智东西6月25日消息，据量子位6月23日报道，清华唐杰团队发布并开源WebGLM，一个参数100亿的联网问答聊天机器人，相关论文入选KDD2023。你可以问它任何问题，然后它将列举出网上（例如维基百科、相关官网）相关的文章链接，整理出答案。据介绍，在性能对比测试中，WebGLM的水平已经高于OpenAI 135亿参数的WebGPT，在人类评估中，甚至与1750亿参数的模型不相上下。

WebGLM的目标是通过Web搜索和检索功能，增强预训练大语言模型，同时可以进行高效的实际部署。为此，作者基于三种策略进行开发：大模型增强检索器、自举生成器、基于人类偏好的打分器。大型语言模型增强检索器会将前五个最相关的页面作为参考源，让自举生成器生成多个答案，最终打分器选出最可能符合人类偏好的那一个作为最终输出。

除了WebGLM本身，唐杰团队此次还提出了一个网络增强问答系统的评估标准，评估对象既包括参考文献，也包括最终回答。其中前者衡量相关性、信息密度、真实性（无事实错误）、毒性（不含暴力色情等信息）和社会偏见程度这5个维度；后者则衡量流畅度、正确性、引用准确性、客观性和冗余程度。根据评估结果，尽管WebGLM的搜索结果略逊于WebGPT-175B，但远好于Perplexity.ai和WebGPT-13B。

项目地址：https://github.com/THUDM/WebGLM

论文地址：https://arxiv.org/abs//2306.07906