Thu thập dữ liệu cho LLM

LLM data collection là gì

LLM (large language model) là một hệ thống AI được huấn luyện trên khối lượng văn bản khổng lồ để tạo ra và hiểu ngôn ngữ con người. LLM data collection là quá trình thu thập văn bản, mã nguồn và dữ liệu web có cấu trúc được sử dụng để pretrain, fine-tune hoặc ground các mô hình này, thường ở quy mô vượt xa những gì mà việc tìm nguồn thủ công hoặc cấp phép có thể cung cấp. Nó kết hợp công cụ tự động hóa browser hoặc scraping framework với rotating proxies để quá trình thu thập có thể chạy ở khối lượng lớn mà không bị cấm IP giữa chừng.

Tại sao chất lượng dữ liệu huấn luyện định hình hiệu suất LLM

Hầu hết các large language model được xây dựng trên các tập dữ liệu được lắp ráp bằng cách scraping the web ở quy mô lớn, sau đó làm sạch và cấu trúc hóa dữ liệu thô đó. Không có dữ liệu scraped, các nhóm sẽ cần phải tìm nguồn hoặc cấp phép thủ công cho mọi ví dụ, điều này không mở rộng được đến khối lượng mà các mô hình hiện đại yêu cầu. 

Các loại LLM khác nhau cũng cần dữ liệu khác nhau: một base/foundation model cần văn bản pretraining rộng, một instruction-tuned hoặc fine-tuned model cần các ví dụ được tuyển chọn, cụ thể cho tác vụ, và một RAG-grounded model cần một corpus trực tiếp, được làm mới thường xuyên thay vì một corpus tĩnh.

Các quy trình LLM data collection điển hình bao gồm:

• Thu thập văn bản web công khai ở quy mô lớn cho pretraining corpora

• Xây dựng các fine-tuning dataset cụ thể theo lĩnh vực (pháp lý, y tế, tài chính và các ngành dọc khác)

• Thu thập nội dung đa ngôn ngữ, cụ thể theo khu vực để mô hình không được huấn luyện hoàn toàn trên dữ liệu của một thị trường

• Thu thập dữ liệu thời gian thực cho các ứng dụng RAG

• Tìm nguồn dữ liệu có cấu trúc (giá cả, danh sách, đánh giá) cho các domain-adapted model

• Lắp ráp dataset tùy chỉnh cho các open source LLM model (Llama, Mistral và tương tự), nơi các nhóm không có quyền truy cập vào dữ liệu huấn luyện độc quyền của nhà cung cấp đóng

Lớp proxy nằm bên dưới tất cả; đó là thứ giữ các request được phân phối trên đủ IP thực để trang web mục tiêu không bao giờ thấy một tác nhân duy nhất đang tấn công nó.

Công cụ thu thập dữ liệu LLM

CyberYozh proxies tích hợp vào cả năm công cụ trên thông qua cấu hình host/port/credential chuẩn, với quyền truy cập API đầy đủ để tự động hóa rotation trực tiếp trong pipeline của bạn.

Chọn proxy phù hợp cho thu thập dữ liệu LLM

• Rotating residential: lựa chọn mặc định cho hầu hết các tác vụ thu thập dữ liệu LLM. Sử dụng pool 50M+ IP trải khắp 195+ quốc gia, tự động rotation IP để tránh bị phát hiện. 

• Static ISP residential: một IP chuyên dụng cho toàn bộ thời gian thuê. Tốt hơn khi phiên thu thập cần duy trì tính nhất quán thay vì rotation, ví dụ, crawl lặp lại trên cùng một nguồn đã xác thực để lấy dữ liệu fine-tuning. 

• LTE Mobile (4G/5G): IP nhà mạng thực với trust score cao nhất, phù hợp nhất để thu thập dữ liệu do người dùng tạo hoặc dữ liệu hội thoại từ các nền tảng mạng xã hội có hệ thống phát hiện bot mạnh. 

• Datacenter: nhanh nhất và rẻ nhất, nhưng trust score thấp nhất. Phù hợp nhất cho thu thập khối lượng lớn, không cần đăng nhập, các tài liệu công khai, code repositories và open datasets. 

Tại sao doanh nghiệp chọn CyberYozh

Thu thập dữ liệu ở quy mô huấn luyện LLM không phải là việc lấy một trang; đó là việc thực hiện hàng nghìn request trông giống như hàng nghìn người dùng thực khác nhau. Đó là vấn đề IP trước khi là vấn đề code. CyberYozh giữ đánh giá Xuất sắc 4.7+ trên Trustpilot qua hàng trăm đánh giá, với người dùng liên tục nhấn mạnh kết nối ổn định và hỗ trợ phản hồi nhanh.

• Proxy rotating residential, static ISP, mobile và datacenter, phù hợp với mức độ nhạy cảm của trang web mục tiêu

• Truy cập API đầy đủ để tự động hóa việc tạo và xoay vòng proxy trực tiếp trong data pipeline của bạn

• Tương thích tự nhiên với Selenium, Playwright, Puppeteer, Scrapy và Postman, không cần công việc tích hợp tùy chỉnh

• Hỗ trợ antidetect browser cho các phiên cần cô lập fingerprint, không chỉ xoay vòng IP

• Kiểm tra Fraud Score tích hợp sẵn để xác minh mức độ tin cậy IP trước khi chạy thu thập, không phải sau khi thất bại

• Hỗ trợ giao thức: HTTP, HTTPS, SOCKS5, UDP

• Xác minh SMS nếu quy trình thu thập của bạn yêu cầu tạo tài khoản ở quy mô lớn

• Phủ sóng trên 195+ quốc gia cho thu thập dataset đa thị trường, đa ngôn ngữ

Bắt đầu

1. Tạo tài khoản của bạn: mất khoảng hai phút.

2. Chọn loại proxy của bạn: rotating residential cho hầu hết thu thập dữ liệu LLM, static ISP cho phiên liên tục, mobile cho mục tiêu độ tin cậy cao.

3. Lấy thông tin xác thực từ dashboard: host, port, username, password.

4. Kết nối công cụ của bạn: Selenium, Playwright, Puppeteer và Scrapy đều nhận cấu hình proxy trực tiếp; sử dụng tài liệu API cho pipeline tùy chỉnh.

5. Xác thực trước khi mở rộng: chạy IP mới qua công cụ Fraud Score để xác nhận chúng sạch trước khi chạy đầy đủ.