在这项工作中,我们介绍了 AutoWebGLM 用于构建网页导航代理。它是基于开放的 ChatGLM3-6B 模型(Zeng 等,2022)。首先,我们提出了各种高效的数据策略,以支持快速构建一个庞大、可靠的训练数据集,而最先进的模型无法可靠地完成数据标注任务(Zhou 等,2023)。此外,通过利用监督学习(Ouyang 等,2022)和强化学习方法(Raf...
以及提供给智能体使用的网页观察空间● 通过课程学习、自采样强化学习以及拒绝采样微调训练了AutoWebGLM智能体，并且通过多个测试数据集上的测试，证明AutoWebGLM 6B的效果可以与当前最先进的大模型智能体相媲美，在现实世界的互联网
LLM推动了许多agent任务,如Web导航 - 但大多数现有agent在现实世界的网页上的表现远不令人满意,这是由于三个因素造成的:(1) 网页上操作的多样性,(2) HTML 文本超过了模型的处理能力,(3) 由于网络的开放性质,决策的复杂性。针对这一挑战,论文提出了AUTOWEBGLM,一个基于先进语言模型的agent程序,在各种自主网络导...
我们分别在以下五个数据集上对 AutoWebGLM 进行了测试: AutoWebBench(ch):仅包含中文网站的 AutoWebBench数据集 AutoWebBench(en):仅包含英文网站的 AutoWebBench数据集 Mind2Web:Mind2Web 是一个专门为开发和评估能够在任何复杂的网站上执行操作的Web通用代理而设计的数据集,其具有多样化领域、网站和任务。 MiniWoB...
AutoWebGLM,一种引领网页导航革命的技术,以其智能导航和高效数据集构建能力,为网页浏览体验带来了革命性的变革。通过AutoWebBench评估数据集,我们可以深入了解智能体的性能表现,从而为未来的发展方向提供有力支持。技术原理 🧬 AutoWebGLM的核心技术原理在于其智能导航能力。通过构建简单任务和复杂任务的数据集,AutoWeb...
- AutoWebGLM是一个基于大型语言模型的自动化网络导航代理,建立在ChatGLM3-6B之上。 - AutoWebGLM通过人工智能和人类协同的方法构建网络浏览数据进行课程训练。 - AutoWebGLM通过强化学习和拒绝抽样来进一步促进网页理解、浏览器操作和任务分解的效率。 - AutoWebGLM在不同的网络导航基准测试中得到了改进,但也揭示...
AutoWebGLM 系统包括两个关键部分:浏览框架和 LM Agent。浏览框架(左侧)使用各种网页处理模块来组织简洁的 HTML 和其他信息,以便 LM Agent 做出决策,然后由自动化浏览程序执行。LM Agent(右侧)从多种来源获取的数据中学习,并进一步使用RL(强化学习)和RFT(拒绝采样微调)来提升自身,从而增强网页浏览能力。
AutoWebGLM is a project aimed at building a more efficient language model-driven automated web navigation agent. This project is built on top of the ChatGLM3-6B model, extending its capabilities to navigate the web more effectively and tackle real-world browsing challenges better. Features HTML...
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