#LLM 预训练#数据清洗#HTML 解析#数据工程#Apple Research
苹果研究：混合提取器策略让 LLM 预训练数据量激增 71%
别只用一种工具抓网页文字，混合使用多种提取器能获得更多高质量训练数据。 解决了单一提取器导致大量有效网页内容被遗漏，以及结构化数据（表格/代码）提取质量差的问题。 在不降低模型性能前提下，token 产出提升 71%；显著提升表格和代码任务表现，低成本扩大数据护城河。
落地难度
3.0
搞钱系数
3.0
综合指数
3.0
核心亮点
- 是什么：别只用一种工具抓网页文字，混合使用多种提取器能获得更多高质量训练数据。
- 核心解决：解决了单一提取器导致大量有效网页内容被遗漏，以及结构化数据（表格/代码）提取质量差的问题。
- 为什么重要：在不降低模型性能前提下，token 产出提升 71%；显著提升表格和代码任务表现，低成本扩大数据护城河。
落地难度分析
核心逻辑简单（并行跑多个解析库取并集），但工程量大（需维护多套解析 pipeline 及存储扩容）。适合垂直领域小规模数据集构建，无需 web-scale 基础设施即可落地。
盈利潜力分析
买单群体: 垂直领域模型开发商、需要高质量私有数据的企业、数据标注服务商 思路: 1. 提供“高纯度”垂直行业数据集（如医疗/法律 HTML 清洗版）；2. 开发针对特定网站结构的优化提取器 SaaS 工具；3. 利用该技术低成本构建自有 niche 模型提供服务。