Crawl4LLM – 清華和卡內(nèi)基梅隆大合開(kāi)源的智能系統(tǒng)

Crawl4LLM 是由清華大學(xué)與卡內(nèi)基梅隆大合開(kāi)發(fā)的一個(gè)開(kāi)源智能系統(tǒng)，旨在顯著提升大語(yǔ)言模型（LLM）的預(yù)訓(xùn)練效率。該系統(tǒng)通過(guò)智能評(píng)估網(wǎng)頁(yè)的預(yù)訓(xùn)練價(jià)值，優(yōu)先抓取高價(jià)值內(nèi)容，相比傳統(tǒng)技術(shù)，其效率提升了近五倍。

Crawl4LLM是什么

Crawl4LLM 是清華大學(xué)與卡內(nèi)基梅隆大學(xué)共同推出的一款智能工具，專門(mén)為提高大語(yǔ)言模型（LLM）的預(yù)訓(xùn)練效率而設(shè)計(jì)。該系統(tǒng)通過(guò)智能化評(píng)估網(wǎng)頁(yè)的價(jià)值，優(yōu)先抓取那些對(duì) LLM 預(yù)訓(xùn)練貢獻(xiàn)最大的網(wǎng)頁(yè)，極大地提升了數(shù)據(jù)抓取的效率。Crawl4LLM 支持三種爬取模式：智能模式、隨機(jī)爬取模式和基于鏈接數(shù)量的爬取模式，并具備狀態(tài)定期保存和數(shù)據(jù)可視化功能，能夠與 DCLM 框架無(wú)縫對(duì)接，直接用于模型訓(xùn)練。

Crawl4LLM的主要功能

• 智能化網(wǎng)頁(yè)選擇：系統(tǒng)通過(guò)評(píng)估網(wǎng)頁(yè)對(duì) LLM 預(yù)訓(xùn)練的貢獻(xiàn)，優(yōu)先抓取高價(jià)值網(wǎng)頁(yè)，從而提高數(shù)據(jù)質(zhì)量并減少無(wú)效數(shù)據(jù)的抓取。
• 多種爬取模式：
  • 智能模式：根據(jù)網(wǎng)頁(yè)價(jià)值評(píng)估優(yōu)先抓取高價(jià)值網(wǎng)頁(yè)。
  • 隨機(jī)模式：隨機(jī)抓取網(wǎng)頁(yè)，適合非精準(zhǔn)需求的場(chǎng)景。
  • 基于鏈接數(shù)量模式：依據(jù)網(wǎng)頁(yè)鏈接數(shù)量進(jìn)行抓取，適合大規(guī)模數(shù)據(jù)采集。
• 狀態(tài)定期保存：支持定期保存狀態(tài)，能夠從中斷點(diǎn)繼續(xù)抓取，避免數(shù)據(jù)丟失。
• 數(shù)據(jù)瀏覽與可視化：提供用戶友好的數(shù)據(jù)瀏覽工具和可視化界面，讓用戶實(shí)時(shí)監(jiān)控爬取進(jìn)度和效果。
• 與 DCLM 框架無(wú)縫對(duì)接：爬取的數(shù)據(jù)可以直接用于 LLM 的預(yù)訓(xùn)練，提高數(shù)據(jù)流的效率和準(zhǔn)確性。

Crawl4LLM的技術(shù)原理

• 預(yù)訓(xùn)練影響力評(píng)分：Crawl4LLM 利用預(yù)訓(xùn)練影響力評(píng)分器（如 DCLM fastText）對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行評(píng)分，依據(jù)網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容質(zhì)量和相關(guān)性等指標(biāo)，評(píng)估其對(duì) LLM 預(yù)訓(xùn)練的貢獻(xiàn)。在每次爬取迭代中，新發(fā)現(xiàn)的網(wǎng)頁(yè)會(huì)被評(píng)分器打分，依據(jù)分?jǐn)?shù)來(lái)決定爬取的優(yōu)先級(jí)。
• 優(yōu)先級(jí)隊(duì)列：通過(guò)優(yōu)先級(jí)隊(duì)列對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行排序，優(yōu)先爬取評(píng)分最高的網(wǎng)頁(yè)，取代傳統(tǒng)基于圖連通性（如 PageRank）的調(diào)度機(jī)制。Crawl4LLM 能夠迅速發(fā)現(xiàn)并爬取對(duì)預(yù)訓(xùn)練最有價(jià)值的網(wǎng)頁(yè)，減少低價(jià)值網(wǎng)頁(yè)的抓取。
• 多維度數(shù)據(jù)評(píng)估：Crawl4LLM 結(jié)合網(wǎng)頁(yè)鏈接數(shù)量、內(nèi)容長(zhǎng)度等多維度指標(biāo)對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行綜合評(píng)分，以分析高評(píng)分網(wǎng)頁(yè)的鏈接關(guān)系，發(fā)現(xiàn)更多潛在的高價(jià)值網(wǎng)頁(yè)。
• 模擬與優(yōu)化：在 ClueWeb22 數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的大規(guī)模模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其在不同場(chǎng)景下的有效性，并基于實(shí)驗(yàn)結(jié)果優(yōu)化算法參數(shù)，以確保在有限的爬取量下實(shí)現(xiàn)最佳的預(yù)訓(xùn)練效果。
• 減少對(duì)網(wǎng)站的負(fù)擔(dān)：通過(guò)減少不必要的網(wǎng)頁(yè)爬取，降低對(duì)網(wǎng)站流量的負(fù)擔(dān)，提升行為的合規(guī)性，Crawl4LLM 促進(jìn)了更可持續(xù)的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取方式。

Crawl4LLM的項(xiàng)目地址

• GitHub倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/cxcscmu/Crawl4LLM
• arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2502.13347

Crawl4LLM的應(yīng)用場(chǎng)景

• LLM預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)收集：高效獲取優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，用于大語(yǔ)言模型的預(yù)訓(xùn)練。
• 搜索引擎優(yōu)化：提升搜索結(jié)果質(zhì)量，優(yōu)化用戶體驗(yàn)。
• 數(shù)據(jù)集構(gòu)建：快速篩選和構(gòu)建優(yōu)質(zhì)語(yǔ)料庫(kù)，滿足研究與商業(yè)需求。
• 網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)與分析：監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)，分析熱點(diǎn)話題和信息傳播。
• 企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)采集：精準(zhǔn)抓取特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)，用于知識(shí)管理或市場(chǎng)分析。

常見(jiàn)問(wèn)題

• 如何安裝Crawl4LLM？：您可以訪問(wèn)我們的GitHub倉(cāng)庫(kù)，按照文檔中的指示進(jìn)行安裝。
• Crawl4LLM支持哪些操作系統(tǒng)？：Crawl4LLM支持多種操作系統(tǒng)，包括Windows、Linux和macOS。
• 如何選擇爬取模式？：根據(jù)您的需求選擇適合的爬取模式，智能模式適合高價(jià)值數(shù)據(jù)抓取，隨機(jī)模式適合一般性需求。
• 數(shù)據(jù)抓取的頻率如何設(shè)置？：您可以自定義抓取的頻率，以避免對(duì)目標(biāo)網(wǎng)站造成負(fù)擔(dān)。