從國家知識產(chǎn)權(quán)局中國專利公布公告網(wǎng)獲悉，DeepSeek 關(guān)聯(lián)公司杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司申請的“一種廣度數(shù)據(jù)采集的方法及其系統(tǒng)”專利于 4 月 1 日公布。
專利摘要顯示：
該發(fā)明的有益效果在于：發(fā)現(xiàn)盡可能多的網(wǎng)頁鏈接，并減少對網(wǎng)站的流量沖擊；對已經(jīng)下載的內(nèi)容進(jìn)行分析，對未下載的鏈接進(jìn)行質(zhì)量推斷，通過擇優(yōu)下載分配額度的方式，減少低質(zhì)量網(wǎng)頁下載和重復(fù)下載，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量及下載效率，減少在數(shù)據(jù)采集過程中網(wǎng)絡(luò)資源的消耗；采用單獨(dú)的信息回灌隊(duì)列，保證網(wǎng)頁元信息庫修改操作的原子性和穩(wěn)定性。
背景技術(shù)稱：近年來，隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)展，NLP 自然語言領(lǐng)域取得了巨大的進(jìn)步。許多大語言模型 (Large Language Models,LLMs) 被訓(xùn)練應(yīng)用于自然語言處理領(lǐng)域，用于研究實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。
大語言模型的訓(xùn)練需要構(gòu)建一個(gè)高質(zhì)量、多樣化的大語言模型數(shù)據(jù)集，這需要將網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集并處理后得到大量高質(zhì)量的文本信息作為模型的輸入，用于大語言模型進(jìn)行訓(xùn)練。
然而，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集技術(shù)存在諸多問題，比如對復(fù)雜站點(diǎn)進(jìn)行采集時(shí)，無法獲取完整鏈接；容易過量下載，造成對方網(wǎng)站崩潰；對下載頁面不進(jìn)行內(nèi)容質(zhì)量分析和推斷，造成重復(fù)下載或低質(zhì)下載、影響數(shù)據(jù)采集的效率。
因此，在大量網(wǎng)頁數(shù)據(jù)獲取的過程中，如何快速、精準(zhǔn)、安全、高效地采集互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)變得至關(guān)重要。 
