Raptor X5 UIGEN

🚀 Raptor-X5-UIGEN

Raptor-X5-UIGEN基於Qwen 2.5 14B模態架構，旨在增強UI設計、簡約編碼和內容豐富開發中的推理能力。該模型針對結構化推理、邏輯演繹和多步計算進行了優化，採用先進的思維鏈推理技術和專業數據集進行微調，以提高理解能力、結構化響應和計算智能。

🚀 快速開始

以下是使用apply_chat_template的代碼片段，展示如何加載分詞器和模型並生成內容：

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]

✨ 主要特性

1. 高級UI設計支持：擅長生成具有結構化組件的現代、簡潔和簡約的UI設計。
2. 內容豐富的編碼：為前端和後端開發提供優化代碼，確保結構簡潔高效。
3. 簡約編碼方法：支持多種編程語言，注重簡潔性、可維護性和效率。
4. 增強的指令遵循能力：提高對複雜提示的理解和執行能力，生成結構化和連貫的響應。
5. 長上下文支持：支持最多128K個輸入令牌和最多8K個輸出令牌，適用於詳細分析和文檔編寫。

📚 詳細文檔

預期用途

1. UI/UX設計輔助：非常適合生成UI佈局、組件結構和前端框架。
2. 簡約和內容豐富的編碼：為前端和後端應用程序生成簡潔、優化和可維護的代碼。
3. 編程輔助：支持多種語言，專注於結構化、可重用的代碼。
4. 教育和信息輔助：適用於需要結構化見解的開發人員、設計師和技術作家。
5. 技術查詢的對話式AI：構建能夠回答編碼、UI/UX和設計相關問題的智能機器人。
6. 長篇技術內容生成：生成結構化的技術文檔、UI/UX設計指南和最佳實踐。

侷限性

1. 硬件要求：由於其參數規模大且需要處理長上下文，需要高內存的GPU或TPU。
2. 響應中可能存在偏差：雖然經過中立性訓練，但響應仍可能反映訓練數據中存在的偏差。
3. 開放式任務輸出不穩定：在高度主觀或創造性任務中可能生成不一致的輸出。
4. 現實世界感知有限：無法獲取訓練截止日期之後的即時事件信息。
5. 長輸出中的錯誤傳播：早期響應中的小錯誤可能會影響長篇解釋的整體連貫性。
6. 提示敏感性：響應質量取決於結構良好的輸入提示。

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。

📦 相關信息