---
title: "Az OpenAI nagy nyelvi modelljei"
source: "https://systems-analysis.info/int/Az_OpenAI_nagy_nyelvi_modelljei"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Az_OpenAI_nagy_nyelvi_modelljei"
language: "hu"
categories:
  - "Category:Hungarian"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM families"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:OpenAI"
revision_id: 507
wiki_created_at: 2026-09-06T22:34:45Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:34:45Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:40:35Z
---

# Az OpenAI nagy nyelvi modelljei

**Az OpenAI nagy nyelvi modelljei** — az OpenAI kutatólaboratórium által fejlesztett nagy nyelvi modellek (LLM) sorozata. Ezek a Transformer architektúrára épülő modellek a generatív mesterséges intelligencia fejlődésének kulcstényezőivé váltak. A 2018-ban bemutatott GPT-1-gyel kezdődően minden egyes következő generáció — beleértve a GPT-2-t, GPT-3-at, GPT-4-et, valamint az újabb multimodális rendszereket, mint a GPT-4o és az O-series család — exponenciális növekedést mutatott képességek, méret és hatás tekintetében.

## Az OpenAI története és fejlesztési filozófiája

### Alapítás és korai küldetés

Az OpenAI vállalatot 2015. december 11-én alapították nonprofit kutatólaboratóriumként. Az alapítók között olyan kiemelkedő személyiségek szerepeltek, mint Sam Altman, Elon Musk, Ilya Sutskever és Greg Brockman. A kezdeti küldetés egy „biztonságos és hasznos" általános mesterséges intelligencia (AGI) létrehozása volt az egész emberiség javára. A vállalat korai filozófiája a nyitottságot és az együttműködést hangsúlyozta, és az összes eredményt nyílt repozitóriumokban tervezték közzétenni.

### Áttérés a kereskedelmi modellre

A modellek méretének növekedésével és az ebből következő számítási költségek emelkedésével az OpenAI 2019-ben kénytelen volt átgondolni struktúráját. Létrehozták az **OpenAI LP** (Limited Partnership) kereskedelmi leányvállalatot, „korlátozott nyereség" modelljével. Ez a lépés lehetővé tette nagy befektetések bevonzását, amelyek közül a legfontosabb a Microsoft partnerség volt: a Microsoft milliárdokat fektetett az OpenAI-ba, és hozzáférést biztosított Microsoft Azure felhőinfrastruktúrájához. Ez az átmenet a teljesen nyílt kutatástól a zártabb, kereskedelmi fejlesztés felé való elmozdulást jelezte, ami szükséges volt a következő generációs modellek tanításának finanszírozásához.

## Kulcstechnológiák és architektúra

### Transformer architektúra

A GPT-modellek teljes sorozata a Google által 2017-ben bemutatott **Transformer** architektúrán alapul. Ez az architektúra forradalmasította a természetes nyelvfeldolgozást az **önfigyelem (self-attention)** mechanizmusának köszönhetően, amely lehetővé teszi a modell számára, hogy mérlegelje a mondatban szereplő különböző szavak fontosságát, és a sorozatokat párhuzamosan dolgozza fel — szemben a rekurrens neurális hálózatok (RNN) szekvenciális feldolgozásával. Ez lehetővé tette a hatékony tanítást hatalmas adathalmazokon.

### A GPT Decoder-only megközelítése

A teljes Transformer architektúrával ellentétben — amely kódolót (encoder) és dekódolót (decoder) is tartalmaz — a GPT-modellek kizárólag a **dekódolórészt** használják. Ez az architektúra ideálisan alkalmas generatív feladatokra, mivel természeténél fogva autoregresszív — azaz a következő tokent jósolja meg a sorozat összes korábbi tokene alapján. Ez a megközelítés a GPT-modellek védjegyévé vált.

