---
title: "Chinchilla (language model) (HU)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Chinchilla_(language_model)_(HU)"
language: "hu"
categories:
  - "Category:Google"
  - "Category:Hungarian"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM families"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 903
wiki_created_at: 2026-09-06T22:40:30Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:40:30Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:42:59Z
---

# Chinchilla (language model) (HU)

**Chinchilla** — egy nagy nyelvi modell (LLM), amelyet a DeepMind kutatócsoportja fejlesztett ki, és 2022 márciusában mutattak be<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_note-hoffmann2022-1)</sup>. A modell körülbelül **70 milliárd** paramétert tartalmaz, és **1,4 billió** token terjedelmű szövegkorpuszon tanították be.

A Chinchilla legfontosabb jellemzője a számítási szempontból optimális tanítási megközelítés. A korábbi modellekkel ellentétben, ahol a fő hangsúly a paraméterszám növelésén volt, a Chinchillát arra az elképzelésre alapozva hozták létre, hogy a modell méretét és a tanítási adatok mennyiségét arányosan kell együtt növelni. Ennek köszönhetően a Chinchilla számos nyelvi feladatban felülmúlta a nála jóval nagyobb modelleket, mint a **Gopher** (280 milliárd paraméter) és a **GPT-3** (175 milliárd)<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_note-wali2022-2)</sup>.

## Előzmények és fejlesztéstörténet

A Chinchilla kifejlesztése a DeepMind által a **Gopher** modellek családján végzett LLM-skálázási kutatások eredménye<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_note-gopher2022-3)</sup>. A 2021-ben bemutatott Gopher modell 280 milliárd paramétert tartalmazott, azonban viszonylag kis, 300 milliárd tokenes korpuszon tanították be. Ebben az időszakban az iparágban az a megközelítés dominált, amely szerint a modellek teljesítménye elsősorban a méret (paraméterszám) növelésével javítható, míg az adatmennyiség viszonylag állandó maradt.

### A számítási szempontból optimális tanítás hipotézise

A DeepMind kutatói azt a hipotézist fogalmazták meg, hogy számos nagy modell, köztük a Gopher is, **alultanított** (*undertrained*) volt a méretéhez képest. Adott számítási költségkeret mellett nem érték el az elérhető legjobb minőséget, mivel nem állt rendelkezésükre elegendő tanítási adat<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_note-wali2022-2)</sup>.

A hipotézis lényege az volt, hogy a számítási erőforrások optimális kihasználásához a modell méretét és a tanítási adatok mennyiségét **arányosan** kell egymással növelni. Más szóval: ha a modell paraméterszámát megkétszerezzük, a tanítási tokenek számát is körülbelül kétszeresére kell növelni<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_note-hoffmann2022-1)</sup>. Ez a következtetés ellentmondott a korábbi kutatásoknak, amelyek rögzített adatmennyiség mellett végezve túlbecsülték a modellméret növelésének értékét.

A hipotézis ellenőrzésére a DeepMind csapata kiterjedt kísérleteket végzett: több mint 400, különböző méretű modellt tanítottak be 5 és 500 milliárd token közötti adathalmazokon. Az eredmények megerősítették, hogy az egyidejű skálázás az optimális stratégia. E következtetések alapján fejlesztették ki a Chinchilla modellt az új paradigma gyakorlati teszteként<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_note-neurips_proc-4)</sup>.

## Architektúra és tanítás

### Architekturális jellemzők

A Chinchilla az autoregresszív transformer modellek családjába tartozik, és architektúrájában közel áll a GPT-2/GPT-3 modellekhez<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_note-gopher2022-3)</sup>. Számos megoldást örökölt a Gophertől, de kulcsfontosságú eltérésekkel, amelyek célja a méret csökkentése a hálózat mélységének megőrzése mellett:

- **Paraméterek**: ~70 milliárd paraméter, 80 rétegre elosztva.
- **Modellszélesség**: Az önfigyelő fejek számát 64-re csökkentették (a Gopher 128-ával szemben), a rétegek belső dimenziója pedig 8192 lett (a Gopher ~16384-ével szemben).
- **Optimalizáló**: Az Adam helyett **AdamW** kerül alkalmazásra, ami jobb konvergenciát biztosít nagy adathalmazokon<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_note-gopher2022-3)</sup>.

Ez az architektúra lehetővé tette, hogy a Chinchilla megőrizze a Gopherével azonos hálózatmélységet, de lényegesen kevesebb paraméterrel, így csökkentve a memória- és számítási igényeket.

### Skálázás és tanítási adatok

A hipotézis ellenőrzésére a Chinchillát ugyanolyan számítási költségkerettel tanították be, mint a Gophert, de az erőforrásokat az adatok javára osztották újra. A 70 milliárd paraméteres modellt **1,4 billió tokenből** álló korpuszon tanították be, ami körülbelül négyszerese a Gopher tanításához felhasznált adatmennyiségnek<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_note-hoffmann2022-1)</sup>.

Ez az arány, körülbelül **20 token paraméterenként**, **Chinchilla-pontként** (*Chinchilla Point*) vált ismertté, és referenciaértékül szolgál a modern LLM-ek számítási szempontból optimális tanításához<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_note-legalgenie-5)</sup>. A kísérlet igazolta, hogy a Chinchilla — mivel az optimális határhoz közelebb tanítva nagyobb potenciálját ki tudta aknázni — felülmúlta az alultanított, bár nagyobb modelleket.

## Eredmények és teljesítmény

Széles körű szabványos tesztek összességén a Chinchilla jelentős fölényt mutatott a korábbi modellekkel szemben. Magabiztosan megelőzte nemcsak a Gophert, hanem az akkoriban aktuális többi LLM-et is, köztük az OpenAI GPT-3-at (175 milliárd paraméter) és a Megatron-Turing NLG-t (530 milliárd paraméter)<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_note-hoffmann2022-1)</sup>.

