Crawl4LLM

Crawl4LLM – 清华和卡内基梅隆大合开源的智能系统

Crawl4LLM 是由清华大学与卡内基梅隆大合开发的一个开源智能系统，旨在显著提升大语言模型（LLM）的预训练效率。该系统通过智能评估网页的预训练价值，优先抓取高价值内容，相比传统技术，其效率提升了近五倍。

Crawl4LLM是什么

Crawl4LLM 是清华大学与卡内基梅隆大学共同推出的一款智能工具，专门为提高大语言模型（LLM）的预训练效率而设计。该系统通过智能化评估网页的价值，优先抓取那些对 LLM 预训练贡献最大的网页，极大地提升了数据抓取的效率。Crawl4LLM 支持三种爬取模式：智能模式、随机爬取模式和基于链接数量的爬取模式，并具备状态定期保存和数据可视化功能，能够与 DCLM 框架无缝对接，直接用于模型训练。

Crawl4LLM的主要功能

• 智能化网页选择：系统通过评估网页对 LLM 预训练的贡献，优先抓取高价值网页，从而提高数据质量并减少无效数据的抓取。
• 多种爬取模式：
  • 智能模式：根据网页价值评估优先抓取高价值网页。
  • 随机模式：随机抓取网页，适合非精准需求的场景。
  • 基于链接数量模式：依据网页链接数量进行抓取，适合大规模数据采集。
• 状态定期保存：支持定期保存状态，能够从中断点继续抓取，避免数据丢失。
• 数据浏览与可视化：提供用户友好的数据浏览工具和可视化界面，让用户实时监控爬取进度和效果。
• 与 DCLM 框架无缝对接：爬取的数据可以直接用于 LLM 的预训练，提高数据流的效率和准确性。

Crawl4LLM的技术原理

• 预训练影响力评分：Crawl4LLM 利用预训练影响力评分器（如 DCLM fastText）对网页进行评分，依据网页内容质量和相关性等指标，评估其对 LLM 预训练的贡献。在每次爬取迭代中，新发现的网页会被评分器打分，依据分数来决定爬取的优先级。
• 优先级队列：通过优先级队列对网页进行排序，优先爬取评分最高的网页，取代传统基于图连通性（如 PageRank）的调度机制。Crawl4LLM 能够迅速发现并爬取对预训练最有价值的网页，减少低价值网页的抓取。
• 多维度数据评估：Crawl4LLM 结合网页链接数量、内容长度等多维度指标对网页进行综合评分，以分析高评分网页的链接关系，发现更多潜在的高价值网页。
• 模拟与优化：在 ClueWeb22 数据集上进行的大规模模拟实验验证了其在不同场景下的有效性，并基于实验结果优化算法参数，以确保在有限的爬取量下实现最佳的预训练效果。
• 减少对网站的负担：通过减少不必要的网页爬取，降低对网站流量的负担，提升行为的合规性，Crawl4LLM 促进了更可持续的预训练数据获取方式。

Crawl4LLM的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/cxcscmu/Crawl4LLM
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.13347

Crawl4LLM的应用场景

• LLM预训练数据收集：高效获取优质数据，用于大语言模型的预训练。
• 搜索引擎优化：提升搜索结果质量，优化用户体验。
• 数据集构建：快速筛选和构建优质语料库，满足研究与商业需求。
• 网络监测与分析：监测网络动态，分析热点话题和信息传播。
• 企业级数据采集：精准抓取特定领域数据，用于知识管理或市场分析。

常见问题

• 如何安装Crawl4LLM？：您可以访问我们的GitHub仓库，按照文档中的指示进行安装。
• Crawl4LLM支持哪些操作系统？：Crawl4LLM支持多种操作系统，包括Windows、Linux和macOS。
• 如何选择爬取模式？：根据您的需求选择适合的爬取模式，智能模式适合高价值数据抓取，随机模式适合一般性需求。
• 数据抓取的频率如何设置？：您可以自定义抓取的频率，以避免对目标网站造成负担。