Web2Code : Un Pas en Avant pour les Modèles Multimodaux
Un nouvel ensemble de données améliore la façon dont les modèles convertissent les pages web en code HTML.
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Table des matières
Ces dernières années, les modèles de langage de grande taille capables de gérer plusieurs types d'entrée, tels que le texte, les images et le son, sont devenus très populaires. Ces modèles sont appelés modèles de langage multimodaux (MLLMs). Ils sont utilisés dans de nombreux domaines, y compris la création de contenu et la réponse à des questions. Cependant, un domaine dans lequel ils rencontrent des difficultés est la compréhension des pages web à partir de captures d'écran et leur traduction en Code HTML, qui est le langage utilisé pour créer des pages web.
Pour s'attaquer à ce problème, un nouvel ensemble de données et Cadre d'évaluation appelé Web2Code a été créé. Cet ensemble de données est conçu pour aider à améliorer la compréhension des pages web par les MLLMs et à générer le code HTML qui leur correspond. Il comprend beaucoup de données, ce qui en fait une ressource précieuse pour former ces modèles.
Problème avec les modèles actuels
Malgré leur succès dans de nombreux domaines, les MLLMs ne sont pas très bons pour traiter les images de pages web. Lorsqu'on leur demande d'extraire du code HTML à partir de ces images, ils produisent souvent des résultats génériques et de mauvaise qualité. Par exemple, lorsqu'un modèle populaire a été invité à fournir le code HTML d'une page web, il a produit un code basique qui ne capturait pas les détails et les caractéristiques de la page originale. Cette limitation affecte de nombreuses applications pratiques, telles que les outils de développement web automatisés et l'amélioration de l'accessibilité pour les utilisateurs handicapés.
Les ensembles de données actuels utilisés pour former les MLLMs se concentrent souvent sur des tâches générales, comme la réponse à des questions visuelles ou le raisonnement, et ne traitent pas spécifiquement de la compréhension des pages web et de la génération de code HTML. Ce manque de concentration signifie que les MLLMs ne développent pas les compétences uniques nécessaires pour gérer correctement le contenu web.
Qu'est-ce que Web2Code ?
Web2Code est une nouvelle référence constituée d'un grand ensemble de données axé sur la conversion de captures d'écran de pages web en code HTML. L'ensemble de données comprend plus de 1,17 million de paires instruction-réponse, où les entrées sont des images de pages web accompagnées d'instructions spécifiques, et les sorties sont le code HTML correspondant. De plus, l'ensemble de données contient des paires de questions-réponses en langage naturel concernant le contenu des pages web, ce qui aide les modèles à mieux comprendre les informations présentées sur ces pages.
Construction de l'ensemble de données
L'ensemble de données Web2Code a été créé grâce à un processus systématique impliquant les étapes suivantes :
Création de nouvelles données : Des paires de code HTML de haute qualité ont été générées à l'aide de modèles GPT avancés, qui convertissent les conceptions de sites web en format HTML. Des captures d'écran ont été prises à partir de ces pages web générées pour fournir les images correspondantes.
Affinement des données existantes : Des ensembles de données précédents contenant du code de pages web ont été améliorés pour s'adapter au nouveau format de suivi des instructions. Cela incluait le nettoyage des données de mauvaise qualité et l'assurance que le nouveau format serait utile pour entraîner les modèles.
Nouvelles paires de questions-réponses : Un ensemble de données de paires de questions-réponses a été créé pour évaluer à quel point les modèles comprennent les pages web. En utilisant les nouvelles données de pages web, une grande variété de questions a été posée pour aider à former les modèles.
Amélioration des données de questions-réponses existantes : Les paires de questions-réponses existantes ont été affinées pour améliorer leur qualité et leur pertinence globales.
Cadre d'évaluation
Avec l'ensemble de données, un nouveau cadre d'évaluation a été développé pour mesurer à quel point les MLLMs peuvent comprendre les pages web et générer du code. Ce cadre se compose de deux parties principales :
Référence de compréhension des pages web (WUB) : Cette partie évalue à quel point les modèles peuvent répondre avec précision à des questions oui-ou-non sur les pages web en fonction de leurs captures d'écran.
Référence de génération de code de page web (WCGB) : Cette partie évalue à quel point les modèles peuvent produire du code HTML à partir d'images de pages web. Plutôt que de s'appuyer uniquement sur des métriques traditionnelles qui mesurent la similarité du code, cette méthode d'évaluation se concentre sur la comparaison de la qualité visuelle des pages web générées avec les originales.
Importance de l'ensemble de données
Web2Code est significatif pour plusieurs raisons. Tout d'abord, il comble une lacune dans les données d'entraînement nécessaires aux MLLMs pour apprendre à gérer efficacement le contenu web. Les riches paires d'instructions et de réponses ainsi que les données de questions-réponses aident les modèles à construire une compréhension plus approfondie des pages web, qui fait actuellement défaut dans les ensembles de données existants.
