WebShaper - система синтеза обучающих данных ИИ с открытым исходным кодом от Ali Tongyi

Что такое WebShaper

WebShaper - это система синтеза обучающих данных для ИИ, запущенная Alibaba Tongyi Labs, которая генерирует высококачественные и масштабируемые обучающие данные на основе формального моделирования и механизмов расширения интеллекта, помогая ИИ-интеллектам улучшить свои способности к получению сложной информации. Система вводит концепцию "проекции знаний", используя операции над множествами для построения сложных проблемных структур и точного контроля сложности задач. WebShaper сочетает стратегии контролируемой тонкой настройки и обучения с подкреплением, что позволяет модели успешно справляться со сложными задачами, такими как подбор литературы, маркетинговые исследования, интеллектуальные обучающие ассистенты, принятие жизненных решений и запрос медицинской информации. и сценарии принятия жизненных решений и запроса медицинской информации.

Основные возможности WebShaper

• формальное моделированиеОсновываясь на технике "проекции знаний" теории множеств, сложная задача поиска информации декомпозируется на множество операций с множествами (например, пересечение, конкатенация и т.д.), что позволяет точно контролировать путь рассуждений и сложность задачи, а также сделать структуру проблемы более четкой.
• Интеллектуальный механизм выдвижения корпусаОснованная на интеллектуальной системе Expander, она начинает с простых "начальных задач" и переходит к сложным задачам рассуждения, сочетая инструменты поиска, обобщения и проверки, чтобы убедиться, что логика задачи ясна, а ее сложность управляема.
• Генерация высококачественных данныхГенерируемые обучающие данные являются управляемыми, интерпретируемыми и масштабируемыми, что позволяет преодолеть ограничения традиционных предварительно полученных данных, уменьшить количество ошибок и избыточной информации, а также повысить качество данных.
• Стратегия обучения агентов: Комбинирование контролируемой тонкой настройки (SFT) и обучения с подкреплением (например. GRPO Алгоритмы основаны на высококачественных обучающих траекториях и механизмах вознаграждения, которые направляют модель на выполнение многоэтапных рассуждений, избегая "коротких путей" или "угадывания ответов", и улучшая производительность модели в сложных задачах.

Адрес официального сайта WebShaper

• Репозиторий Github:: https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgent
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/datasets/Alibaba-NLP/WebShaper
• Технический документ arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2507.15061

Как использовать WebShaper

• Доступ к ресурсам проекта
  • Репозитории GitHub: Посетите репозиторий WebShaper на GitHub, где представлены код, документация и примеры данных.
  • Набор данных "Обнимающиеся лица: Посетите набор данных WebShaper на Hugging Face, чтобы загрузить и использовать сгенерированные обучающие данные напрямую.
• Подготовка к защите окружающей среды
  • Установка зависимостей: Согласно репозиторию GitHub requirements.txt файл для установки необходимых пакетов Python.

pip install -r requirements.txt

• • Установка переменных окружения: Если вам необходимо использовать внешние инструменты (например, поисковые системы или API), убедитесь, что соответствующие переменные окружения настроены правильно.
• Запуск WebShaper::
  • Запуск Expander Intelligence: Начните с простых "начальных проблем" и расширяйте их, чтобы создать сложные проблемы.

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)

• • Создание обучающих данных: Генерирование высококачественных обучающих данных с помощью механизма расширения.

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)

• Модели обучения: Сочетание контролируемой тонкой настройки (SFT) и обучения с подкреплением (например, GRPO) для обучения моделей ИИ.

from webshaper.trainer import Trainer

# 初始化训练器
trainer = Trainer()

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

Основные преимущества WebShaper

• Генерация высококачественных данныхГенерируемые обучающие данные хорошо поддаются контролю, интерпретации и масштабированию и позволяют точно конструировать сложные структуры задач, сокращая количество ошибок и избыточной информации.
• Формальное моделирование инновацийВ основе WebShaper лежит концепция "проекции знаний" из теории множеств, которая позволяет WebShaper декомпозировать сложные задачи на множество операций, точно контролируя сложность задач и делая структуру проблемы более четкой.
• Интеллектуальный механизм выдвижения корпусаИнтеллектуальная система Expander в WebShaper начинает с простых "начальных задач" и масштабирует их до сложных, обеспечивая логическую последовательность в генерации задач и контролируя их сложность.
• Эффективные стратегии обученияСтратегия обучения WebShaper сочетает в себе Supervised Fine-Tuning (SFT) и Reinforcement Learning (GRPO) с механизмом вознаграждения, чтобы провести модель через множество шагов вывода, избегая "коротких путей" и улучшая вывод.
• Широкий спектр сценариев применения: Применяется в различных сценариях, таких как подбор литературы, маркетинговые исследования, интеллектуальный помощник в обучении, принятие жизненных решений и запрос медицинской информации, обеспечивая персонализированную информационную поддержку.

Для кого предназначен WebShaper

• Исследователи искусственного интеллекта: Используется для создания высококачественных обучающих данных, повышения производительности моделей ИИ в сложных задачах рассуждения и проведения передовых исследований.
• специалист по анализу данныхЭффективная генерация и оптимизация обучающих данных, сокращение усилий по маркировке и очистке данных, а также повышение производительности модели.
• Разработчик систем обработки естественного языка (NLP): генерация сложных задач на естественном языке, улучшение способности модели понимать многоходовые рассуждения и сложную логику, разработка интеллектуальных систем вопросов и ответов и т.д.
• Корпоративный аналитик: Быстрый сбор и сопоставление отраслевых данных и автоматическая генерация задач по исследованию рынка для поддержки принятия решений.
• педагог: Генерируйте индивидуальные учебные задания, помогайте студентам в углубленном и исследовательском обучении и разрабатывайте интеллектуальные помощники в обучении.