---
title: "Nagy nyelvi modellek tanítása"
source: "https://systems-analysis.info/int/Nagy_nyelvi_modellek_tan%C3%ADt%C3%A1sa"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Nagy_nyelvi_modellek_tanítása"
language: "hu"
categories:
  - "Category:Hungarian"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 4839
wiki_created_at: 2026-09-06T23:40:39Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:40:39Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:04:58Z
---

# Nagy nyelvi modellek tanítása

**A nagy nyelvi modellek (LLM) tanítása** egy összetett és erőforrás-igényes folyamat, amelynek során egy milliárd paraméteres neurális hálózat hatalmas szöveges adathalmazokon tanul az emberi nyelv megértése és előállítása céljából. Ez a folyamat sarokköve a modern LLM-ek – mint a GPT, BERT, Claude és Gemini – létrehozásának.

## A tanítás elméleti alapjai

### A Transformer architektúra és az attention mechanizmus

A modern LLM-ek szinte teljes egészében a **Transformer** architektúrán alapulnak, amely lehetővé teszi a hosszú szövegsorozatok hatékony feldolgozását. A kulcskomponens a **self-attention mechanizmus**, amely lehetőséget ad a modellnek arra, hogy a teljes sorozat kontextusában mérlegelje az egyes szavak fontosságát. Ez lehetővé teszi a távolsági függőségek felismerését és az adatok párhuzamos feldolgozását, ami jelentősen felgyorsítja a tanítást a rekurrens hálózatokhoz (RNN) képest.

### Az alapfeladat: a következő token előrejelzése

A legtöbb LLM (különösen a generatív modellek, mint a GPT) tanításának alapfeladata a **nyelvi modellezés**. A modell megtanulja előrejelezni a következő tokent (szót vagy szórészt) a sorozatban, az összes korábbi token alapján. Formálisan a modell maximalizálja a $P(X)$ sorozat valószínűségét a lánc-szabály szerinti felbontással:

$P(X) = \prod\limits_{t = 1}^{T}P(x_{t}|x_{1},\ldots,x_{t - 1})$

A tanításhoz **kereszt-entrópia veszteségfüggvényt** alkalmaznak, amely a modell által előrejelzett valószínűségeloszlás és a tényleges következő token közötti eltérést méri.

## A tanítás szakaszai

Az LLM-ek tanítási folyamata általában két fő szakaszból áll.

### 1. Előtanítás (Pre-training)

Ez a legterjedelmesebb és számítási szempontból legköltségesebb szakasz, amelyben a modell elsajátítja a nyelvről és a világról szóló alapvető ismereteit.

- **Adatok:** A modell hatalmas, jelöletlen szövegkorpuszokon tanul, amelyek terjedelme elérheti a billió tokeneket. Az adatforrások közé tartoznak weboldalak (például Common Crawl), a Wikipédia, digitális könyvtárak (Google Books) és kódtárolók (GitHub).
- **Cél:** Általános nyelvi reprezentációk kialakítása. A modell megtanulja a nyelvtant, a szintaxist, a tényeket, sőt a logikai következtetés egyes elemeit is.
- **Folyamat:** Ez önfelügyelt tanítás (self-supervised learning), ahol a címkéket (a helyes következő tokeneket) magukból az adatokból nyerik ki. A tanítás hetek vagy hónapok alatt zajlik, több ezer GPU-ból vagy TPU-ból álló klasztereken.

### 2. Finomhangolás (Fine-tuning) és igazítás (Alignment)

Az előtanítás után a „nyers" modellt konkrét feladatokhoz kell adaptálni, és az emberi elvárásokhoz kell igazítani.

- **Felügyelt finomhangolás (Supervised Fine-tuning):** A modellt egy kis, de magas minőségű, jelölt adathalmazon hangolják tovább (például utasítás-válasz párok), hogy megtanuljon utasításokat követni.
- **Emberi visszajelzésen alapuló megerősítéses tanítás (RLHF):** Ez az igazítás kulcsmódszere. A folyamat több lépésből áll:

1.  1.  Annotátor emberek rangsorolják a modell több válaszát ugyanarra a kérésre a legjobbtól a legrosszabbig.
    2.  Ezeken az adatokon egy **jutalommodellt (reward model)** tanítanak, amely megtanulja előrejelezni, melyik választ részesíti előnyben az ember.
    3.  Az alap LLM-et megerősítéses tanítási algoritmusok (például PPO) segítségével finomhangolják, a jutalommodellt jelzésforrásként használva, hogy hasznosabb, őszintébb és biztonságosabb válaszokat generáljon.

Ez a kétlépéses megközelítés (pre-training + fine-tuning/alignment) iparági szabvánnyá vált, lehetővé téve hatékony és ugyanakkor irányítható nyelvi modellek létrehozását.

## Gyakorlati szempontok

### Adatok: gyűjtés, méret és előkészítés

Az adatok minősége és mérete meghatározó tényező az LLM-ek sikerében.

- **Gyűjtés:** Változatos forrásokat alkalmaznak a témák, stílusok és nyelvek széles körű lefedése érdekében.
- **Tisztítás és szűrés:** Kritikus fontosságú szakasz, amely magában foglalja a duplikátumok eltávolítását, az alacsony minőségű vagy toxikus tartalom kiszűrését, valamint a források kiegyensúlyozását, hogy a modell ne tanuljon rá sajátos internetes nyelvhasználatra.
- **Tokenizálás:** A szöveget tokenekre (szavakra vagy részszavakra) bontják BPE vagy SentencePiece algoritmusok segítségével. A tokenizáló és a szótárméret megválasztása közvetlenül befolyásolja a modell hatékonyságát és minőségét.

### Elosztott tanítás és számítási erőforrások

A több száz milliárd vagy billió paraméteres modellek tanítása hatalmas számítási erőforrásokat és elosztott tanítási technikák alkalmazását igényli.

- **Hardver:** Szuperszámítógépeket alkalmaznak, amelyek több ezer GPU-ból (például NVIDIA A100/H100) vagy TPU-ból (Google) állnak, és nagy sebességű hálózatokkal (például InfiniBand) kapcsolódnak össze.
- **Párhuzamosság:** A számítások elosztásához összetett párhuzamossági sémákat alkalmaznak:
  - **Data Parallelism:** A modell minden egyes példánya a saját GPU-ján az adatok saját részét dolgozza fel.
  - **Model Parallelism:** Magát a modellt részekre osztják, amelyeket különböző GPU-kra helyeznek el. Ide tartozik a tenzoros (mátrixok felosztása) és a csővezetékes (rétegek felosztása) párhuzamosság.
  - **ZeRO (Zero Redundancy Optimizer):** A Microsoft DeepSpeed által kifejlesztett technológia, amely megszünteti a paraméterek, gradiensek és optimalizálóállapotok duplikálását, lehetővé téve jóval nagyobb modellek tanítását.

<!-- -->

- **Keretrendszerek:** Ezen összetett sémák megvalósításához speciális keretrendszereket alkalmaznak, mint a **DeepSpeed**, a **Megatron-LM** és a Hugging Face Accelerate.

## A megközelítések történeti fejlődése

- **1980–1990-es évek:** N-grammon alapuló statisztikai nyelvi modellek.
- **2001–2010-es évek:** RNN-en és LSTM-en alapuló neurális nyelvi modellek megjelenése, amelyek jobban felismerték a hosszú távú függőségeket.
- **2017:** Az „Attention Is All You Need" cikk megjelenése és a Transformer architektúra létrejötte, amely lehetővé tette a párhuzamos tanítást.
- **2018–2019:** Az első előtanított transformerek – GPT-1 és BERT – megjelenése, amelyek megszilárdították a „pre-training + fine-tuning" paradigmát.
- **2020:** A GPT-3 megjelenése áttörést jelentett a méretezés terén, és megjelent az emergens *few-shot* képesség.
- **2022:** A ChatGPT elindítása és az RLHF népszerűsítése, mint hasznos és biztonságos AI-asszisztensek létrehozásának kulcsmódszere.
- **2023–napjainkig:** A multimodális modellek korszaka (GPT-4, Gemini), a kontextusablak növelésére irányuló verseny és az agentikus képességek fejlesztése.

## 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.
- Brown, T. et al. (2020). *Language Models are Few-Shot Learners*. NIPS.
- Ouyang, L. et al. (2022). *Training language models to follow instructions with human feedback*. arXiv:2203.02155.

## Hivatkozások

- Bevezetés az LLM-ekbe – Hugging Face tanfolyam