LLMs voor UX Wireframes
llms voor ux wireframes
Onderzoek naar het gebruik van grote taalmodellen om UX-wireframes te genereren.
LLMs, UX wireframes, prompt engineering, CSS, AABB, Claude 3.5 Sonnet, AI-tools
In een recent experiment heeft Haven Studios, in samenwerking met Sony Interactive Entertainment, onderzocht hoe Large Language Models (LLMs) gebruikt kunnen worden om UX-wireframes te genereren vanuit een lijst van UX-vereisten. Dit onderzoek is gericht op de omzetting van tekstuele eisen naar visuele wireframes, een proces dat doorgaans veel handmatige inspanning vergt.
De onderzoekers hebben twee benaderingen onderzocht: een op basis van HTML/CSS en een op basis van asvrij zwevende axis-aligned bounding boxes (AABB). Voor de HTML/CSS-aanpak werden verschillende frameworks zoals CSS Grid, Flexbox en Tailwind getest. Voor de AABB-aanpak werden representaties zoals JSON, YAML en XML gebruikt.
De experimenten werden uitgevoerd met verschillende LLMs, waaronder Claude 3.5 Sonnet, GPT 4o en Llama 3.1. Claude 3.5 Sonnet presteerde het beste in het accuraat vertalen van vereisten naar wireframes, met een nadruk op visuele hiërarchie en semantische consistentie.
“Claude 3.5 Sonnet was de winnaar in het vertalen van vereisten naar hoogwaardige code met geschikte utility-klassen en UI-componenten.”
Naast de technische aanpak werd ook de rol van prompt engineering onderzocht. Het gebruik van Chain of Thought (CoT) prompting, en in het bijzonder Auto-CoT, bleek effectief. Het combineren van Auto-CoT met voorbeelden leidde tot nog betere resultaten, wat een gedetailleerde ruimtelijke indeling en structuur voor de LLM biedt.
Waarom is dit interessant?
- Het onderzoek biedt nieuwe inzichten in hoe LLMs gebruikt kunnen worden in de UX-ontwerpfase.
- De experimenten laten zien hoe AI-tools de efficiëntie in het ontwerp van gebruikersinterfaces kunnen verbeteren.
- De resultaten van het gebruik van verschillende frameworks en technieken kunnen directe toepassingen hebben voor ontwikkelaars die met AI werken.
- De nadruk op prompt engineering toont aan hoe cruciaal goed ontworpen prompts zijn voor het verbeteren van AI-uitkomsten.
Relevantie 9/10
Dit artikel sluit uitstekend aan bij de doelgroep van de nieuwsaggregator. Het biedt praktische inzichten en nieuwe technieken voor AI-gebruikers en ontwikkelaars die geïnteresseerd zijn in de toepassing van grote taalmodellen in UX-ontwerp. De nadruk op nieuwe methodologieën binnen AI, zoals prompt engineering, maakt het bijzonder waardevol.
Bron
Titel: Using LLMs to generate UX Wireframes – Sony Interactive Entertainment
Taal: Engels
Gepubliceerd op 09-10-2024 om 18:24