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Crawl4LLM特别适用于LLM预训练的数据准备阶段

2025-09-05

1.4 K

Crawl4LLM的设计目标明确指向大语言模型预训练的数据准备痛点，在该领域展现出独特价值。

典型应用场景包括：

学术机构构建定制化训练语料库，如法律/医疗等垂直领域LLM
企业级模型研发中清洗网络爬取数据，提升数据质量
教育场景下创建特定知识范围的训练数据集

相比通用爬虫工具的优势体现在：

训练价值导向的抓取策略，而非简单的全量采集
原生支持ClueWeb22等学术标准数据集格式
输出直接适配DCLM等主流预训练框架

使用案例显示，在开源的RedPajama等基础模型复现项目中，采用Crawl4LLM可缩短约40%的数据准备周期。

本答案来源于文章《Crawl4LLM：为LLM预训练提供的高效网页爬取工具》

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