Palette: एक छोटे मॉडल को आपकी डिज़ाइन भाषा में डेक बनाना सिखाना
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IBM Research ने Palette पेश किया, एक सिस्टम जो 20B के ओपन-वेट मॉडल को फाइन-ट्यून करता है ताकि वह विशिष्ट कॉर्पोरेट डिज़ाइन भाषाओं का पालन करते हुए स्लाइड डेक तैयार कर सके। जटिल लेआउट ज्यामिति और संपादकीय निर्णयों को संभालने में छोटे मॉडलों की सीमाओं को दूर करने के लिए, इस दृष्टिकोण ने कार्य को दो भूमिकाओं में बांटा है: एक डिज़ाइनर जो संरचित JSON ब्रीफ़ बनाता है और एक कोडर जो प्रस्तुति कोड उत्पन्न करता है। ट्रेनिंग डेटा एक बड़े टीचर मॉडल का उपयोग करके संश्लेषित किया गया है, जिसमें काउंटरफैक्टुअल रीजनिंग (counterfactual reasoning) शामिल है ताकि मॉडल को यह सिखाया जा सके कि कुछ डिज़ाइन चयनों को अन्य पर क्यों प्राथमिकता दी गई। उपयोगकर्ता ब्रैकेट में लिखे साधारण अंग्रेजी निर्देशों के साथ आउटपुट को नियंत्रित कर सकते हैं, जिससे चार्ट या समयरेखा जैसे तत्वों पर सटीक नियंत्रण संभव होता है। एक महत्वपूर्ण घटक 'चेक-एंड-रिपेयर हार्नेस' है जो प्रत्येक उत्पन्न स्लाइड को ओवरलैप या ओवरफ्लो के लिए मान्य करता है और गुणवत्ता को बिगाड़े बिना स्वचालित रूप से त्रुटियों को ठीक करता है। PresentBench पर किए गए मूल्यांकन में, Palette अर्थशास्त्र और शिक्षा क्षेत्रों में पहले स्थान पर रहा और तीन मापी गई श्रेणियों में समग्र रूप से दूसरा स्थान प्राप्त किया। यह विधि संगठनों को गोपनीय सामग्री पर अपना अधिकार बनाए रखने की अनुमति देती है, जबकि फ्रंटियर AI सिस्टम के तुलनीय दृश्य सुसंगतता प्राप्त होती है।
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