연구진은 LLM이 기능 수준의 코딩은 잘하지만, 여러 페이지로 구성된 기능적이고 시각적으로 아름다운 웹사이트 생성에는 어려움을 겪는다는 점에 주목했어요.
WebGen-R1은 7B 모델을 활용하여 강화 학습(RL)을 통해 웹사이트 생성 능력을 향상시키는 프레임워크로, 구조적 보장과 기능적 피드백, 시각적 미적 감각을 결합한 새로운 보상 시스템을 도입했어요.
실험 결과, WebGen-R1은 72B 규모의 오픈 소스 모델을 능가하고, DeepSeek-R1(671B)보다 기능적 성공률, 유효 렌더링, 미적 조화 측면에서 뛰어난 성능을 보였어요.