--- title: "Google nagy nyelvi modelljei" source: "https://systems-analysis.info/int/Google_nagy_nyelvi_modelljei" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Google_nagy_nyelvi_modelljei" language: "hu" categories: - "Category:Google" - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:LLM families" - "Category:Machine learning" revision_id: 2701 wiki_created_at: 2026-09-06T23:09:43Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:09:43Z downloaded_at: 2026-09-07T22:52:49Z --- # Google nagy nyelvi modelljei **A Google nagy nyelvi modelljei** egy olyan nagy nyelvi modell (LLM) sorozat, amelyet a Google különböző részlegei fejlesztettek ki, köztük a Google AI (korábban Google Brain) és a DeepMind. Mivel a Google a mélytanulás és a Transformer architektúra úttörői közé tartozik, alapvető hozzájárulást tett a modern LLM-ek fejlődéséhez. Ezeknek a modelleknek a fejlesztési története a szűken specializált nyelvértési rendszerektől az átfogó multimodális és agentikus rendszerekig tartó utat tükrözi, amelyek számos Google-termék alapját képezik, és meghatározzák a teljes MI-iparág fejlődési irányát. ## A Google modelljeinek története és evolúciója ### Korai eredmények és neurális gépi fordítás (2011–2016) A Google LLM-fejlesztésének alapjait a **Google Brain** projekt (2011) fektette le, amely a mély neurális hálózatok alkalmazására összpontosított. Az egyik első áttörést a **Word2Vec** algoritmus (2013) jelentette, amelyet Tomáš Mikolov alkotott. Ez lehetővé tette, hogy a szavakat vektorok (embedding-ek) formájában ábrázolják, amelyek szemantikai kontextusukat tükrözik – ez alapvető módszerré vált a neurális hálózatokon alapuló nyelvértésben. A következő lépés a szekvenciamodellek felé való elmozdulás volt, mint például a **seq2seq** (2014), amely a **Google Neural Machine Translation (GNMT)** (2016) alapjává vált. A Google Fordító LSTM-alapú neurális architektúrára való áttérése jelentősen javította a gépi fordítás minőségét. Párhuzamosan a Google által 2014-ben felvásárolt DeepMind leányvállalat megmutatta a mélytanulás erejét, amikor az **AlphaGo** rendszer legyőzte a go-ban világbajnoki szinten játszó embert, erősítve az MI potenciáljába vetett hitet. ### A Transformer forradalma és a BERT születése (2017–2018) 2017-ben a Google Brain kutatói bemutatták a **Transformer** architektúrát az „Attention Is All You Need" című tanulmányban. Ez az architektúra, amely az **önfigyelem (self-attention)** mechanizmusán alapul, lehetővé tette a szekvenciák párhuzamos, nem pedig szekvenciális feldolgozását – ez forradalmat hozott az NLP területén, és minden modern LLM alapjává vált. Ennek sikerén felbuzdulva 2018-ban a Google bemutatta a **BERT** (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) modellt. A BERT volt az első valóban **kétirányú** modell, amely egyszerre vette figyelembe egy szó bal oldali és jobb oldali kontextusát. Ez lehetővé tette, hogy rekorderedményeket érjen el számos nyelvértési feladatban (GLUE, SQuAD), és új iparági standardot állított fel. A BERT-et két verzióban adták ki (BASE 110 millió paraméterrel és LARGE 340 millió paraméterrel) nyílt forráskóddal és súlyokkal, ami elősegítette tömeges elterjedését. 2019-től a BERT-et a Google Keresőben is alkalmazni kezdték a lekérdezések jobb megértése érdekében. ### A méretezés növekedése és a párbeszédes modellek korszaka (2019–2022) A BERT után a Google folytatta a méretezési és architektúrális kísérleteket: - **T5 (Text-to-Text Transfer Transformer, 2019)**: Egységesített modell, amely minden NLP-feladatot „szövegből szövegbe" átalakításként kezel. A gigantikus C4 (Colossal Clean Crawled Corpus) korpuszon tanítva, a T5-öt is nyílt hozzáféréssel adták ki több méretben (egészen 11 milliárd paraméterig). - **Meena (2020)**: A Google első specializált párbeszédes modellje 2,6 milliárd paraméterrel, amely magas minőségű nyílt párbeszédet mutatott fel. - **LaMDA (Language Model for Dialogue Applications, 2021)**: Párbeszédes modellek családja (137 milliárd paraméterig), amelyeket hatalmas párbeszéd-korpuszon tanítottak (1,56 billió szó). A LaMDA célja természetesebb és értelmes párbeszédek létrehozása volt, és a