In this Article
بيانات الويب لتدريب نماذج LLM هي النصوص والمحتوى المُجمَّعان من الويب المفتوح اللذان تتعلم منهما نماذج اللغة الكبيرة. تُدرَّب نماذج LLM الحديثة على مدونات نصية هائلة، ويأتي جزء كبير منها من الزحف إلى الويب العام، بما في ذلك المقالات والمنتديات والوثائق والشيفرات وغير ذلك. وتؤثر طريقة جمع هذه البيانات وتصفيتها وتحديد مصادرها في ما يعرفه النموذج ومدى إمكانية الدفاع عن ذلك. يعرّف هذا الدليل بيانات تدريب الويب، ومصادرها، وكيفية جمعها على نطاق واسع، ودور البروكسي فيها.
أنا Andrii Byzov، مدير تسويق جزئي يعمل بالذكاء الاصطناعي ويبني مسارات بيانات الويب لفرق ML. ستجد أدناه تعريفًا مبسطًا، والمصادر، وسير عمل الجمع، وطبقة البروكسي، ومسائل الجودة والقانون. وهذا جزء من الإطار الأوسع لـ بنية بيانات الويب للذكاء الاصطناعي.
حقائق أساسية
- بيانات الويب لتدريب نماذج LLM = نصوص ومحتوى جرى جمعهما من الويب، وتُستخدم للتدريب المسبق لنماذج اللغة أو ضبطها الدقيق.
- مزيج المصادر: زحف إلى الويب المفتوح، ومجموعات بيانات عامة منتقاة، ومدونات نصية مرخصة، وبيانات اصطناعية على نحو متزايد.
- الجمع عبارة عن مسار معالجة: الزحف ← التصفية ← إزالة التكرار ← التنظيف ← التحقق، قبل وصول أي شيء إلى التدريب.
- التنوع مهم. المدونة النصية المستقاة من منطقة واحدة أو بضعة مواقع ترث هذا الضيق، بينما يوسعه الجمع الموزع جغرافيًا.
- تدعم البروكسيات وصول الزحف. تفرض المواقع حدودًا للمعدل وتحجب الوصول على نطاق واسع، لذا تساعد البروكسيات السكنية في إبقاء الجمع الكبير والمتنوع جغرافيًا متاحًا. يتولى برنامج التجريف الزحف، بينما يوجّه البروكسي حركة المرور.
ما بيانات الويب لتدريب نماذج LLM؟
هي الجزء المستمد من الويب من مدونة التدريب النصية لنموذج LLM، أي النصوص والمحتوى المنظم الذي يستوعبه النموذج ليتعلم اللغة والحقائق والأنماط. ورغم أن بعض بيانات التدريب مرخص أو اصطناعي، يُجمع جزء كبير منها من الويب العام على نطاق هائل. يشمل المصطلح الصفحات الخام المجمعة ومجموعة البيانات المنظفة والمصفاة التي تدخل التدريب فعليًا. وهي تختلف عن آليات البروكسي المستخدمة لجمعها، وذلك هو تجريف نماذج LLM، إذ نقصد هنا البيانات نفسها: ماهيتها، ومن أين تأتي، وما الذي يجعلها جيدة أو محفوفة بالمخاطر.
من أين تأتي بيانات التدريب؟
- الزحف إلى الويب المفتوح، وهو زحف واسع النطاق إلى الصفحات العامة، ومصدر رئيسي في كثير من خلطات التدريب العامة المعلنة، مثل بيانات على نمط Common Crawl.
- مجموعات البيانات العامة المنتقاة، وهي مدونات نصية مفلترة وجاهزة مبنية فوق عمليات الزحف إلى الويب.
- البيانات المرخصة، وهي محتوى يُحصل عليه عبر اتفاقيات مع الناشرين أو المنصات.
- البيانات الاصطناعية، وهي بيانات يولدها النموذج وتُستخدم بصورة متزايدة لسد الفجوات، ومن الأفضل إبقاؤها مرتكزة إلى بيانات ويب حقيقية.
