Dentro de Common Crawl: El conjunto de datos detrás de los modelos de IA y sus límites en el mundo real
Common Crawl es una organizacion sin animo de lucro que desde 2008 rastrea y archiva la web a gran escala. Su misión es ofrecer archivos publicos y gratuitos de paginas web para investigadores, desarrolladores y organizaciones. Cada mes su rastreador descarga miles de millones de paginas y almacena los datos en Amazon S3, proporcionando una biblioteca abierta de instantaneas de Internet que se usan profusamente en proyectos de investigacion y en el entrenamiento de modelos de lenguaje.
Por que importa Common Crawl para la inteligencia artificial: muchos modelos generativos y LLMs se han entrenado en parte con datos derivados de Common Crawl. Su valor es la amplitud y la disponibilidad historica: es una fuente enorme de texto sin coste directo, ideal para preentrenamiento, analisis a gran escala y evaluaciones reproducibles.
Como organiza Common Crawl los datos: existen tres formatos principales. WARC contiene las respuestas HTTP completas, util si se necesita HTML, imagen o reconstruir la pagina. WAT ofrece metadatos en JSON como enlaces y cabeceras, util para analizar la estructura y las relaciones entre URLs. WET incluye solo el texto extraido, ideal para tareas de procesamiento del lenguaje natural y entrenamiento de modelos textuales.
Como se recupera una pagina archivada: el proceso general es de tres pasos. Primero se obtiene la lista de indices de Common Crawl para saber en que rastreo podria estar la pagina. Segundo se consulta el indice apropiado con la URL objetivo para obtener metadatos de captura que indican el nombre del archivo WARC y el rango de bytes donde vive la pagina. Tercero se descarga ese fragmento con una peticion por rangos a data.commoncrawl.org y se extrae el registro WARC para obtener el HTML o el texto. Este flujo permite acceder a una pagina historica sin tener que descargar archivos de cientos de gigabytes completos.
Ventajas y limitaciones: Common Crawl aporta escala y coste cero en acceso, pero tiene retos importantes. La frescura es limitada porque los datos son archivados en momentos concretos. Hay duplicacion masiva entre rastreos, lo que exige deduplicacion y filtrado. Los archivos pueden incluir anuncios, banners de cookies o respuestas parciales, por lo que hace falta limpieza y preprocesado. La cobertura depende de la frecuencia de rastreo y de las semillas usadas, por lo que existen sesgos geograficos y de dominio. Finalmente, manejar terabytes o petabytes exige infraestructuras y experiencia que no siempre estan disponibles en equipos pequeños.
Cuando conviene usar Common Crawl: es excelente para investigacion, preentrenamiento de modelos, analisis historico y tareas donde la escala y la reproducibilidad importan mas que la ultima version de una pagina. Cuando conviene construir un scraper propio o usar una API de scraping: si se necesita informacion fresca, datos estructurados y completa cobertura de ciertos sitios, un scraper dedicado o una solucion gestionada es la opcion adecuada.
Ejemplo practico y decision operacional: imaginar que se quiere monitorizar productos nuevos y precios actualizados en una tienda online. Common Crawl puede mostrar como era la pagina en capturas anteriores, util para analisis historico. Para obtener el listado actual de productos y precios en tiempo real, merece la pena desarrollar un scraper personalizado o usar una API de extraccion automatizada que devuelva JSON listo para integrar en procesos de negocio.
En Q2BSTUDIO diseñamos soluciones a medida que combinan lo mejor de ambos mundos. Podemos utilizar conjuntos historicos como Common Crawl para investigaciones y preentrenamiento, y al mismo tiempo implementar soluciones de captura y procesamiento en tiempo real para usos productivos. Como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida ofrecemos desde arquitecturas cloud hasta modelos de IA a medida, integracion con servicios cloud aws y azure y pipelines de datos que reducen el esfuerzo de escalado.
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Resumen y recomendacion: Common Crawl es una herramienta potente para investigadores y equipos de I D que buscan datos a gran escala y reproducibles. Para soluciones productivas, donde la frescura, el formato estructurado y el cumplimiento son clave, conviene complementarlo con crawlers propios o servicios gestionados. En Q2BSTUDIO ayudamos a evaluar, diseñar y ejecutar la estrategia adecuada combinando inteligencia artificial, desarrollo de software a medida, ciberseguridad, servicios cloud y business intelligence con Power BI para que sus datos generen valor real.
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