O Crawl4LLM foi projetado com o objetivo explícito de visar o ponto problemático da preparação de dados para o pré-treinamento de modelos de linguagem grandes e demonstra um valor exclusivo nessa área.
Os cenários típicos de aplicação incluem:
- As instituições acadêmicas criam corpora de treinamento personalizado, por exemplo, LLM para verticais jurídicas/médicas
- Limpeza de dados de rastreamento da Web para melhorar a qualidade dos dados no desenvolvimento de modelos de nível empresarial
- Cenários educacionais para criar conjuntos de dados de treinamento para faixas de conhecimento específicas
As vantagens em relação às ferramentas de rastreamento genéricas são mostradas em:
- Treine estratégias de rastreamento orientadas por valor, não apenas a captura de volume total
- Suporte nativo para formatos de conjuntos de dados padrão acadêmicos, como o ClueWeb22
- O resultado é diretamente adaptado às principais estruturas de pré-treinamento, como o DCLM
Os casos de uso mostram que a adoção do Crawl4LLM reduz o tempo do ciclo de preparação de dados em cerca de 40% em projetos de reprodução de modelos básicos de código aberto, como o RedPajama.
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 Crawl4LLM é particularmente adequado para a fase de preparação de dados do pré-treinamento do LLM