كيف تُجمع بيانات تدريب الويب؟
ليست صفحات الويب الخام بيانات تدريب بحد ذاتها، بل تصبح كذلك عبر مسار معالجة. ازحف إلى الصفحات المستهدفة، ثم صفِّ القوالب المتكررة والرسائل المزعجة والمحتوى منخفض الجودة أو غير الآمن، وأزل التكرار لأن النسخ المكررة تهدر القدرة الحاسوبية وتشوّه النموذج، ثم نظّف النص ووحّده، وتحقق من الجودة قبل انضمامه إلى المجموعة. خطوة الزحف هي جمع ويب عادي على نطاق استثنائي، وهنا تحديدًا يصبح الوصول الجزء الصعب.
import requests
# Collecting a web sample for a training corpus: route the crawl through
# residential proxies so it reaches geo-diverse pages without being blocked.
proxies = {"http": "http://LOGIN__cr.us:[email protected]:823",
"https": "http://LOGIN__cr.us:[email protected]:823"}
def collect(url):
r = requests.get(url, proxies=proxies,
headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0"}, timeout=30)
r.raise_for_status()
return r.text # -> filter, dedupe, clean, then add to the training set
# Vary the exit country to gather a more diverse, multi-market corpus
for url in seed_urls:
raw = collect(url)
لماذا تهم البروكسيات في جمع بيانات التدريب؟
يعني الجمع على نطاق التدريب الوصول إلى مواقع كثيرة مرارًا ومن أماكن كثيرة، بينما تفرض المواقع المستهدفة حدودًا للمعدل بحسب IP، وتخصص المحتوى بحسب الموقع الجغرافي، وتكتشف نطاقات مراكز البيانات سريعًا. وينتج عن ذلك احتياجان: النطاق، أي الزحف المستمر بكميات كبيرة دون تقييد، والتنوع الجغرافي، أي مدونة نصية تعكس أكثر من سوق واحد. توجّه البروكسيات السكنية الزحف عبر عناوين IP حقيقية للمستهلكين في مختلف الأسواق. توفر DataImpulse بروكسيات سكنية ابتداءً من $1/GB، وبروكسيات محمولة ابتداءً من $2/GB، عبر أكثر من 195 موقعًا، مع تدوير وتزامن عالٍ، فتظل عملية الجمع الكبيرة والمتنوعة متاحة حيثما كان ذلك قانونيًا وملائمًا، إلى جانب مصادر أخرى مثل Common Crawl وAPI والخلاصات المرخصة. تدعم البروكسيات الوصول، أما مسار المعالجة لديك فيتولى التصفية والجودة.
الجودة والقانونية
يفصل أمران بين مدونة نصية قابلة للاستخدام والتزام محتمل. الجودة: تهم التصفية الصارمة وإزالة التكرار أكثر من الحجم الخام، فالمجموعة الأصغر والأنظف والمنزوعة التكرار جيدًا تتفوق غالبًا على مجموعة أكبر مليئة بالضوضاء. المصدر والقانون: أصبحت بيانات التدريب محل تقاضٍ واسع، وإتاحتها للعامة لا تحسم مسائل حقوق النشر أو العقود أو الخصوصية. وتعتمد القانونية على الولاية القضائية والمصدر ونوع البيانات والاستخدام. اجعل جمعك قابلًا للدفاع عنه: فضّل البيانات العامة وغير الشخصية، واحترم شروط المواقع وتعامل مع robots.txt بوصفه إشارة للسياسة، وتجنب تجاوز عمليات تسجيل الدخول أو ضوابط الوصول، ونظّم وتيرة الطلبات، وتتبع مصدر كل جزء من المدونة النصية. يكون استخدام البروكسيات في الجمع المشروع قانونيًا بوجه عام، أما استخدام البيانات فهو محل التدقيق. راجع ما إذا كان تجريف الويب قانونيًا. هذه معلومات عامة وليست استشارة قانونية.