nagyközönség előtt akkor vált ismertté, amikor egy Google mérnök azt állította, hogy a modell „öntudatra ébredt". - **Gopher és Chinchilla (DeepMind, 2021–2022)**: Párhuzamosan a DeepMind a méretezési törvényeket kutatta. A **Gopher** modell (280 milliárd paraméter) megmutatta, hogyan befolyásolja a méret a minőséget. A **Chinchilla** modell (70 milliárd paraméter) pedig megmutatta, hogy az optimális teljesítményhez nem a maximális paraméterszám a legfontosabb, hanem a modell mérete és a betanító adatok mennyisége közötti megfelelő egyensúly. Ez a következtetés „Chinchilla-törvény" néven vált ismertté, és befolyásolta az LLM-ek tanítási stratégiáját az egész iparágban. ### Az ultranagy és multimodális modellek korszaka (2022–napjainkig) - **PaLM (Pathways Language Model, 2022)**: A bejelentés idején a Google legnagyobb sűrű (dense) modellje **540 milliárd paraméterrel**, amelyet az új Pathways elosztott infrastruktúrán tanítottak. A PaLM áttörést hozott a logikai következtetési képességekben, különösen a **Chain-of-Thought (CoT) prompting** technikával. Erre alapozva specializált változatok is születtek, mint például az orvostudományra szánt **Med-PaLM**. 2023-ban megjelent a fejlesztett **PaLM 2** (~340 milliárd paraméter), amely az újított Bard chatbot alapjává vált. - **Gemini (2023–napjainkig)**: A Google DeepMind egyesített csapata által létrehozott modellek új generációja. A Gemini kezdettől fogva **natívan multimodális** rendszerként lett tervezve, amely képes szöveget, kódot, képeket, hangot és videót feldolgozni. Több verzióban jelent meg: - **Gemini Ultra**: A legerősebb modell összetett feladatokhoz. - **Gemini Pro**: Általános célú modell feladatok széles köréhez. - **Gemini Nano**: Kompakt modell mobileszközökön való használathoz. 2024–2025-ben a modellcsalád bővült a **Gemini 1.5** verzióval (akár 1 millió tokenig terjedő kontextusablakkal) és a **Gemini 2.0**-val, amely agentikus képességeket kapott. ## Architektúra és technikai jellemzők ### Az alap: enkóderek, dekóderek és hibridek A Google a Transformer architektúra különböző változatait alkalmazza a feladattól függően: - **Enkóderek (Encoder-only)**: **BERT**-szerű modellek. Ezek a teljes szöveget egyszerre dolgozzák fel, és gazdag kontextuális reprezentációt hoznak létre. Ideálisak szövegelemzési és szövegértési feladatokhoz (osztályozás, entitáskinyerés), de nem generáláshoz. - **Dekóderek (Decoder-only)**: **LaMDA**- és **PaLM**-szerű modellek (hasonlóan a GPT-hez). Autoregresszívek, azaz tokenenként jósolják meg a szöveget. Természetes generátorok, amelyek kiválóan alkalmasak szövegfolytatásra, párbeszédekre és kérdések megválaszolására. - **Enkóder-dekóderek (Encoder-Decoder)**: **T5**- és **GNMT**-szerű modellek. Mindkét résszel rendelkeznek: az enkóder feldolgozza a bemeneti szekvenciát, a dekóder pedig generálja a kimenetet. Ez egy sokoldalú architektúra átalakítási feladatokhoz, mint például fordítás vagy összefoglalás. ### Méretezés: paraméterek, adatok és infrastruktúra A Google LLM-területen elért sikerét nagymértékben három tényező magyarázza: 1. **Modellek méretezése:** A paraméterek számának szisztematikus növelése millióktól (BERT) a százmilliárd felettiekig (PaLM, Gemini). 2. **Adatok méretezése:** Hozzáférés a világ egyik legnagyobb adatkorpuszához (Google webes index, YouTube, Google Books), amely lehetővé teszi a modellek billió tokeneken való tanítását. 3. **Infrastruktúra:** Saját specializált chipek – **Tensor Processing Unit (TPU)** – és az elosztott **Pathways** rendszer alkalmazása, amelyek lehetővé teszik az ultranagy modellek hatékony és stabil tanítását. ### Multimodalitás és agentikusság A Google legújabb modelljei, különösen a **Gemini**, a mélyebb multimodalitás és agentikusság irányába mutatnak. - A **natív multimodalitás** azt jelenti, hogy egyetlen modell már a kezdetektől fogva arra van betanítva, hogy különböző adattípusokat (szöveg, képek, hang) értsen és kombináljon, nem csupán külön modulokat kapcsol össze. - Az **agentikusság (Agentic AI)** az a képesség, hogy a modell ne csak kérésekre válaszoljon, hanem önállóan tervezzen és hajtson végre cselekvések sorozatát egy cél elérése