Raptor X5 UIGEN

🚀 Raptor-X5-UIGEN

Raptor-X5-UIGENは、Qwen 2.5 14Bモダリティアーキテクチャに基づいており、UIデザイン、ミニマリストなコーディング、および内容豊富な開発における推論能力を強化するように設計されています。このモデルは、構造化された推論、論理的な演繹、および多段階の計算に最適化されています。

🚀 クイックスタート

transformersを使用したクイックスタート

以下は、apply_chat_templateを使用してトークナイザーとモデルをロードし、コンテンツを生成するコードスニペットです。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "prithivMLmods/Raptor-X5-UIGEN"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "Generate a minimalistic UI layout for a dashboard."
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are an expert in UI design, minimalist coding, and structured programming."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

✨ 主な機能

1. 高度なUIデザインサポート：構造化されたコンポーネントを持つ、現代的でクリーンなミニマリストなUIデザインの生成に優れています。
2. 内容豊富なコーディング：フロントエンドとバックエンド開発のための最適化されたコードを提供し、クリーンで効率的な構造を保証します。
3. ミニマリストなコーディングアプローチ：複数のプログラミング言語をサポートし、シンプルさ、保守性、および効率性に重点を置いています。
4. 強化された指示追従能力：複雑なプロンプトの理解と実行を改善し、構造化された首尾一貫した応答を生成します。
5. 長文コンテキストのサポート：入力に最大128Kトークン、出力に最大8Kトークンを扱うことができ、詳細な分析やドキュメント作成に適しています。

📚 ドキュメント

想定される使用方法

1. UI/UXデザイン支援：UIレイアウト、コンポーネント構造、およびフロントエンドフレームワークの生成に最適です。
2. ミニマリストで内容豊富なコーディング：フロントエンドとバックエンドアプリケーションのためのクリーンで最適化された保守可能なコードを生成します。
3. プログラミング支援：複数の言語をサポートし、構造化された再利用可能なコードに重点を置いています。
4. 教育および情報提供支援：構造化された洞察が必要な開発者、デザイナー、および技術ライターに適しています。
5. 技術的質問に対する会話型AI：コーディング、UI/UX、およびデザイン関連の質問に答えるインテリジェントなボットを構築します。
6. 長文の技術コンテンツ生成：構造化された技術ドキュメント、UI/UXデザインガイド、およびベストプラクティスを生成します。

制限事項

1. ハードウェア要件：大きなパラメータサイズと長文コンテキスト処理のため、高メモリのGPUまたはTPUが必要です。
2. 応答における潜在的なバイアス：中立性を目指して訓練されていますが、応答は訓練データに含まれるバイアスを反映する可能性があります。
3. オープンエンドタスクにおける出力のばらつき：非常に主観的または創造的なタスクでは、一貫性のない出力を生成する可能性があります。
4. 現実世界の認識の制限：訓練データのカットオフ以降のリアルタイムイベントにアクセスできません。
5. 長文出力におけるエラー伝播：初期の応答における小さなエラーが、長文の説明における全体的な首尾一貫性に影響を与える可能性があります。
6. プロンプトの感度：応答の品質は、構造化された入力プロンプトに依存します。

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。

データセット

• Tesslate/UIGEN-T1.5-Dataset
• Tesslate/Tessa-T1-Dataset
• KingstarOMEGA/HTML-CSS-UI
• Juliankrg/HTML_CSS_CodeDataSet_100k

ベースモデル

• prithivMLmods/Viper-Coder-v1.7-Vsm6

パイプラインタグ

• text-generation

ライブラリ名

• transformers

タグ

• text-generation-inference
• X5
• GEN
• UI
• Coder