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发表了文章 2024-12-31

结合CAMEL框架与QWEN实现数据合成，奖励模型评估和数据过滤工作流

本笔记本展示了如何结合CAMEL框架与QWEN实现数据合成、奖励模型评估和数据过滤的工作流。通过CAMEL的多代理系统，支持复杂AI任务的数据生成与评估。我们使用Firecrawl加载器从网页获取内容，并利用NVIDIA的Nemotron奖励模型对生成的数据进行评分和过滤。最后，通过设定阈值筛选高质量的数据条目。整个过程包括安装依赖、输入API密钥、定义数据生成函数、评估生成数据的质量以及过滤低质量数据。此方法适用于需要评估和优化AI生成内容的各种场景。

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