Common Crawl – czym jest i jak ta darmowa baza danych zasila modele GPT? Przewodnik

Wyobraź sobie gigantyczne, darmowe archiwum, w którym ktoś zapisał niemal cały publiczny internet. Tym właśnie zajmuje się Common Crawl – amerykańska organizacja non-profit, która od 2008 roku przeczesuje sieć i bezpłatnie udostępnia swoje zbiory każdemu, kto ich potrzebuje. Bez tej bazy współczesna sztuczna inteligencja prawdopodobnie nie byłaby w tym miejscu, w którym jest dzisiaj. To fundament, z którego czerpią niezależni badacze i programiści na całym świecie. Otwarty dostęp do danych (czyli idea Open Data) sprawił, że prace nad przetwarzaniem języka naturalnego ruszyły z kopyta, bo nikt nie musi już na własną rękę pobierać miliardów stron. Jeśli chcesz stworzyć duży model językowy (LLM), potrzebujesz setek miliardów słów, żeby nauczyć go poprawnej gramatyki i faktów o otaczającym nas świecie. W tym poradniku oprowadzę Cię po architekturze tego ogromnego repozytorium. Dowiesz się, jak sprawnie filtrować pobrane pliki oraz jak użyjesz ich we własnych projektach związanych z uczeniem maszynowym.

Czym jest Common Crawl i jakie są cele oraz misja tej darmowej bazy?

Ludzie stojący za Common Crawl chcą po prostu zdemokratyzować dostęp do danych na wielką skalę (tzw. web-scale). Dają Ci darmowy, otwarty dostęp do zarchiwizowanych zasobów sieci, niezależnie od tego, czy pracujesz na wielkiej uczelni, czy kodujesz w domowym zaciszu.

Pomysł narodził się w 2007 roku jako odpowiedź na monopol technologicznych gigantów. Wcześniej tylko najbogatsze korporacje miały własne crawlery i mogły pozwolić sobie na indeksowanie całego internetu. Powołanie tej fundacji dało badaczom naukowym silny impuls do działania.

Taka otwartość napędza rozwój sztucznej inteligencji zarówno na uczelniach, jak i w komercyjnych firmach. Dzisiaj archiwum rośnie o około jeden nowy zrzut sieci na miesiąc, a cała baza przekracza już 10 PiB – to ponad 11 petabajtów czystych informacji.

Demokratyzacja dostępu do danych na skalę sieciową (web-scale) to niezbędny czynnik wspierający otwartą naukę. Common Crawl wyrównuje szanse między korporacjami a niezależnymi badaczami.

Cała infrastruktura działa dzięki darowiznom i grantom technologicznym. Zgromadzone zasoby pomagają przy uczeniu maszynowym, badaniach socjologicznych czy analizach lingwistycznych. Pobierzesz każdy plik bez żadnych opłat licencyjnych, bo wszystko leży w zasięgu ręki.

Jakie formaty danych oferuje Common Crawl i czym jest WARC, WAT oraz WET?

Fundacja dzieli swoje zbiory na trzy wyspecjalizowane formaty, którymi są WARC (zawierający surowe dane), WAT (metadane) oraz WET (wyekstrahowany, czysty tekst).

Gdy wybierzesz odpowiedni format, zaoszczędzisz mnóstwo czasu i miejsca na dyskach. Formaty WARC, WAT i WET powstały właśnie po to, żeby ułatwić Ci pracę w zależności od tego, jak bardzo skomplikowanych danych potrzebujesz. Dawniej, przed latem 2013 roku, organizacja korzystała ze starszego standardu o nazwie ARC.

Przygotowałem dla Ciebie tabelę, która pokazuje różnice między tymi plikami. Dzięki temu szybko wybierzesz odpowiednie źródło do swojego projektu.

Format	Co zawiera	Do czego służy
WARC	Surowe dane crawlowania, w tym nagłówki HTTP oraz kod HTML stron.	Analiza na poziomie oryginalnych rekordów sieciowych i odtworzenie witryn.
WAT	Metadane wyodrębnione z plików WARC, w tym grafy linków.	Szybsza analiza struktury sieciowej bez pobierania całego kodu HTML.
WET	Czysty tekst wyekstrahowany bezpośrednio z kodu HTML stron.	Zadania z zakresu NLP i bezpośredni trening modeli językowych.

