WebShaper - Sistema de síntesis de datos de entrenamiento de IA de código abierto Ali Tongyi

Qué es WebShaper

WebShaper es un sistema de síntesis de datos de entrenamiento de IA lanzado por Alibaba Tongyi Labs, que genera datos de entrenamiento escalables y de alta calidad basados en mecanismos formales de modelado y expansión de la inteligencia, ayudando a las inteligencias de IA a mejorar su capacidad para recuperar información compleja. El sistema introduce el concepto de "proyección del conocimiento", utilizando operaciones de conjuntos para construir estructuras de problemas complejos y controlar con precisión la complejidad de las tareas. WebShaper combina estrategias supervisadas de ajuste fino y aprendizaje por refuerzo, lo que permite al modelo sobresalir en tareas complejas, como la recopilación de bibliografía, los estudios de mercado, los asistentes inteligentes de aprendizaje, la toma de decisiones vitales y la consulta de información médica. y escenarios de toma de decisiones vitales y consulta de información médica.

Principales características de WebShaper

• modelización formalLa técnica de "proyección del conocimiento" basada en la teoría de conjuntos descompone las tareas complejas de recuperación de información en múltiples operaciones con conjuntos (por ejemplo, intersección, concatenación, etc.), lo que controla con precisión la ruta de razonamiento y la complejidad de la tarea y hace más clara la estructura del problema.
• Mecanismo inteligente de extensión corporalBasado en la inteligencia de Expander, empieza con "problemas semilla" sencillos y escala hasta tareas de razonamiento complejas, combinando herramientas de búsqueda, resumen y validación para garantizar que la lógica del problema sea clara y la dificultad de la tarea manejable.
• Generación de datos de alta calidadLos datos de formación generados son controlables, interpretables y escalables, lo que permite superar las limitaciones de los datos tradicionales recuperados previamente, reducir los errores y la información redundante y mejorar la calidad de los datos.
• Estrategia de formación de agentesLa combinación del ajuste fino supervisado (SFT) y el aprendizaje por refuerzo (por ejemplo, la GRPO Los algoritmos se basan en trayectorias de entrenamiento de alta calidad y mecanismos de recompensa que guían al modelo para realizar razonamientos de varios pasos, evitando "atajos" o "respuestas adivinadas" y mejorando el rendimiento del modelo en tareas complejas.

Dirección del sitio web oficial de WebShaper

• Repositorio Github:: https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgent
• Biblioteca de modelos HuggingFace:: https://huggingface.co/datasets/Alibaba-NLP/WebShaper
• Documento técnico arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2507.15061

Cómo utilizar WebShaper

• Acceso a los recursos del proyecto
  • Repositorios de GitHubVisita el repositorio GitHub de WebShaper, que proporciona código, documentación y datos de muestra.
  • Conjunto de datos de caras abrazadas: Visite el conjunto de datos WebShaper en Hugging Face para descargar y utilizar directamente los datos de entrenamiento generados.
• Preparación medioambiental
  • Instalación de dependenciasSegún el repositorio GitHub requirements.txt para instalar los paquetes de Python necesarios.

pip install -r requirements.txt

• • Configuración de variables de entornoSi necesita utilizar herramientas externas (por ejemplo, motores de búsqueda o API), asegúrese de que las variables de entorno correspondientes están configuradas correctamente.
• Ejecutar WebShaper::
  • Ejecutar Expander IntelligenceComienza con "problemas semilla" sencillos y amplíalos para generar problemas complejos.

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)

• • Generar datos de entrenamiento: Generar datos de entrenamiento de alta calidad mediante un mecanismo de extensión.

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)

• Modelos de formación: Combinación del ajuste fino supervisado (SFT) y el aprendizaje por refuerzo (por ejemplo, GRPO) para entrenar modelos de IA.

from webshaper.trainer import Trainer

# 初始化训练器
trainer = Trainer()

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

Puntos fuertes de WebShaper

• Generación de datos de alta calidadLos datos de entrenamiento generados son altamente controlables, interpretables y escalables, y pueden construir con precisión estructuras de problemas complejos, reduciendo los errores y la información redundante.
• Modelización formal de la innovaciónWebShaper se basa en el concepto de "proyección del conocimiento" de la teoría de conjuntos, que permite a WebShaper descomponer tareas complejas en operaciones de conjuntos, controlando con precisión la complejidad de las tareas y haciendo más clara la estructura del problema.
• Mecanismo inteligente de extensión corporalLa inteligencia de Expander de WebShaper comienza con "problemas semilla" sencillos y escala hasta tareas complejas, garantizando la coherencia lógica en la generación de problemas y la dificultad controlada de las tareas.
• Estrategias de formación eficacesLa estrategia de entrenamiento de WebShaper combina el ajuste fino supervisado (SFT) y el aprendizaje por refuerzo (GRPO) con un mecanismo de recompensa para guiar al modelo a través de múltiples pasos de inferencia, evitando "atajos" y mejorando la inferencia.
• Amplia gama de aplicacionesAplicación: Aplicable a una gran variedad de escenarios, como la recopilación de bibliografía, la investigación de mercados, el asistente de aprendizaje inteligente, la toma de decisiones vitales y la consulta de información médica, proporcionando un soporte de información personalizado.

A quién va dirigido WebShaper

• Investigadores de IA: Se utiliza para generar datos de entrenamiento de alta calidad, mejorar el rendimiento de los modelos de IA en tareas de razonamiento complejas y potenciar la investigación de vanguardia.
• científico de datosGeneración y optimización eficaces de los datos de formación, reducción de los esfuerzos de etiquetado y limpieza de datos y mejora del rendimiento de los modelos.
• Desarrollador de procesamiento del lenguaje natural (PLN): generar tareas complejas en lenguaje natural, mejorar la capacidad del modelo para comprender el razonamiento multisalto y la lógica compleja, desarrollar sistemas inteligentes de preguntas y respuestas, etc.
• Analista de empresa: Recopile y coteje rápidamente datos del sector y genere automáticamente tareas de investigación de mercado para apoyar la toma de decisiones.
• educador: Genere tareas de aprendizaje personalizadas, ayude a los estudiantes con un aprendizaje profundo y basado en la investigación, y desarrolle asistentes de aprendizaje inteligentes.