### Tanítási módszerek

A GPT-modellek evolúciója szorosan összefügg a tanítási módszereik fejlődésével:

- **Önfelügyelt előtanítás (Self-supervised Pre-training)**: Ez az alapvető fázis, amelyben a modell hatalmas mennyiségű címkézetlen szövegen (például az egész internet, könyvek) tanul meg egy egyszerű feladatot: megjósolni a következő szót. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy elsajátítsa a nyelvtant, a szintaxist, a világ tényeit és az általános nyelvi mintákat.
- **Emberi visszajelzésen alapuló megerősítéses tanulás (RLHF)**: Az InstructGPT és a GPT-3.5 óta ez a módszer kulcsszereplővé vált. Több fázist foglal magában:

1.  Az emberi annotátorok mintaválaszokat írnak különböző kérésekre.
2.  A modell több választ generál, az annotátorok pedig a legjobbtól a legrosszabbig rangsorolják azokat.
3.  A rangsorok alapján egy „jutalomodell" (reward model) kerül betanításra, amely megtanulja megjósolni, melyik választ részesíti előnyben az ember.
4.  Az alapmodellt megerősítéses algoritmusokkal finomhangolják, a jutalomodellt visszajelzési forrásként használva, hogy hasznosabb, becsületesebb és biztonságosabb válaszokat generáljon.

## A GPT-modellek evolúciója

### GPT-1 (2018)

A sorozat első modellje, amelyet 2018-ban mutattak be.

- **Paraméterek:** 117 millió.
- **Architektúra:** 12 rétegű transformer-dekódolő.
- **Tanítás:** A **BookCorpus** korpuszon (~7000 kiadatlan könyv) tanítva.
- **Kulcsinnovációk:** Bemutatta a kétfázisú megközelítés (előtanítás + finomhangolás) hatékonyságát, megteremtve az összes következő modell alapját. Bizonyította, hogy egyetlen modell az architektúra megváltoztatása nélkül számos NLP-feladathoz adaptálható.

### GPT-2 (2019)

Jelentős méretbővítés a GPT-1-hez képest.

- **Paraméterek:** 1,5 milliárd (~10-szer több, mint a GPT-1).
- **Architektúra:** 48 rétegű transformer-dekódolő.
- **Tanítás:** A **WebText** korpuszon (40 GB minőségi, internetről szűrt szöveg) tanítva.
- **Kulcsinnovációk:** Lenyűgöző **zero-shot** tanulási képességet mutatott, azaz speciális finomhangolás nélkül is képes volt feladatokat megoldani. Hosszú és összefüggő szövegeket tudott generálni. Kiadását társadalmi vita kísérte a visszaélések kockázatáról, ezért az OpenAI kezdetben csak a modell csonkított verzióit tette közzé.

### GPT-3 (2020)

A modell, amely áttörést hozott az LLM-ek képességeiben és társadalmi megítélésében.

- **Paraméterek:** 175 milliárd (~100-szor több, mint a GPT-2).
- **Architektúra:** 96 rétegű transformer-dekódolő.
- **Tanítás:** ~570 GB-nyi korpusz keverékén tanítva, beleértve a Common Crawl-t, könyveket és a Wikipédiát.
- **Kulcsinnovációk:** Erős **few-shot** tanulási képességek megjelenése — a modell képes volt feladatokat megoldani, ha csupán néhány példát kapott magában a kérésben. A GPT-3 volt az első modell, amelyet az OpenAI kereskedelmi API-n keresztül tett elérhetővé, ezzel megalapozva a generatív MI-alapú startupok fellendülését.

### InstructGPT és GPT-3.5 (2022)

Modellek csoportja, amely az irányíthatóság és a hasznosság javítására összpontosít.

- **Paraméterek:** A GPT-3-hoz hasonló (~175 milliárd).
- **Tanítás:** Első alkalommal alkalmazták széles körben az **RLHF** módszert, hogy megtanítsák a modellt jobban követni az utasításokat, igazmondóbbá és kevésbé toxikussá tenni.
- **Kulcsinnovációk:** A modell „engedelmességének" és biztonságának ugrásszerű javulása. A **gpt-3.5-turbo** modell lett a **ChatGPT** első kiadásának alapja, amelyet 2022. november 30-án indítottak el, és globális jelenséggé vált.