Czym jest format WARC i jak przechowuje surowe dane Common Crawl?

Standard WARC (Web ARChive) to podstawa przechowywania danych sieciowych. Znajdziesz w nim pełne odpowiedzi HTTP, nagłówki techniczne i oryginalny, nietknięty kod HTML pobranych witryn.

Ten format zastąpił przestarzałe pliki ARC i stał się międzynarodowym standardem archiwizacji cyfrowej. Zbadasz dzięki niemu dokładną strukturę witryny w takiej formie, w jakiej zastał ją bot indeksujący. Musisz jednak liczyć się z tym, że przez swoją kompletność pliki te ważą naprawdę dużo.

Czym jest format WAT i do czego służą te metadane z bazy Common Crawl?

Format WAT (Web Archive Transformation) to paczka skondensowanych metadanych wygenerowanych z plików WARC. Znajdziesz tu szczegółowe nagłówki HTTP czy kompletne grafy linków sieciowych.

Przeanalizujesz dzięki temu powiązania między domenami bez przedzierania się przez gigantyczne ilości kodu HTML. To rozwiązanie idealnie pasuje do tworzenia modeli matematycznych opisujących strukturę sieci, a sama analiza nie obciąży tak bardzo Twojego komputera.

Czym jest format WET i dlaczego to właśnie ten tekst z Common Crawl zasila NLP?

Format WET (Web Extract Text) zawiera wyłącznie czysty tekst wyciągnięty ze stron internetowych. Nie ma tu żadnych znaczników HTML, skryptów ani obrazków.

Dzięki temu możesz od razu przejść do analizy lingwistycznej i nie marnujesz godzin na oczyszczanie kodu. Pliki te zajmują ułamek miejsca potrzebnego na surowe dane, dlatego inżynierowie pracujący nad NLP tak chętnie wybierają format WET na swój punkt startowy.

Jaką rolę odgrywa Common Crawl w treningu modeli LLM i czym jest dla GPT-3?

Opisywane repozytorium to prawdziwy fundament dla nowoczesnych modeli językowych. Weziemy na tapet słynny model GPT-3 – przefiltrowane dane z Common Crawl stanowiły w nim ponad 80% całego zbioru treningowego.

Trening modeli LLM wymaga ogromnej skali, którą dostarcza tylko globalna sieć. Twórcy modeli nie mogą jednak wrzucać tam wszystkiego jak leci. Zależność określana jako Common Crawl GPT-3 pokazuje, że mądra selekcja informacji pozwala stworzyć bystrego asystenta.

Zespół OpenAI połączyło te dane z innymi, bardziej wyspecjalizowanymi źródłami, co pozwoliło zrównoważyć wiedzę ogólną z technicznymi szczegółami. W ten sposób model zyskał wszechstronne umiejętności językowe.

Jak wygląda pipeline przetwarzania danych i czym jest oczyszczanie bazy Common Crawl?

Cały proces (nazywany w branży LLM Data Preprocessing Pipeline) to wieloetapowa machina technologiczna: jej zadaniem jest uporządkowanie, oczyszczenie i poprawienie jakości surowych informacji z sieci, zanim trafią one do analizy.

Surowy internet to przecież śmietnik pełen spamu, powtórzeń i bezwartościowych tekstów. Dlatego inżynierowie stosują zaawansowane filtry i metody redukcji szumu. Pobrane pliki przechodzą przez następujące etapy:

• pobranie danych (ingestion) – ściągasz surowe pliki z oficjalnego repozytorium przez chmurę Amazon S3 lub HTTPS,
• ekstrakcja tekstu (text extraction) – oczyszczasz kod HTML z menu nawigacyjnych, stopek, nagłówków czy nachalnych reklam przy użyciu odpowiednich parserów,
• filtrowanie jakościowe (quality filtering) – odrzucasz spam, puste dokumenty oraz teksty o słabej jakości językowej za pomocą heurystyk i klasyfikatorów AI,
• selekcja językowa (language & domain selection) – rozpoznajesz języki, dzielisz dokumenty na konkretne rynki i odrzucasz domeny, które nie pasują do Twoich założeń,
• deduplikacja danych (deduplication) – usuwasz powtarzające się fragmenty lub całe bliźniacze strony, dzięki czemu sieć neuronowa nie uczy się ciągle tego samego,
• mieszanie zbiorów (dataset mixing) – łączysz tak oczyszczony korpus z innymi źródłami, na przykład z książkami, kodem źródłowym czy artykułami naukowymi.

