Webis的开发背景

• Webis 的开发背景是 大语言模型 (LLMs) 的快速兴起，本地部署模型门槛降低，以及对某些具有个性化专一功能的大语言模型的需求不断增加。
• 虽然 GPT-4、LLaMA 等模型表现出色，但许多团队和研究人员在本地或私有服务器运行时仍面临 模型专业化程度不高，并且可供训练的数据少 的难题。
• Webis 致力于解决这些问题，提供一个 对开发者友好的框架，用于提取并清洗网页（HTML）以及各种格式（DOC、PDF 等）的数据，为 LLM 训练提供高质量的输入。

行业背景

• AI 应用爆发
  ChatGPT 等生成式 AI 的流行推动了教育、医疗、科研和产业的广泛应用。
  然而，通用模型在专业领域（如法律、医学、科研论文等）往往难以达到用户预期，迫切需要 领域专用训练数据。

• 高质量数据稀缺
  LLM 的效果高度依赖于数据，但目前高质量、结构化的数据往往难以获取。
  开发者和研究人员常常需要花费大量无效时间在 网页爬取、格式转换、数据清洗 上，而不是专注于模型优化。

• 开源与定制化需求
  商业数据集价格高昂，且存在版权和隐私风险。开源社区和企业更希望借助工具 从开放网络与自有文档中构建可控的数据集，搭建一个真正“属于自己的”LLM。

Webis 的动机

1. 降低数据准备门槛

   • 一键提取网页和多种文档格式
   • 自动清洗噪声数据，转换为统一格式

2. 助力个性化 LLM 训练

   • 为特定领域模型提供专属训练语料
   • 让研究人员和企业可以快速构建定制数据集

3. 开发者友好

   • 提供简洁 API 与命令行工具
   • 结合疑难解答与性能优化文档，降低上手难度

愿景

Webis 不仅是一个数据处理工具，更希望成为 连接真实世界数据与大语言模型训练的桥梁。
通过简化数据提取与清洗流程，Webis 能帮助：

• 学生与科研人员：快速收集科研语料，探索学术领域的 AI 应用
• 初创公司与企业：打造符合自身业务需求的私有大模型
• 开源社区：共享高质量的数据处理方案，推动 AI 生态繁荣

最终目标：让 高质量训练数据获取更简单、高效、可靠。