---
title: "Előtanítás (Pre-training)"
source: "https://systems-analysis.info/int/El%C5%91tan%C3%ADt%C3%A1s_(Pre-training)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Előtanítás_(Pre-training)"
language: "hu"
categories:
  - "Category:Hungarian"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 1859
wiki_created_at: 2026-09-06T22:55:08Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:55:08Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:48:14Z
---

# Előtanítás (Pre-training)

**A nagy nyelvi modellek (LLM) előtanítása (pre-training)** — a modern nagy nyelvi modellek létrehozásának alapvető szakasza, amely során a modelleket hatalmas és változatos, jelöletlen szöveggyűjteményeken tanítják. Ez a folyamat lehetővé teszi a modellek számára, hogy elsajátítsák az általános nyelvi mintákat, a világról szóló ismereteket és a szemantikai összefüggéseket, létrehozva az úgynevezett **alapmodellt** (foundation model), amely aztán konkrét feladatokhoz igazítható.

## Mi az előtanítás?

Az előtanítás (pre-training) a tanítás kezdeti fázisa, amelynek során az LLM nagy szöveges adatkészleteken kerül betanításra **önfelügyelt tanulás** (self-supervised learning) módszereivel. Ez azt jelenti, hogy a tanítási jelzések (címkék) magukból az adatokból keletkeznek, emberi kézi annotáció nélkül.

Ennek a szakasznak az elsődleges célja a szöveg rejtett vagy jövőbeli részeinek előrejelzése. Az architektúrától függően két fő feladatot alkalmaznak:

- **Kauzális nyelvi modellezés (Causal Language Modeling, CLM):** A modell megtanulja előrejelezni a sorozat következő szavát (tokenét) az összes előző alapján. Ez a megközelítés a generatív modellek, például a GPT alapját képezi.
- **Maszkolt nyelvi modellezés (Masked Language Modeling, MLM):** A modell megtanulja visszaállítani a szövegben véletlenszerűen „maszkolt" (rejtett) szavakat, felhasználva a körülöttük lévő kétirányú kontextust (bal és jobb oldali szavak). Ezt a módszert az olyan modellek alkalmazzák, mint a BERT.

Ezeknek a feladatoknak köszönhetően a modell kénytelen elsajátítani a szintaxist, a szemantikát és a világgal kapcsolatos tényleges ismereteket, hogy sikeresen tudjon előrejelzéseket tenni.

## Az előtanítás adatai

Az előtanítás hatékonysága nagymértékben függ a tanítási adatok minőségétől és változatosságától. Az alábbi fő adatforrásokat alkalmazzák:

- **Weboldalak:** Az olyan adathalmazok, mint a Common Crawl és a C4, széles témaspektrumot, stílust és nyelveket biztosítanak, az internet „lenyomataként\\.
- **Könyvek:** Az olyan korpuszok, mint a BookCorpus és a The Pile, strukturált és összefüggő szöveget kínálnak, amelyek hasznosak a hosszú távú függőségek és narratívák megértéséhez.
- **Társalgási adatok:** Fórumokról (például Reddit) és közösségi médiából származó adatok, amelyek segítenek a modelleknek elsajátítani az informális nyelvet és a párbeszédes mintákat.
- **Specializált adatok:** Tudományos cikkek (az arXiv-ból), forráskód (a GitHub-ból és a The Stack-ből) vagy többnyelvű szövegek a modell speciális képességeinek fejlesztésére.

### Az adatok megoszlásának példái

A különböző modellek eltérő forrásarányokat alkalmaznak, ami befolyásolja végső képességeiket:

- GPT-3 (175 milliárd paraméter): 16% könyvek, 84% weboldalak.
- PaLM (540 milliárd paraméter): 5% könyvek, 14% weboldalak, 50% társalgási adatok, 31% egyéb.
- LLaMA (65 milliárd paraméter): 5% könyvek, 2% weboldalak, 87% társalgási adatok.

Ezek az eloszlások azt mutatják, hogy az adatok megválasztása stratégiai döntés, amely a modell céljaitól függően változik.

### Gyakran használt korpuszok

| Korpusz      | Méret | Forrás              | Utolsó frissítés |
|--------------|-------|---------------------|------------------|
| BookCorpus   | 5GB   | Könyvek             | 2015\. dec.      |
| Gutenberg    | \-    | Könyvek             | 2021\. dec.      |
| C4           | 800GB | Common Crawl        | 2019\. ápr.      |
| CC-Stories-R | 31GB  | Common Crawl        | 2019\. szept.    |
| CC-NEWS      | 78GB  | Common Crawl        | 2019\. febr.     |
| REALNEWS     | 120GB | Common Crawl        | 2019\. ápr.      |
| OpenWebText  | 38GB  | Reddit hivatkozások | 2023\. márc.     |
| Pushshift.io | 2TB   | Reddit hivatkozások | 2023\. márc.     |
| Wikipedia    | 21GB  | Wikipédia           | 2023\. márc.     |
| The Pile     | 800GB | Egyéb               | 2020\. dec.      |
| ROOTS        | 1.6TB | Egyéb               | 2022\. jún.      |

Frequently used datasets for LLM pre-training - Gyakran használt adathalmazok LLM előtanításhoz

## Tanítási technikák

Az LLM-ek előtanítása jelentős számítási erőforrásokat igényel. A folyamat kezeléséhez az alábbi technikákat alkalmazzák:

- **Elosztott tanítás:** Több GPU vagy TPU használata párhuzamos feldolgozáshoz.
- **Vegyes pontosság (Mixed Precision):** Kisebb pontosságú numerikus formátumok (például 16 bites a 32 bites helyett) alkalmazása a számítások felgyorsítására és a memóriahasználat csökkentésére.
- **Gradiens ellenőrzőpontok (Gradient Checkpointing):** Memóriatakarékossági technika, amely egyes közbülső aktivációkat újraszámítással állít elő ahelyett, hogy tárolná azokat.
- **Modellpárhuzamosság (Model Parallelism):** Magának a modellnek az elosztása több eszköz között.

Egy olyan modell tanítása, mint a GPT-3, több hónapig tarthat, több ezer GPU-n.

## Skálázási törvények

Az olyan kutatások, mint az OpenAI munkája (Kaplan et al., 2020), megmutatták, hogy a nyelvi modellek teljesítménye három tényező növelésével kiszámíthatóan javul:

- A modell mérete (paraméterek száma).
- Az adatok mennyisége.
- A számítási erőforrások.

Ezek az empirikus összefüggések, amelyek **skálázási törvényként** ismertek, útmutatóul szolgálnak a fejlesztők számára nagyobb és hatékonyabb modellek tervezésekor és tanításakor, lehetővé téve a számítási keret optimális elosztását.

## Kihívások és eredmények

- **Skálázás:** Az előtanítás fő eredménye a modell méretének, adatainak és számítási erőforrásainak egyensúlyba hozása az optimális teljesítmény eléréséhez.
- **Adatminőség:** A tanítási adatok tisztaságának, változatosságának és elfogulatlanságának biztosítása kulcsfontosságú kihívás.
- **Hatékonyság:** A számítási költségek csökkentésére szolgáló módszerek kidolgozása, mint például a folyamatos előtanítás vagy a hatékonyabb architektúrák.
- **Többnyelvűség:** A több nyelvet hatékonyan kezelni képes modellek létrehozása gondos adatválasztást és egyensúlyozást igényel.

## Lásd még

- Nagy nyelvi modellek
- BERT
- GPT