WebLlama

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WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理,专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理,帮助用户浏览网页,而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V(零样本)18%,展示了其在网页导航任务中的卓越性能。

需求人群:

["研究人员和开发者:可以利用WebLlama进行网页导航任务的研究和开发","企业用户:通过WebLlama进行自动化的网页交互,提高工作效率","技术爱好者:探索和学习最新的网页导航和对话代理技术"]

使用场景示例:

使用WebLlama自动化完成网上预订流程

集成到现有系统中,实现复杂的网页数据抓取任务

作为研究工具,探索网页导航和对话系统的新方法

产品特色:

使用Meta Llama 3进行网页导航任务的训练

在WebLINX数据集上进行微调,包含超过24K实例的网页交互

提供训练脚本、优化配置和训练尖端Llamas的指导

集成现有的部署平台,如Playwright、Selenium和BrowserGym

在Hugging Face Model Hub上提供模型和训练评估数据

在150个网站的基础上进行训练和评估,覆盖多种复杂任务

使用教程:

步骤1:访问WebLlama的GitHub页面以获取模型和训练脚本

步骤2:根据提供的指南在本地环境中设置和配置模型

步骤3:使用WebLINX数据集对模型进行训练和微调

步骤4:将训练好的模型部署到所需的平台或服务中

步骤5:通过对话或指令与WebLlama代理进行交互,完成特定的网页导航任务

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