WebShaper - Ali Tongyi Open-Source-KI-Trainingsdaten-Synthese-System

Was ist WebShaper

WebShaper ist ein von Alibaba Tongyi Labs entwickeltes System zur Synthese von KI-Trainingsdaten, das qualitativ hochwertige und skalierbare Trainingsdaten auf der Grundlage formaler Modellierungs- und Intelligenzerweiterungsmechanismen generiert und KI-Intelligenzen dabei hilft, ihre Fähigkeit zum Abrufen komplexer Informationen zu verbessern. Das System führt das Konzept der "Wissensprojektion" ein und nutzt Mengenoperationen, um komplexe Problemstrukturen zu konstruieren und die Komplexität von Aufgaben genau zu kontrollieren. WebShaper kombiniert überwachte Feinabstimmung und Reinforcement-Learning-Strategien, die es dem Modell ermöglichen, sich bei komplexen Aufgaben wie Literatursammlung, Marktforschung, intelligenten Lernassistenten, Entscheidungsfindung im Leben und Abfrage medizinischer Informationen auszuzeichnen. sowie Szenarien zur Entscheidungsfindung im Leben und zur Abfrage medizinischer Informationen.

Die wichtigsten Funktionen von WebShaper

• formelle ModellierungDie auf der Mengenlehre basierende Technik der "Wissensprojektion" zerlegt eine komplexe Informationssuchaufgabe in mehrere Mengenoperationen (z. B. Schnittmenge, Verkettung usw.), wodurch der Argumentationsweg und die Aufgabenkomplexität genau kontrolliert werden und die Problemstruktur klarer wird.
• Intelligenter Mechanismus zur KörperverlängerungBasierend auf der Expander-Intelligenz beginnt es mit einfachen "Startproblemen" und skaliert zu komplexen logischen Aufgaben, wobei es Such-, Zusammenfassungs- und Validierungswerkzeuge kombiniert, um sicherzustellen, dass die Problemlogik klar und die Schwierigkeit der Aufgabe überschaubar ist.
• Hochwertige DatengenerierungDie generierten Trainingsdaten sind kontrollierbar, interpretierbar und skalierbar und durchbrechen die Grenzen herkömmlicher, vorab abgerufener Daten, reduzieren Fehler und redundante Informationen und verbessern die Datenqualität.
• Strategie für die Ausbildung von AgentenKombination von überwachter Feinabstimmung (SFT) und Verstärkungslernen (z. B. das GRPO Die Algorithmen basieren auf qualitativ hochwertigen Trainingstrajektorien und Belohnungsmechanismen, die das Modell dazu anleiten, mehrstufige Schlussfolgerungen zu ziehen, "Abkürzungen" oder "erratene Antworten" zu vermeiden und die Leistung des Modells bei komplexen Aufgaben zu verbessern.

WebShaper's offizielle Website-Adresse

• Github-Repositorien:: https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgent
• HuggingFace-Modellbibliothek:: https://huggingface.co/datasets/Alibaba-NLP/WebShaper
• arXiv Technisches Papier:: https://arxiv.org/pdf/2507.15061

Wie man WebShaper benutzt

• Zugang zu Projektressourcen
  • GitHub-RepositorienBesuchen Sie das GitHub-Repository von WebShaper, das Code, Dokumentation und Beispieldaten enthält.
  • Datensatz "Umarmendes GesichtBesuchen Sie den WebShaper-Datensatz auf Hugging Face, um die generierten Trainingsdaten herunterzuladen und direkt zu verwenden.
• Vorbereitung der Umwelt
  • Installation von AbhängigkeitenLaut dem GitHub-Repository requirements.txt Datei, um die erforderlichen Python-Pakete zu installieren.