Taki uporządkowany proces daje Ci gwarancję, że model nauczy się poprawnego języka i logicznego myślenia. Każdy z tych kroków pochłania gigantyczną moc obliczeniową i wymaga precyzyjnych algorytmów. Na samym końcu otrzymujesz spójną bazę, która wreszcie nadaje się do pre-treningu.

Czym jest dataset C4, Pile-CC oraz FineWeb, czyli jakie są gotowe pochodne Common Crawl?

Pochodne bazy Common Crawl to nic innego jak gotowe, już przefiltrowane zestawy danych. Stworzyły je znane laboratoria badawcze, żeby ułatwić i przyspieszyć trening modeli AI innym zespołom.

Samodzielne budowanie filtrów od zera kosztuje krocie i pożera mnóstwo czasu, szczególnie jeśli pracujesz w mniejszym zespole. Dlatego społeczność naukowa tak chętnie sięga po gotowe, sprawdzone korpusy. Oto te, które cieszą się największą popularnością:

• dataset C4 (Colossal Clean Crawled Corpus) – bardzo czysty korpus przygotowany przez Google, który posłużył do wytrenowania modeli z serii T5,
• pile-cc – starannie wyselekcjonowany podzbiór danych, który wszedł w skład znanego zbioru „The Pile” od EleutherAI,
• fineweb – nowoczesny zbiór od Hugging Face, zoptymalizowany specjalnie pod kątem modeli LLM, który oferuje teksty o najwyższej jakości.

Sięgając po te gotowce, drastycznie obniżasz próg wejścia do własnych projektów naukowych. Możesz skupić się na samej architekturze sieci neuronowej zamiast ślęczeć nad czyszczeniem tekstu. Każdy z tych zbiorów ma swoją specyfikę i opiera się na innych filtrach.

Czy agresywne filtrowanie danych ma sens i czym jest szum w zbiorze Common Crawl?

W świecie nauki trwa żywa dyskusja (Data Filtering Scientific Debate) na temat tego, jak agresywnie powinniśmy usuwać szum informacyjny. Eksperci spierają się, czy zbyt sterylne czyszczenie tekstu nie kastruje modeli z ich naturalnych zdolności.

Zwolennicy ostrego cięcia, jak twórcy Google C4, stawiają na bezpieczeństwo i usuwanie toksycznych treści ze zbiorów treningowych. Twierdzą, że czysty zbiór pozwala modelowi szybciej się uczyć i generować bardziej spójne wypowiedzi. Dzięki temu sztuczna inteligencja nie powiela też błędów językowych.

Zjawisko znane jako „A Bitter Lesson for Data Filtering” sugeruje, że przy odpowiedniej skali parametrów i mocy obliczeniowej modele potrafią czerpać ogromną wartość z danych zawierających pewien poziom szumu, a zbyt sterylne filtry mogą ograniczać ich ogólną inteligencję.

Druga strona barykady uważa, że olbrzymie modele same świetnie oddzielają ziarno od plew i spamu. Jeśli usuniesz zbyt wiele rzadkich słów lub lokalnych dialektów, Twój model będzie pisał bardzo sztywno. Ostateczna decyzja zależy więc od skali Twojego projektu i budżetu, jaki masz na komputery.

Jak pobrarć dane Common Crawl i czym jest ten proces w praktyce?

Chcesz ściągnąć te dane do siebie? Skorzystasz z darmowego dostępu przez Amazon S3 lub pobierzesz pliki bezpośrednio za pomocą protokołu HTTPS.

