WEB-SHEPHERD: Advancing PRMs for Reinforcing Web Agents

文章主要内容总结

本文聚焦于网络导航领域的过程奖励模型(PRM)研究,提出了首个专为评估网络代理轨迹设计的模型WEB-SHEPHERD,并构建了配套的训练数据集WEBPRM COLLECTION和评估基准WEBREWARDBENCH。核心内容包括:

  1. 问题背景:现有网络代理依赖多模态大语言模型(MLLM)作为奖励模型,存在速度慢、成本高、性能不足等问题,尤其在长程序列决策中表现不稳定。
  2. 核心方法:
    • WEB-SHEPHERD:作为过程奖励模型,通过结构化清单(Checklist)将用户指令分解为可解释的子目标,实现对代理轨迹的步骤级评估。
    • WEBPRM COLLECTION:包含4万个步骤级偏好对和注释清单,覆盖多领域、多难度任务,支持PRM训练。
    • WEBREWARDBENCH:首个评估PRM的元基准,可高效测试奖励模型的准确性,无需运行资源密集的网络代理。
  3. 实验结果:
    • 在WEBREWARDBENCH上,WEB-SHEPHERD的准确率比GPT-4o高约30分。
    • 在WebArena-lite测试中,使用WEB-SHEPHERD作为
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