Web scraping đang thống trị thế giới AI: lý do và tầm quan trọng

• Web scraping đang trở thành công cụ không thể thiếu trong phát triển AI, đặc biệt là trong việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT và RAG.

• Các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-3 cần lượng dữ liệu khổng lồ và đa dạng để học. Web scraping giúp thu thập hiệu quả dữ liệu từ internet rộng lớn và liên tục thay đổi.

• Đối với các mô hình GPT tùy chỉnh cho các ngành cụ thể, web scraping cho phép thu thập dữ liệu có mục tiêu và kịp thời, giúp huấn luyện các mô hình chuyên biệt và cập nhật hơn.

• Các mô hình RAG cần nguồn cấp dữ liệu liên tục để tạo ra nội dung dựa trên thông tin thời gian thực. Web scraping đáp ứng nhu cầu này bằng cách cung cấp dòng dữ liệu mới liên tục.

• Web scraping giúp tiếp cận các bộ dữ liệu độc quyền trên internet, chuyển đổi chúng thành định dạng có cấu trúc phù hợp để huấn luyện mô hình AI.

• So với các phương pháp thu thập dữ liệu truyền thống, web scraping tiết kiệm chi phí đáng kể bằng cách tự động hóa quá trình thu thập trên quy mô lớn và từ nhiều nguồn đa dạng.

• Web scraping giúp doanh nghiệp và nhà phát triển duy trì lợi thế cạnh tranh bằng cách liên tục cập nhật mô hình với thông tin mới nhất.

• Tính linh hoạt của web scraping cho phép tạo ra các bộ dữ liệu tùy chỉnh phù hợp với yêu cầu cụ thể của từng mô hình AI, cải thiện hiệu suất trong các tác vụ chuyên biệt.

• Tuy nhiên, việc sử dụng web scraping cần tuân thủ các quy tắc đạo đức và pháp lý, tôn trọng điều khoản sử dụng của trang web, luật bản quyền và quyền riêng tư dữ liệu.

• Trong tương lai, mối quan hệ giữa phát triển AI và web scraping sẽ ngày càng chặt chẽ hơn. Các phương pháp và công nghệ web scraping sẽ tiếp tục phát triển để đáp ứng nhu cầu dữ liệu ngày càng tăng.

• Các xu hướng trong tương lai bao gồm thuật toán máy học được thiết kế riêng cho web scraping, kỹ thuật ẩn danh dữ liệu nâng cao và hiểu biết sâu sắc hơn về khung pháp lý của việc thu thập dữ liệu.

📌 Web scraping đóng vai trò then chốt trong phát triển AI, từ huấn luyện mô hình ngôn ngữ đến cung cấp dữ liệu thời gian thực. Nó giúp tiếp cận dữ liệu độc quyền, tiết kiệm chi phí và tạo lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, cần chú trọng đến các vấn đề đạo đức và pháp lý khi sử dụng công cụ mạnh mẽ này.

https://www.techradar.com/pro/from-training-llms-to-getting-real-time-data-for-custom-gpts-and-rag-everyone-is-turning-to-scraping-heres-why