清华大学与卡内基梅隆大学合作开发的智能化爬虫系统Crawl4LLM已公开源代码

Crawl4LLM指的是什么？

Crawl4LLM是由清华大学及卡内基梅隆大学共同开发并开源的一款智能网络抓取系统，旨在优化大型语言模型（LLM）的预训练过程。该系统通过智能化评估网页对于提升LLM预训练效果的价值，并优先选取高价值内容进行爬取，相较于传统的网络爬虫技术，其效率提升了接近五倍。Crawl4LLM提供三种不同的数据抓取模式：智能分析、随机抽取和依据链接数量的抓取策略，并且还包含了定期保存爬虫状态及数据可视化展示等特性。此外，该系统可以与DCLM框架无缝结合，在模型训练中直接应用这些高质量的数据资源。

Crawl4LLM的核心特性

• 智能选取网页元素该系统通过评价网页对于LLM预训练的重要程度，优先选取具有较高价值的网页进行采集，从而优化数据品质并降低低效数据收集的比例。
• 多样化抓取方式需要提供的原文并未完全给出，请提供完整的内容以便进行伪原创改写。如果有具体的段落或句子，请分享出来，我会根据您的要求调整表述形式，同时确保内容的核心意思不发生改变。
  • 智慧型模式依据对网页的价值评价，首先获取那些具有较高价值的页面。
  • 随意模式：随意抽取页面，适合于不需精确匹配的情况。
  • 根据链接数目模型依据所含网页链接的数量来进行抓取，这种方法非常适合于执行大规模的数据收集任务。
• 定时存储爬虫的运行状况提供定时存储爬虫进度的功能，即使过程中断也可以从上次的位置恢复抓取，防止信息损失。
• 数据分析及图形展示：本服务配备数据查看工具及图形化操作界面，旨在让用户能够即时追踪抓取进程与成效。
• 实现与 DCLM 框架的完美集成所获取的数据应用于大规模语言模型的预训练阶段，旨在增强数据处理效率及提升精准度。

Crawl4LLM的核心技术机制

• 预先训练影响评估分数Crawl4LLM 利用预先构建的影响评价模型（例如 DCLM fastText）来给网站页面评定等级。此评估过程考虑了内容质量与相关性等因素，以衡量这些页面对大规模语言模型预训练的价值贡献程度。在每一次爬虫抓取循环中，新找到的网页都会通过这个评分机制获得一个分数，并依据该分数确定其被抓取时的优先顺序。
• 优先级序列采用优先级队列来排序网页，并首先抓取评分最高的页面，以此取代传统的依赖图连通性（例如PageRank）进行调度的方法。借助这一优先级队列机制，Crawl4LLM能够迅速定位并获取最具预训练价值的网页内容，从而降低对低价值网页抓取的需求。
• 全方位数据分析评价Crawl4LLM 评估网页质量时会参考多个标准，如页面连接数和内容篇幅，并据此给出总体评价分数。通过研究这些得分较高的网站间的关联性，可以识别出更多的高质量资源页面。
• 仿真及改进于ClueWeb22数据集展开广泛仿真测试，以评估其在多样情境中的表现效率。通过实证调整算法的各项设置值，旨在实现即便是在较低的数据抓取限制条件下也能取得最优预训练成果的目标。
• 减轻网站的负载压力通过削减非必要的网页抓取活动，减轻目标站点的数据负载，并增强操作的合法性。Crawl4LLM 旨在降低收集信息过程中给网站及互联网资源带来的压力，促进了更加环保且持久的数据采集策略用于模型预训练。

访问Crawl4LLM项目的页面位置

• Git存储库：在GitHub上可以找到一个名为Crawl4LLM的项目，由cxcscmu维护。
• 关于技术的arXiv学术文章访问此链接以获取最新的学术研究文档：https://arxiv.org/pdf/2502.13347，这里提供了详尽的理论分析和实验数据。

Crawl4LLM的使用情境

• 大规模语言模型的前期数据汇集工作：有效收集优质数据，以供大型语言模型在预训练过程中使用。
• 网页排名提升技术改善搜索效果，增强用户感受。
• 构造数据集合高效地挑选与组建优质的资料集合，以适应科研及商务活动的需求。
• 网络监控及解析追踪网络趋势，解析热门议题与资讯扩散。
• 面向企业的数据收集服务针对特定领域的数据进行精确采集，应用于知识管理和市场分析。