Crawl4LLM
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Crawl4llm
簡介 :
Crawl4LLM是一個開源的網絡爬蟲項目,旨在為大型語言模型(LLM)的預訓練提供高效的數據爬取解決方案。它通過智能選擇和爬取網頁數據,幫助研究人員和開發者獲取高質量的訓練語料。該工具支持多種文檔評分方法,能夠根據配置靈活調整爬取策略,以滿足不同的預訓練需求。項目基於Python開發,具有良好的擴展性和易用性,適合在學術研究和工業應用中使用。
需求人群 :
該產品主要面向需要高效爬取網頁數據以用於LLM預訓練的研究人員和開發者。它適合那些希望在有限的資源下獲取高質量訓練語料的用戶,尤其是在自然語言處理和人工智能領域的專業人士。
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佔比最多地區: US(19.34%)
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使用場景
研究人員使用Crawl4LLM從ClueWeb22數據集中爬取高質量文檔,用於LLM的預訓練。
開發者利用Crawl4LLM的靈活配置,自定義爬取策略,以滿足特定項目的預訓練需求。
團隊通過Crawl4LLM高效爬取數據,並結合DCLM框架進行模型評估和優化。
產品特色
支持多種文檔評分方法,如基於長度、基於fastText模型評分等
靈活的配置選項,允許用戶自定義爬取策略和參數
高效的數據爬取能力,支持多線程和大規模數據處理
與DCLM框架集成,便於後續的LLM預訓練和評估
支持從ClueWeb22等大規模數據集中爬取數據
提供日誌記錄和狀態保存功能,方便監控和恢復爬取過程
支持隨機、基於入度等多種基線爬蟲策略
使用教程
1. 請求ClueWeb22數據集並準備Python虛擬環境。
2. 安裝項目依賴,包括numpy、tqdm、fasttext等。
3. 下載DCLM fastText分類器到指定目錄。
4. 創建配置文件,設置爬取參數和策略。
5. 運行crawl.py腳本開始爬取數據。
6. 使用fetch_docs.py獲取爬取的文檔文本。
7. 結合DCLM框架進行LLM預訓練和評估。
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