Crawl4LLM

Crawl4LLM是一个为大规模语言模型（LLM）预训练设计的高效网页爬虫工具。它的代码来源于论文《Crawl4LLM: Efficient Web Crawling for LLM Pretraining》，旨在优化爬取的数据质量和效率，以支持LLM的训练。

使用场景

Crawl4LLM主要适用于以下几种场景：

1. 大规模数据爬取：通过配置爬虫，可以从ClueWeb22数据集中高效爬取大量网页，适用于需要大量训练数据的LLM模型预训练。
2. 多种评分策略：支持多种文档评分方法，如文档长度、基于DCLM fastText模型的评分等，用户可以灵活选择最适合自己需求的评分策略，优化数据选择。
3. 随机和基于连结数的爬取：除了高效的内容选择，用户还可以使用随机爬取或基于入链计数的爬取策略，以满足不同的研究需求。
4. 数据分析与评估：爬取完成后，可使用相关命令获取文档文本，并进一步通过DCLM框架进行大量语言模型的评估和训练。

总体而言，Crawl4LLM为研究人员和开发者提供了一种灵活、高效的方法来收集和处理网络数据，以支持更好的大规模语言模型的训练与评估。