### GPT-4 (2023)

Az új zászlóshajó, amely a multimodalitás felé való átmenetet jelezte.

- **Paraméterek:** Hivatalosan nem hozták nyilvánosságra (becslések ~1,7 billió, esetleg Mixture-of-Experts architektúrával).
- **Architektúra:** Multimodális transformer.
- **Tanítás:** Hatalmas szöveges és képi korpuszon tanítva.
- **Kulcsinnovációk:** **Multimodalitás** — képes nemcsak szöveget, hanem képeket is fogadni bemenetként. Sok szakmai és akadémiai tesztben emberi szintű (sőt azt meghaladó) teljesítményt mutatott (például ügyvédi vizsgán).

### GPT-4 Turbo (2023)

A GPT-4 optimalizált és szélesebb körben elérhető változata.

- **Paraméterek:** A GPT-4-hez hasonló.
- **Kontextusablak:** **128 000 tokenre** bővítve (~300 oldalnyi szöveg).
- **Tanítás:** Frissített tudás (2023 áprilisáig).
- **Kulcsinnovációk:** Az API-hívások költségének jelentős csökkentése, javított utasításkövetés és frissebb tudás, amely a GPT-4 erejét szélesebb körű alkalmazások számára tette elérhetővé.

### GPT-4o (2024)

„Omni-modell", amely natívan kezel több modalitást.

- **Kulcsinnovációk:** Natív **multimodális feldolgozás** — szöveg, hang és kép valós idejű kezelése egyetlen modellen belül. Ez nagyon gyors és természetes reakciót biztosít, amely összevethető az emberi beszélgetés sebességével. A GPT-4o a ChatGPT ingyenes felhasználói számára is elérhetővé tette a GPT-4 szintű képességeket.

### Az O-series család: o1 és o3 (2024-2025)

Az új generációs modellek, amelyek a **következtetési** képességek fejlesztésére összpontosítanak.

- **o1 modell** (2024. szeptember): Jelentős előrelépésként mutatták be a kognitív funkciók terén, lehetővé téve a mélyebb elemzést és többlépéses következtetést igénylő összetettebb feladatok megoldását.
- **o3 modell** (2025. január): Az o1 gondolatainak továbbfejlesztése, még magasabb teljesítménnyel összetett logikai és matematikai teszteken (például 96,7% az AIME 2024 vizsgán).
- **Kulcsinnovációk:** A fókusz nem csupán a szöveggenerálásra irányul, hanem logikai láncolatok (Chain-of-Thought) felépítésére és összetett problémák megoldására, ezzel közelítve az MI-t az elvontabb gondolkodáshoz.

## Speciális modellek

Az alap GPT-sorozaton kívül az OpenAI számos modellt fejlesztett ki konkrét feladatokra:

- **DALL-E:** Modellek sorozata (2021-től napjainkig) képek szöveges leírás alapján történő generálásához. Transformer és diffúziós modell kombinációját használja fotorealisztikus és stilizált képek létrehozásához.
- **Codex és GitHub Copilot:** A GPT-3 milliárd sornyi kódon finomhangolt változata. A **GitHub Copilot** (2021) alapjává vált — egy kódkiegészítő eszközévé, amely gyökeresen megváltoztatta a szoftverfejlesztési folyamatot.
- **Whisper:** Nagy pontosságú modell a beszédfelismeréshez és átíráshoz (2022). 680 000 órányi hanganyagon tanítva, amely lehetővé teszi, hogy különböző nyelvekkel, akcentusokkal és háttérzaj mellett is működjön.
- **Sora:** Modell videók szöveges leírás alapján történő generálásához (2024-ben bejelentve). Képes kiváló minőségű, stílusosan egységes és logikailag következetes, akár egy perces videóklipek létrehozására.