A legjelentősebb eredmény az **MMLU** (*Measuring Massive Multitask Language Understanding*) komplex benchmarkon született, amely több száz, egymástól eltérő feladaton értékeli a tudást és a következtetési képességet. A Chinchilla átlagos pontossága **67,5%** lett, ami rekordot jelentett az ilyen típusú modellek körében, és 7 százalékponttal múlta felül a Gopher eredményét<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_note-neurips_proc-4)</sup>.

A magas hatékonyság mellett a Chinchilla **gazdaságosságát** is igazolta. A kisebb modellméret (70 milliárd paraméter a hasonló modellek 175+ milliárdjával szemben) azt jelenti, hogy a következtetéshez (*inference*) és a finomhangoláshoz (*fine-tuning*) lényegesen kevesebb számítási erőforrás szükséges, ami megkönnyíti a gyakorlati alkalmazását.

## Jelentőség és hatás

A Chinchilla kutatása alapvető hatást gyakorolt a nagy nyelvi modellek tanításának megközelítéseire.

- **Chinchilla-skálázási törvények** (*Chinchilla scaling laws*): A modellméret és az adatmennyiség között feltárt optimális arány de facto iparági szabvánnyá és referenciaponttá vált a további fejlesztésekhez.
- **A hangsúly áthelyeződése a méretről az adatokra**: A munka arra ösztönözte az iparágat, hogy nagyobb figyelmet fordítson a tanítási korpuszok létrehozására, tisztítására és bővítésére, nem csupán a paraméterszám válogatás nélküli növelésére.
- **Alkalmazás multimodális rendszerekben**: A Chinchillát a DeepMind **Flamingo** multimodális modelljének fő nyelvi komponenseként alkalmazták, amely képes képek és szöveg együttes megértésére<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_note-wiki_eng-6)</sup>.

Bár magát a Chinchilla modellt nem hozták nyilvános hozzáférhetőségbe, a tudományos cikkben közzétett koncepciók és eredmények megváltoztatták az egész LLM-terület fejlődési irányát, kijelölve az utat a mesterséges intelligencia képességeinek hatékonyabb és kiegyensúlyozottabb növelése felé.

## Irodalom

- Hendrycks, D.; Gimpel, K. (2016). *Gaussian Error Linear Units (GELUs)*. arXiv:1606.08415.
- Loshchilov, I.; Hutter, F. (2017). *Decoupled Weight Decay Regularization*. arXiv:1711.05101.
- Shoeybi, M.; et al. (2019). *Megatron‑LM: Training Multi‑Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism*. arXiv:1909.08053.
- Kaplan, J.; et al. (2020). *Scaling Laws for Neural Language Models*. arXiv:2001.08361.
- Brown, T. B.; et al. (2020). *Language Models are Few‑Shot Learners*. arXiv:2005.14165.
- Rajbhandari, S.; et al. (2020). *ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models*. arXiv:1910.02054.
- Press, O.; et al. (2021). *Train Short, Test Long: Attention with Linear Biases Enables Input Length Extrapolation*. arXiv:2108.12409.
- Rae, J.; et al. (2021). *Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher*. arXiv:2112.11446.
- Hoffmann, J.; et al. (2022). *Training Compute‑Optimal Large Language Models*. arXiv:2203.15556.
- Alayrac, J.‑B.; et al. (2022). *Flamingo: A Visual Language Model for Few‑Shot Learning*. arXiv:2204.14198.
- Hendrycks, D.; et al. (2020). *Measuring Massive Multitask Language Understanding*. arXiv:2009.03300.

## Jegyzetek

1.  <span id="cite_note-hoffmann2022-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_ref-hoffmann2022_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_ref-hoffmann2022_1-1)</sup> <sup>[1.2](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_ref-hoffmann2022_1-2)</sup> <sup>[1.3](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_ref-hoffmann2022_1-3)</sup> Hoffmann, J. et al. (2022). «Training Compute-Optimal Large Language Models». *NeurIPS 2022*. <a href="https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2022/file/c1e2faff6f588870935f114ebe04a3e5-Paper-Conference.pdf" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-wali2022-2">↑ <sup>[2.0](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_ref-wali2022_2-0)</sup> <sup>[2.1](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_ref-wali2022_2-1)</sup> Wali, K. (2022). «DeepMind launches GPT-3 rival, Chinchilla». *Analytics India Magazine*. <a href="https://analyticsindiamag.com/ai-news-updates/deepmind-launches-gpt-3-rival-chinchilla/" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-gopher2022-3">↑ <sup>[3.0](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_ref-gopher2022_3-0)</sup> <sup>[3.1](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_ref-gopher2022_3-1)</sup> <sup>[3.2](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_ref-gopher2022_3-2)</sup> Rae, J. et al. (2022). «Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher». *arXiv:2112.11446*.</span>
4.  <span id="cite_note-neurips_proc-4">↑ <sup>[4.0](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_ref-neurips_proc_4-0)</sup> <sup>[4.1](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_ref-neurips_proc_4-1)</sup> «Training Compute-Optimal Large Language Models». *proceedings.neurips.cc*.</span>
5.  <span id="cite_note-legalgenie-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_ref-legalgenie_5-0) «What is the Chinchilla Point ("Chinchilla Optimal")?». *Legal Genie*.</span>
6.  <span id="cite_note-wiki_eng-6">[↑](https://systems-analysis.info/int/Chinchilla_(language_model)_(HU)#cite_ref-wiki_eng_6-0) «Chinchilla (language model)». *Wikipedia*.</span>