Llama 2 70BにLLMをどのようにウェブクローラーに応用するかを聞いてみた。

Llama 2 70Bに重要な質問をしてみた。
「トップ・エキスパートのプログラマーとして、LLMをどのようにウェブ・クローラーに応用しますか？」
その結果はなかなか良いものだったので、皆さんと共有しようと思いました。この答えを得るにはQuoraが作ったPoeというアプリを使いました。
以下はDeepLを使って英語でmediumにアップしたLlama 2 70Bからの答えをコピペしました。

Llama 2 70Bからの回答:

1. URL分類の改善： LLMは、URLをブログ、ニュース記事、eコマースサイト、ソーシャルメディアプラットフォームなど、さまざまなカテゴリーに分類するようにトレーニングすることができる。これにより、ウェブクローラーは関連性の高いサイトのクロールに集中し、無関係なサイトでのリソースの浪費を避けることができる。

2. コンテンツフィルタリング LLMはウェブページのコンテンツを分析し、キーワード、エンティティ、センチメントなどの関連情報を特定するために使用できる。これは、ウェブクローラーが無関係なコンテンツをフィルタリングし、価値ある情報を含むページのクロールに集中するのに役立つ。

3. リンク予測 LLMは、リンクが特定のトピックやクエリに関連する可能性を予測するために使用できる。これにより、ウェブクローラーは、関連する可能性が高いリンクを優先することができ、クロールする時に無関係なページの数を減らすことができる。

4. ページの重要度スコアリング LLMは、ウェブページの重要性、関連性、または権威性に基づいてスコアリングするために使用することができます。これにより、ウェブクローラーは価値ある情報を含む可能性の高いページを優先的にクロールすることができ、重要性の低いページのクロールに費やす時間とリソースを減らすことができます。

5. スマートクロール： LLMは、クロールプロセスそのものを最適化するために使うことができる。例えば、LLMはウェブサイトの構造を分析することで、どのページに価値のある情報が含まれている可能性が高いかを予測し、そのページを優先的にクロールすることができます。

6. コンテンツの要約 LLMはウェブページのコンテンツを要約するために使用することができ、ウェブクローラーはコンテンツ全体を読むことなく、ページの要点を素早く理解することができます。これにより、時間とリソースを節約し、ウェブクローラーが関連情報をより迅速に特定できるようになる。

7. 質問応答： LLMは、ウェブページの内容に基づいて質問に答えるために使うことができる。これにより、ウェブクローラーは不必要なコンテンツをクロールすることなく、関連する情報を特定し、ウェブページから特定のデータを抽出することができる。

8. エンティティ認識 LLMは、人、組織、場所など、ウェブページ内のエンティティを認識するために使用できる。これは、ウェブクローラーが関連情報を識別し、非構造化テキストから構造化データを抽出するのに役立つ。

9. センチメント分析： LLMはウェブページのセンチメントを分析するために使用することができ、ウェブクローラーは肯定的、否定的、または中立的な意見を識別することができます。これはウェブクローラーが関連情報を識別し、ウェブページの論調を理解するのに役立つ。

10. 多言語クローリング LLMは多言語のウェブページを分析するために使用することができ、ウェブクローラーは異なる言語のウェブページをクロールして情報を抽出することができます。

これらは、LLMをウェブクローラーソフトウェアに応用する方法のほんの一例に過ぎない。可能性は無限であり、LLMを使用することでウェブクローリング作業の効率と効果を大幅に向上させることができる。