## Modellek összefoglaló táblázata

| Modell      | Kiadás éve | Paraméterek (becslés)     | Kontextusablak mérete | Kulcsinnovációk                                                                  |
|-------------|------------|---------------------------|-----------------------|----------------------------------------------------------------------------------|
| **GPT-1**   | 2018       | 117 millió                | 512 token             | „Előtanítás + finomhangolás" paradigma, a transformer hatékonysága.              |
| **GPT-2**   | 2019       | 1,5 milliárd              | 1024 token            | Zero-shot tanulás, hosszú összefüggő szövegek generálása.                        |
| **GPT-3**   | 2020       | 175 milliárd              | 2048 token            | Few-shot tanulás, sokoldalúság, kereskedelmi API.                                |
| **GPT-3.5** | 2022       | ≈175 milliárd             | 4096 / 16 000 token   | RLHF-alapú tanítás, javított utasításkövetés, a ChatGPT alapja.                  |
| **GPT-4**   | 2023       | ≈1,7 billió               | 8 192 / 32 768 token  | Multimodalitás (szöveg+kép), emberi szintű teljesítmény.                         |
| **GPT-4o**  | 2024       | Nem hozták nyilvánosságra | 128 000 token         | Natív multimodalitás (szöveg, hang, kép), valós idejű interakció.                |
| **o1 / o3** | 2024-2025  | Nem hozták nyilvánosságra | 128 000 token         | Fókusz a fejlett következtetési képességekre és összetett feladatok megoldására. |

Az OpenAI GPT főbb modelljeinek összehasonlítása

## Etikai, jogi és társadalmi szempontok

A GPT-modellek fejlesztése és elterjedése széles körű társadalmi vitákat váltott ki.

- **Dezinformáció és káros tartalom:** A modellek azon képessége, hogy meggyőző szövegeket generálnak, kockázatot jelent azok álhírek, propaganda és adathalászat céljára történő felhasználása tekintetében. Az OpenAI biztonsági szűrőket vezet be, de a korlátozások megkerülésének (jailbreaking) problémája továbbra is aktuális.
- **Szerzői jog:** A modellek az internetről származó adatokon tanulnak, beleértve a szerzői jog által védett anyagokat is. Ez szerzőktől és kiadóktól (például a The New York Times-tól) érkező peres eljárásokhoz vezetett szerzői jogsértés vádjával. Ezeknek az ügyeknek az eredménye meghatározza az LLM-ek tanításának jövőjét.
- **Adatvédelem:** Fennáll a kockázata, hogy a modell véletlenül reprodukálja a tanítókészletből származó személyes adatokat. Ezen kívül a felhasználók által a ChatGPT-be beírt adatok felhasználhatók a további tanításhoz, ami szabályozói aggodalmakat váltott ki (például Olaszországban 2023-ban).
- **Hatás a munkaerőpiacra:** A szövegalkotással, kódolással és információelemzéssel kapcsolatos feladatok automatizálása megváltoztathatja a szövegírók, programozók, elemzők és más szakemberek munkáját. Rövid távon a modellek „másodpilótaként" működnek, növelve a termelékenységet, de hosszú távon egyes szerepkörök teljes automatizálásához vezethetnek.
- **Egzisztenciális kockázatok és MI-biztonság:** Az OpenAI-on belül és a tudományos közösségben is viták folynak a szuperintelligencia (AGI) létrehozásával kapcsolatos hosszú távú kockázatokról. A vállalat elkötelezettsége a biztonságos fejlesztés iránt deklarált, és olyan csapatokat hoztak létre, mint a *Superalignment*, a jövőbeli, erősebb rendszerek feletti ellenőrzés problémájának megoldása érdekében.

## Irodalom

- Radford, A. et al. (2018). *Improving Language Understanding by Generative Pre-Training*. OpenAI.
- Radford, A. et al. (2019). *Language Models are Unsupervised Multitask Learners*. OpenAI.
- Brown, T. et al. (2020). *Language Models are Few-Shot Learners*. arXiv:2005.14165.
- OpenAI (2023). *GPT-4 Technical Report*. arXiv:2303.08774.
- Ouyang, L. et al. (2022). *Training language models to follow instructions with human feedback*. arXiv:2203.02155.

## Hivatkozások

- Az OpenAI hivatalos weboldala