近期，杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司在數(shù)據采集技術領域取得了新的突破。國家知識產權局中國專利公布公告網于4月1日正式公布了該公司申請的“一種廣度數(shù)據采集的方法及其系統(tǒng)”專利。

據專利摘要介紹，該發(fā)明旨在解決當前數(shù)據采集過程中的多項難題，包括如何高效且安全地獲取盡可能多的網頁鏈接，同時減少對目標網站的流量壓力。其創(chuàng)新之處在于，通過對已下載內容進行深入分析，并對未下載的鏈接進行質量預測，采用擇優(yōu)下載的策略，有效避免了低質量網頁和重復下載的問題，從而提升了數(shù)據的質量和下載效率。

該專利還引入了一項獨特的信息回灌隊列技術，確保網頁元信息庫的修改操作既具有原子性又保持穩(wěn)定。這一技術細節(jié)上的優(yōu)化，進一步增強了數(shù)據采集系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

在自然語言處理領域，大語言模型的訓練離不開高質量、多樣化的數(shù)據集。而這些數(shù)據集往往需要從海量的網頁數(shù)據中提取并處理得到。然而，傳統(tǒng)的數(shù)據采集技術在這一過程中遇到了不少挑戰(zhàn)。例如，面對復雜的網站結構，往往難以獲取完整的鏈接信息；而過度的數(shù)據下載則可能導致目標網站崩潰，影響用戶體驗。

更為關鍵的是，傳統(tǒng)的數(shù)據采集方法往往缺乏對下載頁面內容的質量分析和推斷，導致大量低質量或重復的頁面被下載，不僅浪費了網絡資源，也降低了數(shù)據采集的效率。因此，如何快速、精準、安全、高效地采集互聯(lián)網數(shù)據，成為了當前大數(shù)據處理和人工智能領域亟待解決的關鍵問題。

杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司此次推出的廣度數(shù)據采集方法及其系統(tǒng)，正是針對這一難題提出的有效解決方案。通過引入先進的數(shù)據分析和預測技術，以及優(yōu)化的信息回灌機制，該專利不僅提升了數(shù)據采集的質量和效率，也為大語言模型的訓練提供了更加可靠的數(shù)據支持。