-Codes verbesserte sich auf ein Niveau, das mit grösseren, proprietären Modellen in der Branche konkurrieren konnte.

#Die Bedeutung automatisierter Datensätze

Einer der wichtigsten Beiträge unserer Forschung ist die Erstellung eines synthetischen Datensatzes, der verwendet werden kann, um andere LLMs zur Generierung von UI-Code zu trainieren. Der Datensatz bietet eine Möglichkeit, hochwertige Ergebnisse zu erzielen, ohne dass menschliche Arbeit notwendig ist, die oft hohe Kosten verursacht.

Die Abhängigkeit von automatisierten Techniken zur Datengenerierung und -filterung ermöglicht einen effizienteren Trainingsprozess. So stellen wir sicher, dass die Modelle sich auf das Lernen aus hochwertigen Beispielen konzentrieren können, die den Typ von UI-Code repräsentieren, den sie in realen Anwendungen generieren müssen.

#Frühere Bemühungen und verwandte Arbeiten

Es wurden viele Anstrengungen unternommen, um LLMs zu verbessern, insbesondere im Bereich Programmierung. Einige Methoden beinhalten stark manuelle Prozesse, wie das Erstellen von gekennzeichneten Datensätzen mit menschlichem Input. Andere versuchen, Trainingsdaten durch verschiedene automatisierte Mittel zu generieren, wie etwa das Extrahieren von Code aus Online-Repositories.

Unser Ansatz stimmt mit aktuellen Techniken überein, die automatisierte Feedbackquellen nutzen, um die Modellleistung zu verbessern. Indem wir uns speziell auf Bewertungsmethoden konzentrieren, die für die UI-Code-Generierung relevant sind, zeigen wir, dass es möglich ist, Modelle effektiv zu trainieren, ohne auf menschliche Annotatoren angewiesen zu sein.

#Übersicht über den Trainingsprozess

Der Trainingsprozess für unser LLM umfasst mehrere Phasen:

1. Auswahl des Basis-Modells: Wir beginnen mit einem vortrainierten Modell, das auf einem vielfältigen Set von Text und Code trainiert wurde.
2. Überwachtes Fine-Tuning: Wir generieren Eingabe-Ausgabe-Paare für überwachte Feinabstimmung, indem wir das Modell durchlaufen lassen, um SwiftUI-Code basierend auf Designvorgaben zu produzieren.
3. Präferenz-Ausrichtung: Nach der ursprünglichen Feinabstimmung setzen wir Techniken zur Ausrichtung der Präferenzen ein, um sicherzustellen, dass die Ausgaben des Modells mit den Erwartungen der Nutzer übereinstimmen.

Durch die Anwendung dieser Phasen in der Reihenfolge helfen wir dem LLM, nicht nur zu lernen, wie man Code generiert, sondern auch, wie man seine Ausgaben an die Nutzerpräferenzen anpasst.

#Herausforderungen

Während der Entwicklung unserer Methode sind wir auf mehrere Herausforderungen gestossen. Die Hauptschwierigkeit bestand darin, sicherzustellen, dass der generierte Code die erforderlichen Standards für UI-Programmierung erfüllte. Ein grosser Teil der frühen Ausgaben war entweder fehlerhaft oder vereinfacht und konnte die notwendigen Komplexitäten für funktionierende UIs nicht einfangen.

Wir haben auch festgestellt, dass die Abhängigkeit von einem Compiler für Feedback ihre Einschränkungen hat. Der Compiler gibt ein einfaches Pass/Fail-Ergebnis, was möglicherweise nicht genügend Details liefert, damit das Modell aus seinen Fehlern ausreichend lernen kann.

Um dies anzugehen, haben wir mit verschiedenen Filtermethoden experimentiert, um die Ausgaben weiter zu verbessern und die Qualität über den grundlegenden Kompilierungserfolg hinaus zu messen.

#Ergebnisse des Trainingsprozesses

Im Verlauf des Trainingsprozesses haben wir einen konstanten Trend beobachtet: Mit jeder Iteration verbesserte sich die Qualität des generierten UI-Codes. Die Kompilierungsraten und Relevanzpunkte stiegen stetig an, was die Wirksamkeit unseres Ansatzes zeigt.

Insbesondere erreichte unser finales Modell hohe Raten erfolgreicher Kompilierung und schnitt gut in automatisierten Relevanzmetriken ab. Diese Verbesserungen deuten darauf hin, dass unser Ansatz die Fähigkeit des Modells, komplexen UI-Code zu generieren, der den Benutzerbeschreibungen entspricht, erfolgreich verbessert hat.

#Vergleich mit anderen Modellen

In unseren Bewertungen haben wir unsere Modelle mit verschiedenen anderen Modellen verglichen. Die Ergebnisse zeigten, dass unsere Methode die Leistung des anfangs schwachen Basis-Modells erheblich verbessert. Unsere LLMs schnitten nicht nur besser ab als die meisten frei verfügbaren Optionen, sondern kamen auch in der Leistung an die führenden proprietären Modelle auf dem Markt heran.

Diese Ergebnisse verdeutlichen das Potenzial unseres Ansatzes, LLMs effektiver darin zu machen, funktionalen UI-Code zu generieren.

#Einschränkungen unseres Ansatzes

Während unsere Methode vielversprechend ist, hat sie auch ihre Einschränkungen. Unser Fokus auf SwiftUI bedeutet, dass die Ergebnisse möglicherweise nicht so effektiv für andere Programmiersprachen oder Frameworks sind. Darüber hinaus wird die Qualität unserer Ausgaben weiterhin von den ursprünglichen Trainingsdaten beeinflusst, die möglicherweise an Vielfalt mangeln.

Ausserdem erkennen wir an, dass unsere Bewertungsmethoden verbessert werden könnten. In der aktuellen Einrichtung haben wir uns auf automatisierte Metriken und eine kleine Gruppe menschlicher Bewerter verlassen. Wir planen, diese Bewertung in zukünftigen Arbeiten zu erweitern, um eine grössere und vielfältigere Gruppe von Testern einzubeziehen.

#Fazit

Zusammenfassend haben wir einen neuen Ansatz zur Verbesserung der UI-Code-Generierung mit Hilfe von grossen Sprachmodellen vorgestellt. Durch die Nutzung automatisierten Feedbacks und die Erstellung eines synthetischen Datensatzes haben wir gezeigt, dass es möglich ist, LLMs so zu verfeinern, dass sie hochwertigen UI-Code produzieren.

Unsere Ergebnisse zeigen, dass diese Methode die Leistung bestehender Modelle erheblich verbessern kann, während sie die Kosten vermeidet, die mit menschlichem Input verbunden sind. Während wir weiterhin unsere Techniken verfeinern und die Bewertung unserer Modelle erweitern, erwarten wir, dass dieser Ansatz zu weiteren Verbesserungen in der UI-Code-Generierung führen wird, was die Entwicklung letztendlich einfacher und zugänglicher macht.