Hintergrund des Themas
传统爬虫会抓取大量低质量网页，影响LLM训练效果。Crawl4LLM通过评分机制实现内容过滤。
Verschreibung
- 双评分系统：在config中配置rating_methods，同时使用length(内容长度)和fasttext_score(质量评分)双重过滤
- Modellauswahl:下载推荐的openhermes分类器模型(bigram_200k_train.bin)可获得最佳评估效果
- 排序设置：设置order为desc(降序)确保优先抓取评分高的网页
- 阈值调整：通过修改YAML文件中的评分权重参数进一步优化筛选标准
实施效果
测试表明该方法可将必要爬取量减少79%，同时保持模型训练效果不下降。对于特殊领域需求，还可自定义训练fastText模型。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCrawl4LLM: Ein effizientes Web Crawling Tool für LLM Pre-TrainingDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样解决网页爬取中的无效内容过滤问题？
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