SFT 越训越慢?OpenUI 用自我训练把生成 UI 有效性从 13% 提到 71.7%
1glasspaani · reddit · 2026-09-09
OpenUI 团队分享为生成式 UI 微调开源模型的完整过程。他们从 DiffusionGemma 起步,先做 SFT:用大模型生成约 700 个样本训 LoRA,loss 降了但基准反而变差——组件 props 和引用频繁出错;限定单一组件库后结构有效性从 13% 升到 28.8%,但生成时间从 1.6s 涨到 4.3s,去噪步数约翻倍。
随后改用自我训练循环:
- 用当前模型生成程序
- 用 OpenUI Lang 解析器筛出有效输出并定位其余缺陷
- 只修复缺陷、拒绝大改,再用 judge 模型对照 prompt 校验
- 在通过校验的样本上微调,循环往复
结果:结构有效性达 57.1%,生成时间降到 1.9s;中位修复只改一条语句,每轮训练在单张 A100 上仅需 1–2 小时。把配方推广到 27 个组件库后,最终模型 OUI-1 达到 71.7%(结构有效性口径,不保证好看或任务完成)。博客、权重与基准已公开。
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