Wybierz metodę na podstawie tego, gdzie trzymasz swoje serwery. Opisałem dla Ciebie obie ścieżki dostępu, żeby ułatwić Ci cały proces. Obie opcje są całkowicie bezpłatne i otwarte dla każdego.

Pierwsza opcja to Amazon S3, gdzie zbiory czekają pod adresem s3://commoncrawl/. Jeśli chcesz pobrać te dane bez płacenia za transfer wewnątrz chmury AWS, użyj AWS CLI z flagą –no-sign-request. To najlepsze wyjście, jeśli Twoje maszyny stoją w tym samym regionie AWS.

Druga opcja to dostęp przez HTTPS pod adresem https://data.commoncrawl.org/. Użyjesz tu zwykłych narzędzi systemowych, takich jak wget czy curl, żeby pobrać wybrane archiwa. Przykładowo, ściągnięcie spisu ścieżek do plików WARC wymaga tylko wpisania jednej prostej komendy w terminalu.

Przyszłość sztucznej inteligencji a rola Common Crawl

Common Crawl to jedna z najważniejszych inicjatyw napędzających rozwój sztucznej inteligencji. Gwarantuje nam darmowy dostęp do wiedzy i sprawia, że badania nad uczeniem maszynowym nie są zarezerwowane wyłącznie dla garstki bogatych korporacji.

Dzięki temu projektowi jako niezależny twórca czy naukowiec na uczelni możesz bez przeszkód budować zaawansowane systemy NLP. Wspieranie takich projektów leży w interesie nas wszystkich. Śmiało pobierz te pliki i zacznij z nimi eksperymentować na własną rękę.

Jeśli pasjonuje Cię uczenie maszynowe, zaglądaj do mnie regularnie. Napisz też w komentarzu, co myślisz o tym projekcie i jak planujesz wykorzystać te dane. Budujmy razem przyszłość otwartej nauki!

FAQ – najczęściej zadawane pytania o Common Crawl

Czy korzystanie z Common Crawl jest całkowicie bezpłatne i czym jest licencja tego zbioru?

Tak, pobierasz i wykorzystujesz te dane całkowicie za darmo, bez żadnych opłat licencyjnych. Zbiór powstał jako dobro wspólne dla naukowców, firm i hobbystów z całego świata. Musisz jednak uszanować prawa autorskie twórców oryginalnych stron internetowych. Jeśli projekt bardzo Ci pomoże, możesz wesprzeć organizację dobrowolną darowizną.

Ile danych zawiera baza Common Crawl i czym jest petabajt w jej kontekście?

Archiwum mieści obecnie ponad 10 PiB (pebibajtów), co po przeliczeniu daje ponad 11 petabajtów danych. Jeden petabajt to aż milion gigabajtów, więc skala przedsięwzięcia naprawdę robi wrażenie. Utrzymanie tak ogromnej ilości informacji wymaga zaawansowanej infrastruktury sieciowej. Baza rośnie z każdym miesiącem, bo roboty nieustannie przeczesują sieć.

Jaka jest różnica między formatem WARC a WET i czym jest każdy z nich dla Common Crawl?

W plikach WARC dostajesz surowy kod HTML stron oraz kompletne nagłówki HTTP. Format WET daje Ci natomiast sam wyczyszczony tekst bez żadnych znaczników i kodu programistycznego. Wszystko zależy od tego, co dokładnie robisz. Jeśli chcesz przeanalizować strukturę witryn lub nagłówki serwerów, wybierzesz WARC. Gdy Twoim celem jest uczenie maszynowe i NLP, od razu sięgaj po wyekstrahowany tekst z plików WET.

Czym jest dataset C4 w kontekście bazy Common Crawl?

Dataset C4 to solidnie wyczyszczona i przefiltrowana wersja bazy Common Crawl, którą przygotowali inżynierowie z Google. Pozbyli się z niej błędów, spamu i toksycznych wypowiedzi, które łatwo znaleźć w surowym internecie. W ten sposób powstało bezpieczniejsze i sprawniejsze źródło do pre-treningu nowych modeli językowych, co znacznie skraca czas potrzebny na naukę sieci neuronowej.

 

Poszukujesz agencji SEO w celu wypozycjonowania swojego serwisu? Skontaktujmy się!