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语言模型主要在来自互联网的大规模文本数据上进行训练，因此理解这些数据源变得愈发重要精确匹配的搜索引擎可以在大型文本语料库中进行搜索——统计字符串出现次数并检索包含它们的文档——但其高存储开销限制了其在互联网规模数据上的应用。

本文提出 INFINI-GRAM MINI，一个高效且可扩展的系统，使得PB级文本语料也能实现可搜索该系统基于 FM-index 数据结构（Ferragina 和 Manzini，2000），该结构能够同时实现文本的索引与压缩。

INFINI-GRAM MINI 生成的索引仅占语料库大小的 44%与现有最优的 FM-index 实现相比，INFINI-GRAM MINI 在索引速度上提升了 18 倍，在索引阶段的内存使用上减少了 。

3.2 倍，而查询阶段的内存消耗则降低到可忽略的水平我们在一台拥有 128 个 vCPU 的单节点 CPU 服务器上，在 99 天内完成了 83TB 互联网文本的索引（若使用 137 个此类节点，则仅需 。

19 小时）我们展示了 INFINI-GRAM MINI 的一个重要应用场景——大规模基准数据污染分析结果显示，多个核心语言模型评测基准在互联网抓取数据中存在严重污染（例如 GSM8K 的污染率高达 74.2%

），这可能导致在使用此类数据训练语言模型时高估其能力我们建立了一个“基准污染通报平台”，以共享核心及社区贡献基准的数据污染率同时，我们还发布了一个网页界面与 API 接口，以支持基于 INFINI-GRAM MINI 索引的一般搜索查询。

https://arxiv.org/abs/2506.12229

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