在人工智能和大语言模型（LLM）日益发展的今天，数据的收集和处理已成为推动技术进步的关键因素之一。
当传统爬虫还在比拼抓取速度，AI训练早已进入”数据质量战争”时代。
传统的网页爬虫工具虽然能够抓取大量信息，但效率和质量仍然是瓶颈。不仅导致了数据浪费，还增加了计算资源的消耗。
今天刚好可以分享一款智能的爬虫系统：Crawl4LLM，正是为了解决这些问题而诞生的。
这款系统通过智能评估网页对LLM预训练的影响力，能够在更短的时间内抓取更有价值的网页，提升预训练效率，减少不必要的数据抓取，带来了近5倍的效率提升。
项目简介
Crawl4LLM 是清华大学和卡内基梅隆大学联合开源的一个智能爬虫系统。
专为提升 LLM 预训练效率而设计。它的核心优势在于智能评估网页对LLM预训练的影响力，并根据网页的预期价值优先抓取有意义的数据。
相比于传统爬虫需要抓取100个网页才能获得所需的效果，Crawl4LLM只需抓取21个网页就能达到同样的效果，效率提升了近5倍！
这不仅节省了大量的计算资源，还能够显著提高爬取数据的质量。
主要功能与亮点
1、智能化网页选择
Crawl4LLM 通过智能评估哪些网页对 LLM 的预训练更有价值，基于这一评估结果，优先选择抓取高价值网页，保证训练数据的质量和模型效果。
2、三种灵活的爬取模式
提供了三种不同的爬取模式，用户可以根据不同的需求选择：
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• Crawl4LLM智能模式：该模式是 Crawl4LLM 的核心，能够智能选择最具价值的网页进行抓取，最大化抓取效率。 -
• 随机爬取模式：适用于那些不需要精确选择网页内容的情况，像传统爬虫一样随机抓取网页。 -
• 基于链接数量的爬取模式：通过网页上的链接数量来决定爬取的网页，适用于需要大规模数据抓取的场景。
3、爬虫状态定期保存
系统支持定期保存爬虫状态，确保即使在出现中断时，也能从中断点继续抓取，避免数据丢失。
4、集成数据浏览工具
Crawl4LLM 提供了数据浏览工具，可以帮助用户更方便地查看抓取的数据，并对数据进行分析和处理。
通过直观的可视化界面，用户可以实时监控爬虫抓取的进度和效果。
5、完整工具链与DCLM框架对接
Crawl4LLM 不仅支持网页抓取，还可以提取文档ID、获取文档内容，并能与DCLM（Deep Learning Model）预训练框架无缝对接。
这意味着，爬取的数据可以直接用于模型的训练，提高数据流的效率和准确性。
快速使用
Crawl4LLM 系统是由 Python 语言100%开发完成，所以只需要本地有相关的 Python 环境即可使用。
必要准备：clueweb22数据集、Python 3.10及以上、DCLM fastText
一切准备就绪，执行下面的命令即可：
python crawl.py crawl --config <path_to_your_config_file>详细的配置和参数说明，可前往项目主页查看。
适用场景
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• 大规模LLM预训练 -
• 数据集构建 -
• 搜索引擎优化 -
• 网络监测与分析
写在最后
Crawl4LLM 通过智能评估网页对 LLM 预训练的影响力，提升了数据抓取的效率和质量。
通过灵活的爬取模式、数据可视化工具以及完整的工具链，它极大简化了爬虫系统的部署与使用，为从事LLM预训练的团队提供了一种更加高效、精准的解决方案。
相比传统的爬虫系统，它不仅提高了抓取效率，还大幅提升了数据质量，为各类数据分析和AI训练任务提供了更为高效和智能的支持。
GitHub 项目地址：https://github.com/cxcscmu/Crawl4LLM
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（文：开源星探）