Going over Fine Web with a Fine-Tooth Comb: Technical Report of Indexing Fine Web for Problematic Content Search and Retrieval

📄 arXiv: 2508.21788v1 📥 PDF

作者: Inés Altemir Marinas, Anastasiia Kucherenko, Andrei Kucharavy

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2025-08-29

💡 一句话要点

提出基于ElasticSearch的框架以提升LLM训练数据索引与分析

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 数据质量 ElasticSearch 实时分析 有害内容检测 数据索引 内容安全

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理大规模网络数据集时，面临数据质量和安全性不足的挑战，限制了对有害内容的深入研究。
  2. 本论文提出了一种基于ElasticSearch的索引和分析框架，旨在提高LLM训练数据集的处理效率和安全性。
  3. 实验结果表明，该框架在FineWeb-2语料库上实现了快速查询性能，大多数搜索在毫秒级完成，所有搜索均在2秒内。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在训练中依赖于大规模网络数据集，如Common Crawl，这些数据集提供了现代模型超过80%的训练数据。然而，网络爬虫的无差别特性带来了数据质量、安全性和伦理方面的挑战。尽管训练数据质量至关重要，但以往对有害内容的研究因计算限制而仅限于小样本。本项目提出了一种基于ElasticSearch的框架，用于索引和分析LLM训练数据集。我们将其应用于SwissAI的FineWeb-2语料库（1.5TB，四种语言），实现了快速查询性能——大多数搜索在毫秒级完成，所有搜索均在2秒内。我们的工作展示了实时数据集分析，为更安全、更负责任的AI系统提供了实用工具。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型训练数据集中的数据质量和安全性问题。现有方法由于计算限制，无法对有害内容进行全面分析，导致训练数据的潜在风险未被充分识别。

核心思路：论文的核心解决思路是构建一个基于ElasticSearch的框架，以便快速索引和分析大规模训练数据集，从而提高数据处理的效率和安全性。通过实时分析，研究者可以更好地识别和过滤有害内容。

技术框架：整体架构包括数据采集、索引构建、查询处理和结果分析四个主要模块。数据首先通过爬虫技术进行采集，随后利用ElasticSearch进行索引构建，最后支持快速查询和实时分析。

关键创新：最重要的技术创新点在于将ElasticSearch应用于LLM训练数据集的索引和分析，显著提升了查询速度和数据处理能力。这一方法与传统的静态数据分析方法相比，具有更高的灵活性和实时性。

关键设计：在框架设计中，关键参数包括索引策略和查询优化技术。通过合理设置索引结构和使用高效的查询算法，确保了在处理大规模数据时的高效性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，基于ElasticSearch的框架在FineWeb-2语料库上的查询性能显著提升，大多数搜索在毫秒级完成，所有搜索均在2秒内。这一性能表现相较于传统方法有显著改善，展示了实时数据集分析的可行性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大型语言模型的训练数据管理、内容安全监测以及数据质量评估。通过提供实时分析工具，研究者和开发者可以更有效地识别和处理有害内容，从而提升AI系统的安全性和可靠性。未来，该框架还可以扩展到其他类型的数据集分析中，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) rely heavily on web-scale datasets like Common Crawl, which provides over 80\% of training data for some modern models. However, the indiscriminate nature of web crawling raises challenges in data quality, safety, and ethics. Despite the critical importance of training data quality, prior research on harmful content has been limited to small samples due to computational constraints. This project presents a framework for indexing and analyzing LLM training datasets using an ElasticSearch-based pipeline. We apply it to SwissAI's FineWeb-2 corpus (1.5TB, four languages), achieving fast query performance--most searches in milliseconds, all under 2 seconds. Our work demonstrates real-time dataset analysis, offering practical tools for safer, more accountable AI systems.