DUPO算法的创新设计
WebAgent采用独创的DUPO（Dual-Phase Unified Optimization）算法进行模型优化，该框架将监督学习与强化学习进行阶段性融合。第一阶段通过50万标注数据进行监督微调，建立基础能力；第二阶段采用基于人类反馈的强化学习(RLHF)，使用3万条高质量搜索轨迹进行策略优化。这种双阶段训练使模型在BrowsingBench测试集的未知任务类型上展现出42%的泛化能力提升。
训练流程的关键创新
- 动态课程学习：根据模型表现自适应调整任务难度梯度
- 多维度奖励函数：同时优化准确性、效率和信息可信度指标
- 对抗样本增强：通过SailorFog-QA数据集提升抗干扰能力
工程实现优势
该框架支持分布式训练，在512卡GPU集群上可将72B模型的训练时间控制在72小时内。优化后的模型参数量利用率提升60%，相同计算资源下能处理更复杂的跨域查询任务。开源社区提供的200余个调参模板，大幅降低了开发者进行迁移学习的门槛。
本答案来源于文章《WebAgent：智能网络信息搜索与处理工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » WebAgent的强化学习优化框架显著提升模型任务泛化能力
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