Crawl4LLM的核心技术突破在于其智能化的数据选择机制，该系统通过多维度评价体系实现训练素材的自动优选。
具体实现包含：
技术验证显示，这种选择方法相比随机爬取能提升约79%的有效数据获取率。系统预设openhermes_reddit_eli5_vs_rw_v2_bigram_200k_train.bin作为默认分类模型，用户也可通过修改configs目录下的YAML配置文件来自定义评分策略。
该设计显著降低了人工筛选的工作量，使得研究人员能够聚焦于模型训练本身。
この答えは記事から得たものである。Crawl4LLM：LLM事前学習のための効率的なウェブクローリングツールについて
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