الأسئلة الشائعة
ما بيانات الويب لتدريب نماذج LLM؟
هي النصوص والمحتوى المُجمعان من الويب العام اللذان تتعلم منهما نماذج اللغة الكبيرة، وتشكلان جزءًا كبيرًا من مدونات تدريب معظم النماذج العامة. يشمل المصطلح الصفحات الخام التي جرى الزحف إليها ومجموعة البيانات المنظفة والمصفاة التي تدخل التدريب فعليًا، إلى جانب البيانات المرخصة والاصطناعية.
من أين تأتي بيانات تدريب نماذج LLM؟
هناك أربعة مصادر رئيسية: الزحف واسع النطاق إلى الويب المفتوح، وهو الأكبر عادةً، ومجموعات البيانات العامة المنتقاة المبنية على الزحف، والمحتوى المرخص من الناشرين أو المنصات، والبيانات الاصطناعية التي يولدها النموذج. تعتمد معظم النماذج العامة بشدة على زحف الويب، ثم تصفيه وتزيل تكراره بكثافة.
كيف تُجمع بيانات تدريب الويب؟
عبر مسار معالجة: ازحف إلى الصفحات المستهدفة، وصفِّ القوالب المتكررة والمحتوى منخفض الجودة أو غير الآمن، وأزل التكرار، ونظّف النص ووحّده، ثم تحقق من الجودة قبل انضمامه إلى مجموعة التدريب. خطوة الزحف هي جمع للويب على نطاق هائل، حيث تجعل حدود المعدل والحجب بحسب IP الوصول الجزء الصعب.
لماذا تُستخدم البروكسيات لجمع بيانات التدريب؟
يصل الجمع على نطاق التدريب إلى مواقع كثيرة مرارًا من مواقع عديدة، وتفرض المواقع حدودًا للمعدل وتحجب حركة المرور المؤتمتة. توجّه البروكسيات السكنية الزحف عبر عناوين IP حقيقية للمستهلكين في مختلف الأسواق، فيظل الجمع بكميات كبيرة وبالتنوع الجغرافي متاحًا، كما يجعل المدونة النصية أكثر تنوعًا من جمعها من موقع واحد.
هل جمع بيانات الويب لتدريب نماذج LLM قانوني؟
هذا المجال محل تقاضٍ واسع وليس مباحًا بلا شروط. لا تحسم الإتاحة للعامة مسائل حقوق النشر أو العقود أو الخصوصية، وتعتمد القانونية على الولاية القضائية والمصدر ونوع البيانات والاستخدام. فضّل البيانات العامة وغير الشخصية، واحترم شروط المواقع وrobots.txt، ولا تتجاوز ضوابط الوصول، ونظّم وتيرة الطلبات، وتتبع المصدر. يكون استخدام البروكسيات في الجمع المشروع قانونيًا بوجه عام. هذه ليست استشارة قانونية.
الخلاصة
بيانات الويب مدخل أساسي لمعظم نماذج LLM، ولا تتجاوز جودتها جودة طريقة جمعها وتصفيتها وتحديد مصادرها. يتفوق التنوع وإزالة التكرار النظيفة على الحجم الخام، بينما يفصل الاهتمام بالمصدر والقانون بين الأصل والالتزام المحتمل. خطوة الجمع هي وصول إلى الويب على نطاق واسع، وغالبًا ما تعتمد على طبقة وصول عبر بروكسي، مثل البروكسيات السكنية إلى جانب Common Crawl وAPI أو عناوين IP لمراكز البيانات، لإبقاء عمليات الزحف الكبيرة والمتنوعة جغرافيًا متاحة. أنشئ مسار التصفية والجودة لديك، واستأجر الوصول. اطّلع على الصورة الأشمل في بنية بيانات الويب للذكاء الاصطناعي، وعلى آليات الجمع في بروكسيات تجريف نماذج LLM، وعلى أفضل البروكسيات لتدريب ML.
آخر تحديث: 27 يونيو 2026.