Athena: LLMを用いた反復的足場付きアプリ生成のための中間表現
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Apple Machine Learning
研究チームが、大規模言語モデル(LLM)による完全なユーザーインターフェース生成の課題を解決するため、複数ファイル間の関係を管理する中間表現「Athena」を開発した。
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大規模言語モデル（LLM）を用いて、完全なユーザーインターフェースのコードを生成することは困難です。ユーザーインターフェースは複雑であり、その実装にはしばしば複数の相互に関連するファイルが含まれており、これらが一体となって各画面の内容、画面間のナビゲーションフロー、およびアプリケーション全体で使用されるデータモデルを指定します。LLM に対して完全なユーザーインターフェースを生成するのに十分な詳細を含んだ単一のプロンプトを作成することは困難であり、仮に作成できたとしても、その結果は生成されたすべての内容を含む巨大で理解しにくい単一のファイルとなることが頻繁にあります…
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It is challenging to generate the code for a complete user interface using a Large Language Model (LLM). User interfaces are complex and their implementations often consist of multiple, inter-related files that together specify the contents of each screen, the navigation flows between the screens, and the data model used throughout the application. It is challenging to craft a single prompt for an LLM that contains enough detail to generate a complete user interface, and even then the result is frequently a single large and difficult to understand file that contains all of the generated…
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