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：
- 采用fastText分类器构建的评分系统，对网页内容进行语义质量评估
- 集成内容长度分析模块，过滤低信息密度的短文本
- 支持desc降序排列选择模式，确保优先抓取评分最高的网页
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。
Essa resposta foi extraída do artigoCrawl4LLM: uma ferramenta eficiente de rastreamento da Web para pré-treinamento de LLMO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " O algoritmo de seleção de dados do Crawl4LLM identifica automaticamente o conteúdo de treinamento de alto valor
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch