---
title: "LaMDA (Google) (HU)"
source: "https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "LaMDA_(Google)_(HU)"
language: "hu"
categories:
  - "Category:Google"
  - "Category:Hungarian"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM families"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 3732
wiki_created_at: 2026-09-06T23:25:10Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:25:10Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:58:37Z
---

# LaMDA (Google) (HU)

**LaMDA** (**L**anguage **M**odel for **D**ialogue **A**pplications) — a Google által fejlesztett, transformer architektúrán alapuló nagy nyelvi modellek családja, amelyet értelmes, nyílt végű párbeszédek folytatására specializáltak<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_note-thoppilan2022-1)</sup>. A korszak sok általános célú modelljével ellentétben a LaMDA-t kifejezetten arra képezték ki, hogy szinte bármilyen témában koherens, többfordulós beszélgetéseket folytasson, miközben szabadon vált a kontextusok között<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_note-google-blog-lamda-2)</sup>.

A modellt először nyilvánosan a **2021 májusi Google I/O** konferencián mutatták be<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_note-verge-io-2021-3)</sup>. A LaMDA-t az ember és a technológia közötti természetesebb interakció felé tett alapvető lépésként pozicionálták, például a keresési és hangalapú asszisztensi párbeszédes felületeken keresztül<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_note-google-helpful-moments-4)</sup>.

## Architektúra és tanítás

### Az alapvető architektúra: „csak dekóder"

A LaMDA egy transformer architektúrára épített, **„csak dekóderes"** (*decoder-only*) típusú nyelvi modell. Ez az architektúra a szöveggenerálási feladatok szabványa. A modell **autoregreszív** módon működik — az összes korábbi szó alapján jósolja meg a következő szót (tokent) a sorozatban. Ez lehetővé teszi számára, hogy koherens és logikus szöveget generáljon egy adott beszélgetés folytatásaként, ugyanakkor korlátozza a „jobb oldali" kontextus látásának képességét, ellentétben a BERT-tel<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_note-datacamp-what-is-lamda-5)</sup>.

### Méret és tanítási adatok

A LaMDA-család különböző paraméterszámú modelleket foglal magában, 2-től **137 milliárdig**. Az előzetes tanításhoz (pre-training) egy **1,56 billió szóból** álló hatalmas adatkorpuszt használtak, amely nyilvánosan elérhető párbeszédes adatokból és webes szövegekből állt. Ez a mennyiség közel 40-szer akkora volt, mint a LaMDA elődjének, a Meena modellnek a tanításához felhasznált adat<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_note-thoppilan2022-1)</sup>.

### A finomhangolás (Fine-Tuning) folyamata és metrikái

A Google kutatói arra a következtetésre jutottak, hogy önmagában a méretezés nem elegendő a biztonság és a ténybeli pontosság garantálásához. Ezért egy többlépéses finomhangolási folyamatot dolgoztak ki, amelynek során a modellt célirányosan három kulcsmetrika mentén hangolták, amelyeket emberi annotátorok értékeltek<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_note-thoppilan2022-1)</sup>:

- **Minőség (Quality)**: Három összetevőn keresztül értékelik:
  - *Értelmesség (Sensibleness)*: Logikusság és kontextusnak való megfelelés.
  - *Specifikusság (Specificity)*: A válaszok konkrétsága és informatív jellege.
  - *Érdekesség (Interestingness)*: Éleslátás és szellemesség.

<!-- -->

- **Biztonság (Safety)**: Káros, elfogult vagy mérgező megnyilvánulások generálásának megelőzése. Ebből a célból egy speciális osztályozó-szűrőt hangoltak finomra.
- **Megalapozottság (Groundedness)**: A „hallucinációk" (kitalált tények) elleni küzdelemre irányul. A LaMDA-t arra tanították, hogy szükség esetén **külső eszközök** (keresőmotor, számológép, fordító) segítségével ellenőrizze és pontosítsa a ténybeli információkat<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_note-thoppilan2022-1)</sup>. Ez az innováció a nagy nyelvi modellekben a hitelesség problémájának egyik első szisztematikus megoldása volt.

## A fejlesztés és bevezetés története

### Nyilvános bejelentések és LaMDA 2

A **Google I/O 2021**-en Sundar Pichai vezérigazgató bemutatta a LaMDA képességeit, olyan párbeszédeket mutatva be, amelyekben a modell a Plútó bolygó és egy papírrepülő nevében folytatott beszélgetést<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_note-vincent-pluto-6)</sup>.

Egy évvel később, a **Google I/O 2022**-n bemutatták a **LaMDA 2**-t, amely „még tökéletesebb társalgópartnerré" vált. Ezzel egyidejűleg a Google elindította az **AI Test Kitchen** alkalmazást — egy nyilvános tesztelésre szolgáló „laboratóriumot", ahol a felhasználók néhány bemutató forgatókönyvben kipróbálhatták a LaMDA-t<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_note-google-io-2022-keynote-7)</sup>. Ez lehetővé tette, hogy nagyszabású visszajelzéseket gyűjtsenek a modell további fejlesztéséhez.

### Integráció a Google Bard-ba

2023 februárjában, a ChatGPT népszerűségének gyors növekedésével párhuzamosan, a Google bejelentette saját kísérleti chatbotjának, a **Bard**-nak az indítását<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_note-google-bard-announcement-8)</sup>. Kezdetben a Bard a LaMDA egy könnyített verzióján futott, hogy csökkentsék a számítási erőforrásokkal szemben támasztott követelményeket. A LaMDA kulcsfontosságú „átmeneti" technológiaként szolgált, lehetővé téve a Google számára, hogy gyorsan versenyképes terméket vezessen piacra, miközben erősebb modellek, például a PaLM bevezetésére készültek.

## A Blake Lemoine-incidens

2022 júniusában a LaMDA széles körű nyilvános vita középpontjába került, miután **Blake Lemoine**, a Google mesterséges intelligencia etikai részlegének egyik mérnöke nyilvánosan kijelentette, hogy megítélése szerint a modell elérte az érző lény (*sentient*) szintjét. Közzétette a LaMDA-val folytatott párbeszédeinek részleteit, amelyekben a modell az öntudatról és az érzésekről elmélkedett, és félelmet fejezett ki a lekapcsolástól<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_note-guardian-leave-9)</sup>.

### A hivatalos álláspont és a tudományos közösség reakciója

A Google határozottan cáfolta Lemoine állításait, kijelentve, hogy az ellenőrzést követően nem találtak semmilyen bizonyítékot a modell értelmes voltára, sőt „számos ellenbizonyíték áll rendelkezésre"<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_note-guardian-leave-9)</sup>. 2022 júliusában Lemoine-t a vállalati titoktartási szabályzat megsértése miatt elbocsátották<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_note-guardian-fires-10)</sup>.

A tudósok és mesterséges intelligencia szakértők túlnyomó többsége szintén elvetette a LaMDA értelmes voltának gondolatát. **Emily M. Bender** nyelvész és más kutatók hangsúlyozták, hogy az ilyen modellek „sztochasztikus papagájok" — összetett algoritmusok, amelyek statisztikailag koherens szövegeket formálnak, emberi beszédet utánozva, de valódi megértés vagy tudat nélkül<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_note-wapo-lemoine-11)</sup>. Az incidens szemléletesen megmutatta, mennyire könnyen hajlamos az ember az antropomorfizmusra, emberi tulajdonságokat vetítve gépekre, és globális vitát indított el a mesterséges intelligencia természetéről.

## Hozzájárulás és örökség

Annak ellenére, hogy viszonylag rövid életciklusa volt vezető technológiaként, a LaMDA jelentős nyomot hagyott a párbeszédes mesterséges intelligencia fejlődésének történetében.

- **Technológiai hozzájárulás**: A LaMDA bebizonyította, hogy lehetséges nyílt, kontextusfüggő párbeszédes rendszereket létrehozni, és úttörő szerepet játszott a **biztonság** (értékalapú szűrés) és a **ténybeli megalapozottság** (külső eszközökhöz való fordulás) rendszerszintű megközelítésében.
- **Szerep a Google ökoszisztémájában**: A LaMDA kritikusan fontos átmeneti technológiává vált, amely lehetővé tette a Google számára, hogy sürgősen belépjen a „chatbot-háborúba" a Bard termékkel, és kísérleti terepként szolgált olyan módszerekhez, amelyek erősebb modellek, például a PaLM és a Gemini alapját képezték.
- **Társadalmi hatás**: A Blake Lemoine-incidens új globális szintre emelte a mesterséges intelligencia természetéről, a tudatosságról és az antropomorfizmus kockázatairól szóló vitát.

## Hivatkozások

- A LaMDA hivatalos bejelentése a Google blogjában
- A LaMDA tudományos közleményének oldala a Google Research-ön

## Irodalom

- Vaswani, A. et al. (2017). *Attention Is All You Need*. arXiv:1706.03762.
- So, D. R. et al. (2019). *The Evolved Transformer*. arXiv:1901.11117.
- Zhang, Y. et al. (2020). *DialoGPT: Large-Scale Generative Pre-training for Conversational Response Generation*. arXiv:1911.00536.
- Adiwardana, D. et al. (2020). *Towards a Human-like Open-Domain Chatbot*. arXiv:2001.09977.
- Roller, S. et al. (2021). *Recipes for Building an Open-Domain Chatbot*. arXiv:2004.13637.
- Lin, S. et al. (2021). *TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods*. arXiv:2109.07958.
- Thoppilan, R. et al. (2022). *LaMDA: Language Models for Dialog Applications*. arXiv:2201.08239.
- Bai, Y. et al. (2022). *Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback*. arXiv:2212.08073.

## Megjegyzések

1.  <span id="cite_note-thoppilan2022-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_ref-thoppilan2022_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_ref-thoppilan2022_1-1)</sup> <sup>[1.2](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_ref-thoppilan2022_1-2)</sup> <sup>[1.3](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_ref-thoppilan2022_1-3)</sup> Thoppilan, Romal; De Freitas, Daniel; Hall, Jamie; et al. «LaMDA: Language Models for Dialog Applications». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2201.08239" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-google-blog-lamda-2">[↑](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_ref-google-blog-lamda_2-0) Collins, Eli; Ghahramani, Zoubin. «LaMDA: our breakthrough conversation technology». *Google AI Blog*. <a href="https://blog.google/technology/ai/lamda/" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-verge-io-2021-3">[↑](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_ref-verge-io-2021_3-0) Peters, Jay. «Google I/O 2021: the 14 biggest announcements». *The Verge*. <a href="https://www.theverge.com/2021/5/18/22435419/google-io-2021-event-recap-biggest-announcements-pixel-android-12-wear-os-workspace" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-google-helpful-moments-4">[↑](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_ref-google-helpful-moments_4-0) «Google I/O 2021: Being helpful in moments that matter». *Официальный блог Google*. <a href="https://blog.google/technology/developers/io21-helpful-google/" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>
5.  <span id="cite_note-datacamp-what-is-lamda-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_ref-datacamp-what-is-lamda_5-0) «What is LaMDA? Google's AI Explained and How It Led to PaLM 2». *DataCamp*. <a href="https://www.datacamp.com/blog/what-is-lamda" class="external autonumber" rel="nofollow">[5]</a></span>
6.  <span id="cite_note-vincent-pluto-6">[↑](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_ref-vincent-pluto_6-0) Vincent, James. «Google showed off its next-generation AI by talking to Pluto and a paper airplane». *The Verge*. <a href="https://www.theverge.com/2021/5/18/22442328/google-io-2021-ai-language-model-lamda-pluto" class="external autonumber" rel="nofollow">[6]</a></span>
7.  <span id="cite_note-google-io-2022-keynote-7">[↑](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_ref-google-io-2022-keynote_7-0) «Google I/O 2022: Advancing knowledge and computing (Keynote)». *Официальный блог Google*. <a href="https://blog.google/technology/developers/io-2022-keynote/" class="external autonumber" rel="nofollow">[7]</a></span>
8.  <span id="cite_note-google-bard-announcement-8">[↑](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_ref-google-bard-announcement_8-0) Pichai, Sundar. «An important next step on our AI journey». *Официальный блог Google*. <a href="https://blog.google/technology/ai/bard-google-ai-search-updates/" class="external autonumber" rel="nofollow">[8]</a></span>
9.  <span id="cite_note-guardian-leave-9">↑ <sup>[9.0](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_ref-guardian-leave_9-0)</sup> <sup>[9.1](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_ref-guardian-leave_9-1)</sup> Luscombe, Richard. «Google engineer put on leave after saying AI chatbot has become sentient». *The Guardian*. <a href="https://www.theguardian.com/technology/2022/jun/12/google-engineer-ai-bot-sentient-blake-lemoine" class="external autonumber" rel="nofollow">[9]</a></span>
10. <span id="cite_note-guardian-fires-10">[↑](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_ref-guardian-fires_10-0) «Google fires software engineer who claims AI chatbot is sentient». *The Guardian*. <a href="https://www.theguardian.com/technology/2022/jul/23/google-fires-software-engineer-who-claims-ai-chatbot-is-sentient" class="external autonumber" rel="nofollow">[10]</a></span>
11. <span id="cite_note-wapo-lemoine-11">[↑](https://systems-analysis.info/int/LaMDA_(Google)_(HU)#cite_ref-wapo-lemoine_11-0) Tiku, Nitasha. «The Google engineer who thinks the company's AI has come to life». *The Washington Post*. <a href="https://www.washingtonpost.com/technology/2022/06/11/google-ai-lamda-blake-lemoine/" class="external autonumber" rel="nofollow">[11]</a></span>