在日新月异的AI研究领域,及时获取相关信息至关重要。无论你是学生、研究人员,还是从事GPT、Claude、Gemini等大语言模型(LLM)工作的技术专业人士,都可以借助一个强大却常常被忽视的工具来提升工作效率:Google Dorks。这些高级搜索技巧,能像专业人士一样精准调整你的Google搜索,助你发现有价值的学术论文、数据集、技术文档和教育资源,从而高效驱动你的 LLMVLM 研究。

什么是 Google Dorks?

Google Dorks 并非黑客工具,而是一系列特殊的搜索命令,用于精确地告诉 Google 你要寻找的内容。它是一种高级搜索技巧,并非仅限于查找安全漏洞。与其在数百个无关结果中苦苦搜寻,不如使用以下示例查询:

  • site:arxiv.org "多模态Transformer"
  • filetype:pdf "视觉问答"
  • intitle:"LLM 基准测试"
  • site:github.com inurl:"awesome-LLM"

这些过滤器可以将普通搜索转化为精确的研究工具,极大地提高效率,尤其在 LLMVLM 研究中,海量的信息更需要精准定位。 例如,想要找到关于“多模态Transformer”的学术论文,可以直接指定在arxiv.org网站上搜索,并限定文件类型为pdf,从而快速锁定目标。

理解 Google Dorks 的语法和语义

Google Dorks 听起来像是黑客的伎俩,但实际上,它们只是高级搜索命令,让你能够以更精确、结构化的方式与 Google 沟通。与依赖通用关键词搜索不同,Dorks 让你能够控制你想要的信息类型、来源以及格式。对于从事 LLMVLM 研究的研究人员来说,这可能是在大量无关结果中筛选还是直接找到关键信息的区别。

语法很简单,一旦你掌握了它。例如,将短语括在引号中告诉 Google 搜索该确切短语——例如 "多模态Transformer" 将返回这两个词按该特定顺序一起出现的页面。你也可以使用逻辑运算符,例如 OR 搜索一个术语或另一个术语(例如,GPT-4 OR Claude-3),或使用减号排除包含特定词的结果,例如 transformers -BERT

Dorks 最强大的功能之一是能够使用 site: 运算符将搜索限制在特定站点或域。如果你只对学术内容感兴趣,可以使用 site:*.edu,而 site:arxiv.org 会将你的结果限制在 arXiv 预印本服务器。这在寻找新研究论文的预印本时特别有用。类似地,site:github.com 帮助你找到与你的主题相关的代码存储库。例如,要查找关于 VLM 的代码,可以输入 site:github.com VLM,这将返回GitHub上与 VLM 相关的项目和代码库。

为了进一步缩小你的搜索范围,你可以使用 filetype: 运算符按文件类型进行过滤。这在寻找 PDF 研究论文、Word 文档、演示幻灯片,甚至 CSV 或 JSON 格式的数据集时特别有用。例如,filetype:pdf "视觉语言模型" 的查询可以产生可能未在传统学术数据库中索引但公开可用的学术论文。例如,你想找到有关图像字幕的学术论文,并且是PDF格式的,就可以使用filetype:pdf "image captioning" 这个Dork来检索。

另一个有用的类别包括查找页面标题或 URL 的运算符。intitle: 在页面的标题中搜索关键词,这对于查找学术内容特别有效。例如,intitle:"LLM 基准测试" 将针对可能侧重于模型评估的文档。同时,inurl: 过滤 URL 本身中出现的术语——非常适合查找 GitHub 存储库、文档页面或研究目录。例如,要查找包含 “Transformer” 一词的 GitHub 仓库,可以使用 inurl:transformer site:github.com

让这些运算符真正强大的是它们可以无缝组合。例如,site:arxiv.org intitle:"transformer" filetype:pdf 的查询可以直接带你到关于机器学习研究中最受尊敬的平台之一上的关于 transformers 的可下载预印本。你也可以使用像 * 这样的通配符来捕获措辞的变化,这在处理不太可预测的术语时很方便。例如,"large language model" OR "LLM*" 可以同时覆盖完整形式和缩写形式的搜索。

伦理的 Google Dorks 不是用于剥削的工具,而是学术发现的强大工具。它们允许研究人员、学生和开发人员减少互联网的噪音,并检索他们需要的确切类型的信息——无论是技术论文、开放数据集还是关于新兴框架的文档。在大型 AI 时代,学习如何流利地“说 Google”在许多方面是一种研究超能力。

在 LLM 和 VLM 时代的重要性

AI 研究发展迅速。每周都会出现新的模型、数据集、框架和基准。精心设计的 Google Dorks 可以帮助你:

  1. 即时查找相关论文: 避免噪音。直接在 arXiv 和学术门户网站内搜索。

    • site:arxiv.org "视觉语言模型"
    • filetype:pdf "多模态嵌入" site:*.edu

    例如,通过指定 site:arxiv.orgfiletype:pdf,你可以快速找到关于 VLM 的最新论文,而无需浏览大量的无关网页。

  2. 发现公共数据集: 数据集是 LLM 的燃料。使用它直接访问开放数据:

    • "公共数据集" site:.gov filetype:csv
    • "open data" site:.gob(某些国家/地区,例如西班牙,将其开放数据放在 .gob 域下)

