Ngày 29/10, Figma đăng bài công bố một mô hình chỉnh sửa thiết kế tự phát triển, xây trên nền Qwen 3.8 27B mã nguồn mở của Alibaba. Mô hình được tinh chỉnh có giám sát và huấn luyện bằng học tăng cường, chuyên thực hiện các chỉnh sửa chính xác trên bản thiết kế có sẵn. Mô hình đã được tích hợp vào trợ lý AI của Figma, và bản thân trợ lý này cũng đã chính thức mở cho toàn bộ người dùng.
Bài viết không đặt tên công khai cho mô hình; trong biểu đồ đánh giá, nó được ghi là "Figma design edits v3". Ở bài đánh giá chỉnh sửa nội bộ của Figma, mô hình đạt 77,8%, còn mô hình của bên thứ ba Sol 6.1 đạt 76,9%.
"We've increasingly seen that specialized post-training can compete with frontier models."
Chúng tôi ngày càng thấy rằng hậu huấn luyện có chủ đích có thể cạnh tranh với các mô hình tiên phong.
Hai bước: bắt chước trước, tăng cường sau
Phiên bản đầu tiên dùng Llama 3.3 70B làm nền. Mỗi mẫu huấn luyện ghép một bản thiết kế gốc, một yêu cầu chỉnh sửa tổng hợp và một kết quả chỉnh sửa thành công thành một bộ; bản thiết kế được biểu diễn trực tiếp bằng định dạng tệp riêng của Figma, còn các tài nguyên của hệ thống thiết kế như chủ đề và thành phần cũng được ghép với lời nhắc tổng hợp.
Dữ liệu được tạo bằng cách để một mô hình giáo viên lớn hơn thử chỉnh sửa trước, rồi chuyển cho bộ kiểm tra tất định và mô hình thị giác đánh giá; quy trình có thể tự điều chỉnh dựa trên phản hồi từ bài đánh giá. Các phiên bản đầu dùng hơn 250.000 mẫu và ở tác vụ chỉnh sửa đã có thể ngang ngửa các mô hình hàng đầu thời điểm đó.
Nhược điểm của học bắt chước nhanh chóng lộ ra: mô hình chỉ tạo ra những thiết kế rất giống mẫu huấn luyện, khả năng khái quát kém và hiệu quả sử dụng mẫu cũng thấp. Nhóm sau đó chuyển sang học tăng cường, tập trung vào môi trường huấn luyện trong lĩnh vực thiết kế, độ đa dạng của mẫu, mô hình phần thưởng và các tiêu chí chấm điểm do chuyên gia thiết kế viết. Khi chuyển nền sang Qwen 3.8 27B, họ cũng đã đánh giá các dòng Qwen mới hơn, Muse Spark Open và Inkling.
Các con số sau khi ra mắt
Figma công bố một số thay đổi từ giai đoạn bản thử nghiệm đến bản chính thức:
- Tốc độ ở các tác vụ điển hình tăng khoảng 20%;
- Trong thử nghiệm mù với các nhà thiết kế chuyên nghiệp, trợ lý mới tốt hơn hoặc ngang bản cũ ở 62% lượt so sánh;
- Điểm đánh giá của người dùng cao hơn 33%, số lần hoàn tác các chỉnh sửa của trợ lý giảm 60%;
- Tỷ trọng công việc do mô hình tự phát triển đảm nhận tăng hơn gấp đôi, chi phí trung bình cho mỗi tin nhắn giảm.
Phân công cũng được nêu rõ: chỉnh sửa chính xác và lặp lại qua nhiều lượt giao cho mô hình tự phát triển, còn tạo ảnh, đồ họa vector và khám phá thiết kế mới từ đầu vẫn gọi mô hình bên thứ ba cho kết quả tốt nhất.
Vài công ty cùng đi trên một con đường
Hai năm qua, ngày càng nhiều công ty lấy mô hình nền mã nguồn mở để hậu huấn luyện theo ngành. Cursor huấn luyện mô hình riêng cho việc hoàn thành và viết lại mã; CEO Airbnb Brian Chesky năm ngoái đã công khai nói rằng tác tử chăm sóc khách hàng của công ty dùng Qwen rất nhiều. Cách tiếp cận lần này của Figma cũng tương tự: mô hình đa dụng giỏi tạo ra thứ gì đó từ con số không, còn những chỉnh sửa nhỏ, chính xác, không phá vỡ hệ thống thiết kế trên bản thiết kế của người khác thì cần rất nhiều dữ liệu đúng lĩnh vực.
Điểm đáng chú ý nằm ở mô hình nền. Một công ty phần mềm thiết kế của Mỹ xây khả năng chỉnh sửa cốt lõi trên Qwen cho thấy các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc đã là một lựa chọn trong các sản phẩm thương mại ở nước ngoài. Về việc chi phí giảm cụ thể bao nhiêu, mô hình 27B được triển khai ở đâu và suy luận chạy trên đám mây của hãng nào, Figma đều chưa công bố.
Nguồn tham khảo: CocoLoop, blog chính thức của Figma; blog chính thức được dùng để đối chiếu mẫu mô hình nền, quy mô mẫu huấn luyện và điểm đánh giá nội bộ, các chỉ số sau khi ra mắt theo số liệu do Figma tự báo cáo.