pip install -r requirements.txt

• • Setzen von UmgebungsvariablenWenn Sie externe Tools (z. B. Suchmaschinen oder APIs) verwenden müssen, stellen Sie sicher, dass die entsprechenden Umgebungsvariablen korrekt konfiguriert sind.
• WebShaper ausführen::
  • Laufender Expander Intelligence: Beginnen Sie mit einfachen "Startproblemen" und erweitern Sie diese, um komplexe Probleme zu erzeugen.

from webshaper.expander import Expander

# 初始化 Expander 智能体
expander = Expander()

# 定义种子问题
seed_question = "2020年NBA总冠军是哪支球队？"

# 逐步扩展问题
expanded_question = expander.expand(seed_question)
print(expanded_question)

• • Trainingsdaten generierenGenerieren Sie hochwertige Trainingsdaten durch einen Erweiterungsmechanismus.

from webshaper.data_generator import DataGenerator

# 初始化数据生成器
data_generator = DataGenerator()

# 生成训练数据
training_data = data_generator.generate(expanded_question)
print(training_data)

• AusbildungsmodelleKombination von überwachter Feinabstimmung (SFT) und Verstärkungslernen (z.B. GRPO) zum Trainieren von KI-Modellen.

from webshaper.trainer import Trainer

# 初始化训练器
trainer = Trainer()

# 训练模型
model = trainer.train(training_data)

WebShaper's Kernkompetenzen

• Hochwertige DatengenerierungDie generierten Trainingsdaten sind in hohem Maße kontrollierbar, interpretierbar und skalierbar und können komplexe Problemstrukturen präzise konstruieren, wobei Fehler und redundante Informationen reduziert werden.
• Formale Modellierung von InnovationWebShaper basiert auf dem Konzept der "Wissensprojektion" aus der Mengenlehre, das es WebShaper ermöglicht, komplexe Aufgaben in Mengenoperationen zu zerlegen, die Komplexität der Aufgaben genau zu kontrollieren und die Struktur des Problems klarer zu machen.
• Intelligenter Mechanismus zur KörperverlängerungDie Expander-Intelligenz von WebShaper beginnt mit einfachen "Seed-Problemen" und skaliert zu komplexen Aufgaben, um logische Konsistenz bei der Problemgenerierung und kontrollierte Aufgabenschwierigkeiten zu gewährleisten.
• Wirksame SchulungsstrategienDie Trainingsstrategie von WebShaper kombiniert Supervised Fine-Tuning (SFT) und Reinforcement Learning (GRPO) mit einem Belohnungsmechanismus, um das Modell durch mehrere Inferenzschritte zu leiten, "Abkürzungen" zu vermeiden und die Inferenz zu verbessern.
• Breite Palette von AnwendungsszenarienAnwendbar auf eine Vielzahl von Szenarien, wie z. B. Literatursammlung, Marktforschung, intelligente Lernassistenten, Entscheidungsfindung im Leben und medizinische Informationsabfragen, die eine personalisierte Informationsunterstützung bieten.

Für wen WebShaper geeignet ist

• KI-ForscherGenerierung hochwertiger Trainingsdaten, Verbesserung der Leistung von KI-Modellen bei komplexen Denkaufgaben und Unterstützung der Spitzenforschung.
• DatenwissenschaftlerEffiziente Erstellung und Optimierung von Trainingsdaten, Verringerung des Aufwands für die Datenbeschriftung und -bereinigung sowie Verbesserung der Modellleistung.
• Entwickler für natürliche Sprachverarbeitung (NLP)Generierung komplexer natürlichsprachlicher Aufgaben, Verbesserung der Fähigkeit des Modells, Multi-Hop-Argumentation und komplexe Logik zu verstehen, Entwicklung intelligenter Q&A-Systeme usw.
• UnternehmensanalystSchnelles Sammeln und Zusammenstellen von Branchendaten und automatische Erstellung von Marktforschungsaufgaben zur Unterstützung der Entscheidungsfindung.
• ErzieherinGenerieren von personalisierten Lernaufgaben, Unterstützung von Schülern beim vertieften und forschungsbasierten Lernen und Entwicklung intelligenter Lernassistenten.