---
title: "Předtrénování"
source: "https://systems-analysis.info/int/P%C5%99edtr%C3%A9nov%C3%A1n%C3%AD"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Předtrénování"
language: "cs"
categories:
  - "Category:Czech"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 6069
wiki_created_at: 2026-09-06T23:57:52Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:57:52Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:11:48Z
---

# Předtrénování

**Předtrénování velkých jazykových modelů (LLM)** — je fundamentální etapou při vytváření moderních velkých jazykových modelů, která spočívá v jejich trénování na obrovských a různorodých souborech neoznačeného textu. Tento proces umožňuje modelům vstřebávat obecné jazykové zákonitosti, znalosti o světě a sémantické vazby, čímž vzniká tzv. **základní model** (foundation model), který lze následně přizpůsobit pro řešení konkrétních úloh.

## Co je předtrénování?

Předtrénování (pre-training) představuje počáteční fázi trénování, při níž je LLM trénován na rozsáhlých textových datových sadách pomocí metod **samodohlíženého učení** (self-supervised learning). To znamená, že trénovací signály (štítky) jsou generovány ze samotných dat, bez nutnosti ručního označování člověkem.

Hlavním cílem této etapy je předpovídání skrytých nebo budoucích částí textu. V závislosti na architektuře se používají dvě základní úlohy:

- **Kauzální jazykové modelování (Causal Language Modeling, CLM):** Model se učí předpovídat následující slovo (token) v sekvenci na základě všech předchozích. Tento přístup leží v základu generativních modelů, jako je GPT.
- **Maskované jazykové modelování (Masked Language Modeling, MLM):** Model se učí obnovovat náhodně „zamaskovaná" (skrytá) slova v textu s využitím jejich oboustranného kontextu (slov nalevo i napravo). Tato metoda se používá v modelech, jako je BERT.

Díky těmto úlohám je model nucen studovat syntax, sémantiku a faktické znalosti o světě, aby úspěšně prováděl předpovědi.

## Data pro předtrénování

Efektivita předtrénování do značné míry závisí na kvalitě a rozmanitosti trénovacích dat. Používají se následující hlavní zdroje:

- **Webové stránky:** Datové sady jako Common Crawl a C4 zajišťují široké spektrum témat, stylů a jazyků a představují „snímek" internetu.
- **Knihy:** Korpusy jako BookCorpus a The Pile poskytují strukturovaný a soudržný text, užitečný pro porozumění dlouhodobým závislostem a narativům.
- **Konverzační data:** Data z fór (např. Reddit) a sociálních sítí, která pomáhají modelům osvojit si neformální jazyk a dialogové vzory.
- **Specializovaná data:** Vědecké články (z arXiv), programový kód (z GitHub a The Stack) nebo vícejazyčné texty pro zlepšení specifických schopností modelu.

### Příklady distribuce dat

Různé modely používají různé poměry zdrojů, což ovlivňuje jejich výsledné schopnosti:

- GPT-3 (175 mld. parametrů):\*\* 16 % knihy, 84 % webové stránky.
- PaLM (540 mld. parametrů):\*\* 5 % knihy, 14 % webové stránky, 50 % konverzační data, 31 % ostatní.
- LLaMA (65 mld. parametrů):\*\* 5 % knihy, 2 % webové stránky, 87 % konverzační data.

Tato rozdělení ukazují, že volba dat je strategickým rozhodnutím, které se liší v závislosti na cílech modelu.

### Často používané korpusy

| Korpus       | Velikost | Zdroj         | Poslední aktualizace |
|--------------|----------|---------------|----------------------|
| BookCorpus   | 5GB      | Knihy         | Pro-2015             |
| Gutenberg    | \-       | Knihy         | Pro-2021             |
| C4           | 800GB    | Common Crawl  | Dub-2019             |
| CC-Stories-R | 31GB     | Common Crawl  | Zář-2019             |
| CC-NEWS      | 78GB     | Common Crawl  | Úno-2019             |
| REALNEWS     | 120GB    | Common Crawl  | Dub-2019             |
| OpenWebText  | 38GB     | Odkazy Reddit | Bře-2023             |
| Pushshift.io | 2TB      | Odkazy Reddit | Bře-2023             |
| Wikipedia    | 21GB     | Wikipedie     | Bře-2023             |
| The Pile     | 800GB    | Ostatní       | Pro-2020             |
| ROOTS        | 1.6TB    | Ostatní       | Čvn-2022             |

Často používané datové sady pro předtrénování LLM

## Techniky trénování

Předtrénování LLM vyžaduje značné výpočetní zdroje. Pro řízení tohoto procesu se používají následující techniky:

- **Distribuované trénování:** Využití více GPU nebo TPU pro paralelní zpracování.
- **Smíšená přesnost (Mixed Precision):** Používání numerických formátů s nižší přesností (např. 16bitových místo 32bitových) pro urychlení výpočtů a snížení spotřeby paměti.
- **Kontrolní body gradientů (Gradient Checkpointing):** Technika pro úsporu paměti pomocí přepočítávání, nikoli ukládání některých mezilehlých aktivací.
- **Paralelismus modelů (Model Parallelism):** Rozdělení samotného modelu napříč více zařízeními.

Trénování modelu, jako je GPT-3, může trvat několik měsíců na tisících GPU.

## Zákony škálování

Výzkumy, jako je práce OpenAI (Kaplan et al., 2020), ukázaly, že výkonnost jazykových modelů se předvídatelně zlepšuje s nárůstem tří faktorů:

- Velikosti modelu (počtu parametrů).
- Objemu dat.
- Výpočetních zdrojů.

Tyto empirické závislosti, známé jako **zákony škálování**, slouží vývojářům jako vodítko při navrhování a trénování větších a výkonnějších modelů a umožňují optimálně rozdělit výpočetní rozpočet.

## Výzvy a úspěchy

- **Škálování:** Hlavním úspěchem předtrénování je možnost vyvážit velikost modelu, dat a výpočtů pro dosažení optimálního výkonu.
- **Kvalita dat:** Zajištění čistoty, rozmanitosti a absence předsudků v trénovacích datech je klíčovou výzvou.
- **Efektivita:** Vývoj metod pro snížení výpočetních nákladů, jako je kontinuální předtrénování nebo efektivnější architektury.
- **Vícejazyčnost:** Vytváření modelů schopných efektivně zpracovávat více jazyků vyžaduje pečlivý výběr a vyvažování dat.

## Viz také

- Velké jazykové modely
- BERT
- GPT