érdekében (például külső eszközöket hívjon meg, mint a keresés vagy a számológép). ## A legfontosabb modellek összefoglaló táblázata | Modell | Megjelenés éve | Paraméterek (becsült) | Architektúra | Főbb jellemzők | |----------------|----------------|-------------------------|---------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------| | **BERT** | 2018 | 110–340 millió | Enkóder | Kétirányú kontextusértés, SOTA NLP-feladatokon. | | **T5** | 2019 | 60 millió – 11 milliárd | Enkóder-dekóder | Egységesített „szövegből szövegbe" megközelítés minden feladathoz. | | **LaMDA** | 2021 | 137 milliárd | Dekóder | Nyílt, értelmes párbeszédekre való specializáció. | | **PaLM** | 2022 | 540 milliárd | Dekóder | Áttörés a logikai következtetésben (Chain-of-Thought), nagyszabású tanítás. | | **Chinchilla** | 2022 | 70 milliárd | Dekóder | „Compute-optimal" modell, amely bizonyította az adatok és paraméterek egyensúlyának fontosságát. | | **Gemini 1.0** | 2023 | kb. ~1 billió (Ultra) | Multimodális (valószínűleg MoE) | Natív multimodalitás, SOTA számos benchmarkon (MMLU). | | **Gemini 1.5** | 2024 | Nem nyilvános | Multimodális (MoE) | Kontextusablak akár 1–2 millió tokenig, magas hatékonyság. | | **Gemini 2.0** | 2024 | Nem nyilvános | Multimodális + Tools | Beépített agentikus képességek, kép-/hanggenerálás. | A Google főbb nyelvi modelljeinek összehasonlítása ## Alkalmazás a termékekben és az ökoszisztémában A Google aktívan integrálja LLM-jeit a teljes termékpalettájába: - **Google Keresés**: A BERT, a MUM és a Gemini a komplex lekérdezések jobb megértésére és közvetlen válaszok nyújtására szolgálnak az **AI Overviews** (korábban SGE) formátumban. - **Google Assistant és Bard (ma Gemini)**: Az átmenet az egyszerű hangparancsok helyett a LaMDA, a PaLM 2 és a Gemini alapú teljes értékű párbeszédes asszisztensekre. - **Google Workspace**: A **Duet AI** (ma Gemini for Workspace) funkciói segítenek leveleket írni a Gmailben, szövegeket létrehozni a Docs-ban és prezentációkat generálni a Slides-ban. - **Android**: A Gemini Nano lokálisan, az eszközökön biztosítja az MI-funkciókat, például a Pixel készülékeken, a nagyobb adatvédelem és sebesség érdekében. - **Google Cloud AI**: A **Vertex AI** platform API-n keresztül biztosít vállalati hozzáférést a PaLM és Gemini modellekhez saját alkalmazások létrehozásához. ## Szerep a versenypiacon A Google az „MI-verseny" egyik kulcsszereplője, ahol főbb versenytársai az OpenAI (a Microsoft támogatásával) és a Meta. - **Versengés az OpenAI-val:** Bár a Google számos alapvető technológia (köztük a Transformer) úttörője volt, a ChatGPT 2022 végi elindítása arra kényszerítette a Google-t, hogy felgyorsítsa termékeinek piacra vitelét (például a Bard esetében). A verseny a modellek minősége (Gemini Ultra vs. GPT-4), a kontextusablak mérete és az API használhatósága terén zajlik. - **Kontraszt a Metával:** A Meta a **nyílt forráskódra** tett, (LLaMA modellek), ezzel erős alternatívát teremtve a Google és az OpenAI zárt modelljeivel szemben. Erre reagálva a Google is elkezdte nyílt modelleket kiadni, mint például a **Gemma**, hogy támogassa a fejlesztői közösséget, és ne engedje át az ökoszisztémát a Metának. - **Stratégiai szövetségek:** A Google más szereplőkbe is befektet, például az Anthropic startupba (a Claude modell alkotói), hogy diverzifikálja megközelítéseit és erősítse pozícióit a felhőpiaci versenyben. ## Irodalom - Vaswani, A. et al. (2017). *Attention Is All You Need*. NIPS. - Devlin, J. et al. (2019). *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding*. NAACL. - Raffel, C. et al. (2020). *Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer*. JMLR. - Thoppilan, R. et al. (2022). *LaMDA: Language Models for Dialog Applications*. arXiv:2201.08239. - Hoffmann, R. et al. (2022). *Training Compute-Optimal Large Language Models*. arXiv:2203.15556. - Chowdhery, A. et al. (2022). *PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways*. JMLR. - Gemini Team, Google (2023). *Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models*. arXiv:2312.11805. ## Hivatkozások - A Google AI hivatalos portálja - A Google DeepMind hivatalos weboldala