    例如,政府机构通常会发布公开数据集,你可以使用 site:.gov filetype:csv "health data" 来查找美国的健康相关数据集,或者使用 site:.gob filetype:csv "datos demográficos" 来查找西班牙的人口统计数据。

  3. 访问代码库: 查找精选列表和真实世界的项目:

    • site:github.com "VLM"

    例如,你可能想找到关于 LLM 推理优化的代码,可以使用 site:github.com "LLM inference optimization"

  4. 查看技术文档: 了解来自来源的 API、架构和管道:

    • intitle:"API 文档" "transformers"

    假设你想了解 Hugging Face transformers 库的 API,你可以使用 intitle:"API 文档" "transformers",这将直接引导你到官方文档。

  5. 探索教育资料: 加深你的理论理解:

    • "introduction to" site:*.edu filetype:pdf

    比如,你想学习关于 LLM 的课程材料, 可以尝试 site:mit.edu filetype:pdf "introduction to large language models"

伦理与最佳实践

这些Dorks旨在用于公共和安全的搜索。你不应该(也不需要)搜索私人、敏感或剥削性的数据。这种方法尊重研究伦理和搜索引擎服务条款。

坚持学术、政府和公共领域:

  • site:nature.com "published in"
  • site:medium.com "how to fine-tune LLMs"
  • filetype:pdf "LLM use case" site:*.gov

永远不要试图使用 Google Dorks 访问未经授权的信息。

用于 LLM/VLM 研究的实用 Dorks

| 目的 | Dork | 案例 |
| ———————————- | ———————————————————– | ———————————————————————————————————————————— |
| 基准测试论文 | intitle:"LLM 评估基准" filetype:pdf | 查找关于 LLM 性能评估的最新论文。例如,寻找 MMLU 基准测试结果可以使用intitle:"MMLU benchmark" filetype:pdf 。 |
| 模型比较 | filetype:pdf "GPT vs Claude" site:*.edu | 比较不同 LLM 模型的性能和架构。 例如, filetype:pdf "GPT-4 vs Gemini" site:arxiv.org可以找到对GPT-4和Gemini的学术比较研究。 |
| VLLM 论文 | filetype:pdf "视觉语言模型" site:arxiv.org | 查找关于 VLM 的最新研究。 例如 filetype:pdf "visual language model" site:arxiv.org可以找到arxiv上关于视觉语言模型的论文。 |
| 技术文档 | site:readthedocs.io "transformers" | 查找关于特定工具或库的文档。 例如 site:readthedocs.io "pytorch lightning"可以找到关于 Pytorch Lightning框架的文档。 |
| 用例 | filetype:pdf "LLM use case" site:*.gov | 查找 LLM 在政府部门中的应用案例。 例如 filetype:pdf "LLM use case" site:cdc.gov可以找到美国疾病控制中心(CDC)关于 LLM 使用的报告。 |
| arXiv 特定搜索 | site:arxiv.org "多模态Transformer" | 精确定位 arXiv 上的相关论文。例如寻找关于CLIP模型的文章可以使用site:arxiv.org "CLIP model"。 |
| 特定领域数据集查找 | "开源数据集" "医疗影像" filetype:csv | 寻找特定领域的开源数据集,例如使用 "open dataset" "medical images" filetype:csv查找csv格式的医疗影像数据集。 |
| 查找特定模型的微调教程 | intitle:"fine-tuning LLMs" "GPT-2" site:medium.com | 查找关于如何微调特定 LLM 模型的教程。 例如查找关于微调GPT-2的文章可以使用intitle:"fine-tuning GPT-2" site:medium.com。 |
| 查找包含代码示例的LLM应用开发教程 | inurl:"LLM tutorial" site:towardsdatascience.com "python" | 查找包含Python代码示例的 LLM 应用开发教程。 |
| 查找特定领域的知识图谱数据集 | "knowledge graph" "实体关系抽取" filetype:json | 查找特定领域的知识图谱数据集。 例如查找关于金融领域的知识图谱可以使用"knowledge graph" "financial domain" filetype:json。 |
| 查找特定 LLM 的Prompt工程指南 | intitle:"Prompt Engineering" "GPT-3" filetype:pdf | 查找关于特定 LLM 模型的Prompt工程指南。 |

随意为你自己的特定研究创建你自己的Dorks,它真的很有帮助!例如,如果你的研究方向是LLM在医疗领域的应用,你可以创建一个Dork filetype:pdf "LLM in healthcare" site:pubmed.gov 来快速找到相关的医学文献。

结论

Google Dorks 不仅仅是为道德黑客爱好者准备的。它们是研究人员、工程师和教育工作者的合法生产力工具。尤其是在 LLMVLM 领域——有用的信息是分散且快速变化的——知道如何搜索是一种超能力。通过熟练掌握 Google Dorks,你可以更有效地追踪最新的研究进展,发现有价值的数据集和资源,从而加速你的 LLMVLM 研究进程。

这个帖子受到了我创建的 Ethical Google Search Dorks 列表的启发。

👉 查看存储库:https://github.com/edujbarrios/ListOfEthicalGoogleSearchDorks

感谢阅读 🙂