Deuxièmement, le cadre d'évaluation permet une évaluation plus nuancée des capacités des modèles. En comparant directement les sorties visuelles du code HTML généré avec les images de pages web originales, les développeurs peuvent obtenir de meilleures idées sur la qualité de leurs modèles.
Résultats expérimentaux
Des tests approfondis ont montré que les modèles ajustés avec l'ensemble de données Web2Code fonctionnent beaucoup mieux que ceux formés sur des ensembles de données précédents. Par exemple, lorsque les modèles ont été évalués sur leur capacité à générer du code HTML à partir d'images de pages web, ceux formés avec l'ensemble de données Web2Code ont produit des résultats plus précis et visuellement attrayants.
De plus, lorsque les modèles ont été testés sur des tâches générales au-delà de la génération de pages web, ils ont maintenu ou même amélioré leurs performances par rapport aux modèles formés uniquement sur des données générales. Cela montre que l'utilisation de cet ensemble de données spécialisé améliore à la fois les compétences spécifiques et les capacités globales.
Travaux connexes
Historiquement, divers ensembles de données ont été créés pour des tâches liées à la compréhension des pages web et à la génération de code. Cependant, la plupart de ces ensembles de données manquent des informations d'instruction dont les MLLMs ont besoin pour un entraînement efficace. Ils évaluent également souvent les capacités de manière isolée, manquant la combinaison de compétences nécessaires pour un parsing et un raisonnement web complets.
Des travaux récents dans le domaine se sont concentrés sur la création de données d'instruction à grande échelle pour différentes tâches multimodales. Certains ensembles de données ont visé à améliorer la compréhension générale et les capacités de raisonnement des MLLMs, mais ils ne répondent toujours pas efficacement aux besoins uniques de la génération HTML.
Formation et architecture
Les modèles basés sur l'ensemble de données Web2Code ont été formés en utilisant une architecture spécifique qui incorpore un encodeur visuel, un modèle de langage et un projecteur pour relier les caractéristiques visuelles aux descriptions textuelles. Cette architecture permet aux modèles d'apprendre à traiter les images et à générer du code HTML cohérent. Différents modèles de langage, tels que CrystalChat et Vicuna, ont été testés pendant le processus de formation.
La formation a impliqué l'optimisation de divers hyperparamètres, qui incluaient l'ajustement des tailles de lot et des taux d'apprentissage pour garantir que les modèles apprenaient efficacement à partir des données. Le processus a été soigneusement surveillé pour obtenir la meilleure performance possible.
Impacts sur le développement web
Le développement de l'ensemble de données Web2Code et de son cadre d'évaluation associé a plusieurs implications pour le développement web et les domaines connexes. En améliorant la capacité des MLLMs à générer du code web à partir d'images, cela peut améliorer les outils d'automatisation pour les développeurs. Cela peut rationaliser le processus de développement web, le rendant plus rapide et plus efficace.
De plus, à mesure que les MLLMs deviennent meilleurs pour comprendre les pages web, ils peuvent fournir une assistance améliorée pour les débutants apprenant à coder. Avec une génération de code plus précise et contextuellement pertinente, les nouveaux développeurs peuvent apprendre plus efficacement et acquérir des idées qui les aident à développer leurs compétences.
Défis
Malgré son potentiel, le projet Web2Code fait face à des défis. Une préoccupation est la possibilité de biais au sein de l'ensemble de données. Si l'ensemble de données ne couvre pas tous les scénarios de codage HTML possibles, cela pourrait conduire à des limitations dans les performances des modèles. Il est également nécessaire de veiller à ce que des informations sensibles ou personnellement identifiables ne soient pas incluses, ce qui peut compliquer la collecte de données.
De plus, l'évaluation de la qualité du code généré a ses limites. Les métriques utilisées pour mesurer la qualité peuvent avoir du mal à capturer des aspects spécifiques du code, tels que l'efficacité ou la lisibilité. Il est essentiel de garder ces défis à l'esprit alors que la communauté travaille à améliorer et à élargir cet ensemble de données.
Conclusion
En conclusion, l'ensemble de données Web2Code et le cadre d'évaluation représentent un pas significatif en avant dans l'amélioration des capacités des modèles de langage multimodaux. Avec son grand volume de données axées sur les tâches de conversion de pages web en code, il fournit une base robuste pour former des modèles capables de mieux comprendre et générer du contenu basé sur le web. Les résultats expérimentaux indiquent que l'utilisation de cet ensemble de données améliore les performances des modèles non seulement dans des tâches spécialisées, mais également dans des applications plus larges.
À mesure que la communauté continue d'explorer ces développements, le potentiel des MLLMs dans le développement web, l'automatisation et l'assistance à la programmation ne fera que croître. L'espoir est que d'autres avancées conduisent à des outils plus puissants et à de meilleures ressources pour les développeurs, améliorant la productivité et la créativité dans le domaine du développement web.
Titre: Web2Code: A Large-scale Webpage-to-Code Dataset and Evaluation Framework for Multimodal LLMs
Résumé: 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.
Auteurs: 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
Dernière mise à jour: 2024-11-17 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2406.20098
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.20098
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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