AIフォーム入力の精度を最適化する完全なソリューション
核となる考え方：的を絞ったトレーニングとパラメータ調整による正確な操作。
ステップバイステップのソリューション：
- 専門的なデモ録音エラー訂正作業を含む、10以上のフォーム記入プロセスの専用記録
- データ強化処理process_demonstration フェーズに -augment パラメータを追加してバリアント・データを生成する。
- モデル選択戦略vLLMのような強力な推論モデルや、LLaMA-Factoryを介した特殊なモデルの微調整の使用が望ましい。
- テスト検証サイクル: main.pyの-goalパラメータを使用して特定のフォームフィールドを繰り返し処理し、ターミナルの出力ログを表示します。
注：フォーム要素には、明示的なname属性やid属性を追加することが推奨されており、ページの構造が変更された場合には、トレーニングを再記録する必要があります。
代替手段：Geminiのような大規模な言語モデルの意味理解能力を直接呼び出して、複雑なフォームロジックを扱うことができる。
この答えは記事から得たものである。Optexity:人間の実演を見ながらウェブ操作を行うAIを訓練するオープンソースプロジェクトについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ウェブフォームの入力作業を行うAIの精度を向上させるには？
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