WebLlama

WebLlama是一個基於Meta Llama 3構建的代理，專門為網頁導航和對話進行了微調。它旨在建立有效的以人為中心的代理，幫助使用者瀏覽網頁，而不是取代使用者。該模型在WebLINX基準測試中超越了GPT-4V（零樣本）18%，展現了其在網頁導航任務中的卓越表現。

需求人群：

["研究人員和開發者：可以利用WebLlama進行網頁導航任務的研究和開發","企業用戶：透過WebLlama進行自動化的網頁交互，提高工作效率","技術愛好者：探索和學習最新的網頁導航和對話代理技術"]

使用場景範例：

使用WebLlama自動化完成線上預約流程

整合到現有系統中，實現複雜的網頁資料擷取任務

作為研究工具，探索網頁導航和對話系統的新方法

產品特色：

使用Meta Llama 3進行網頁導航任務的訓練

在WebLINX資料集上進行微調，包含超過24K實例的網頁交互

提供訓練腳本、優化配置和訓練尖端Llamas的指導

整合現有的部署平台，如Playwright、Selenium和BrowserGym

在Hugging Face Model Hub上提供模型和訓練評估數據

在150個網站的基礎上進行訓練和評估，涵蓋多種複雜任務

使用教學：

步驟1：造訪WebLlama的GitHub頁面以取得模型和訓練腳本

步驟2：根據提供的指南在本機環境中設定和配置模型

步驟3：使用WebLINX資料集對模型進行訓練與微調

步驟4：將訓練好的模型部署到所需的平台或服務中

步驟5：透過對話或指示與WebLlama代理進行交互，完成特定的網頁導航任務