---
title: "Pre-training of large language models — پیش‌آموزش"
source: "https://systems-analysis.info/int/Pre-training_of_large_language_models_%E2%80%94_%D9%BE%DB%8C%D8%B4%E2%80%8C%D8%A2%D9%85%D9%88%D8%B2%D8%B4"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Pre-training_of_large_language_models_—_پیش‌آموزش"
language: "fa"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Persian"
revision_id: 5715
wiki_created_at: 2026-09-06T23:53:06Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:53:06Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:09:58Z
---

# Pre-training of large language models — پیش‌آموزش

**پیش‌آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)** — مرحله‌ای بنیادین در ساخت مدل‌های زبانی بزرگ مدرن است که طی آن این مدل‌ها بر روی مجموعه‌های عظیم و متنوعی از متن‌های بدون برچسب آموزش می‌بینند. این فرآیند به مدل‌ها امکان می‌دهد تا الگوهای کلی زبانی، دانش جهانی و روابط معناشناختی را فرا گیرند و به اصطلاح **مدل پایه** (foundation model) شکل گیرد که سپس می‌توان آن را برای حل وظایف خاص تطبیق داد.

## پیش‌آموزش چیست؟

پیش‌آموزش (pre-training) مرحله‌ی آغازین آموزش است که در آن LLM با استفاده از روش‌های **یادگیری خودنظارتی** (self-supervised learning) بر روی مجموعه داده‌های متنی گسترده آموزش می‌بیند. این بدان معناست که سیگنال‌های آموزشی (برچسب‌ها) از خود داده‌ها تولید می‌شوند و نیازی به برچسب‌گذاری دستی توسط انسان نیست.

هدف اصلی این مرحله پیش‌بینی بخش‌های پنهان یا آینده‌ی متن است. بسته به معماری، دو وظیفه اصلی مورد استفاده قرار می‌گیرند:

- **مدل‌سازی زبانی علّی (Causal Language Modeling, CLM):** مدل می‌آموزد که کلمه (token) بعدی در دنباله را بر اساس تمام کلمات پیشین پیش‌بینی کند. این رویکرد پایه‌ی مدل‌های مولد مانند GPT است.
- **مدل‌سازی زبانی ماسک‌شده (Masked Language Modeling, MLM):** مدل می‌آموزد کلمات «ماسک‌شده» (پنهان) را در متن بازیابی کند و از بافت دوطرفه‌ی پیرامون آن‌ها (کلمات چپ و راست) بهره می‌برد. این روش در مدل‌هایی مانند BERT به کار می‌رود.

به لطف این وظایف، مدل ناگزیر است نحو، معناشناسی و دانش واقعی از جهان را بیاموزد تا بتواند پیش‌بینی‌های موفقیت‌آمیز داشته باشد.

## داده‌های پیش‌آموزش

اثربخشی پیش‌آموزش تا حد زیادی به کیفیت و تنوع داده‌های آموزشی بستگی دارد. منابع اصلی زیر مورد استفاده قرار می‌گیرند:

- **صفحات وب:** مجموعه داده‌هایی مانند Common Crawl و C4 طیف گسترده‌ای از موضوعات، سبک‌ها و زبان‌ها را پوشش می‌دهند و «تصویری از اینترنت» ارائه می‌دهند.
- **کتاب‌ها:** مجموعه‌هایی مانند BookCorpus و The Pile متن ساختارمند و منسجمی فراهم می‌کنند که برای درک وابستگی‌های بلندمدت و روایت‌ها مفیدند.
- **داده‌های مکالمه‌ای:** داده‌های انجمن‌هایی مانند Reddit و شبکه‌های اجتماعی که به مدل‌ها کمک می‌کنند زبان غیررسمی و الگوهای گفتگو را فرا گیرند.
- **داده‌های تخصصی:** مقالات علمی (از arXiv)، کد برنامه‌نویسی (از GitHub و The Stack) یا متون چندزبانه برای بهبود قابلیت‌های خاص مدل.

### نمونه‌های توزیع داده

مدل‌های مختلف از نسبت‌های متفاوتی از منابع استفاده می‌کنند که بر توانایی‌های نهایی آن‌ها تأثیر می‌گذارد:

- GPT-3 (۱۷۵ میلیارد پارامتر):\*\* ۱۶٪ کتاب، ۸۴٪ صفحات وب.
- PaLM (۵۴۰ میلیارد پارامتر):\*\* ۵٪ کتاب، ۱۴٪ صفحات وب، ۵۰٪ داده‌های مکالمه‌ای، ۳۱٪ سایر.
- LLaMA (۶۵ میلیارد پارامتر):\*\* ۵٪ کتاب، ۲٪ صفحات وب، ۸۷٪ داده‌های مکالمه‌ای.

این توزیع‌ها نشان می‌دهند که انتخاب داده‌ها یک تصمیم راهبردی است که بسته به اهداف مدل متفاوت است.

### مجموعه‌های داده‌ی پرکاربرد

| مجموعه داده  | حجم   | منبع           | آخرین به‌روزرسانی |
|--------------|-------|----------------|------------------|
| BookCorpus   | 5GB   | کتاب‌ها         | دک-2015          |
| Gutenberg    | \-    | کتاب‌ها         | دک-2021          |
| C4           | 800GB | Common Crawl   | آوریل-2019       |
| CC-Stories-R | 31GB  | Common Crawl   | سپتامبر-2019     |
| CC-NEWS      | 78GB  | Common Crawl   | فوریه-2019       |
| REALNEWS     | 120GB | Common Crawl   | آوریل-2019       |
| OpenWebText  | 38GB  | لینک‌های Reddit | مارس-2023        |
| Pushshift.io | 2TB   | لینک‌های Reddit | مارس-2023        |
| Wikipedia    | 21GB  | ویکی‌پدیا       | مارس-2023        |
| The Pile     | 800GB | سایر           | دک-2020          |
| ROOTS        | 1.6TB | سایر           | ژوئن-2022        |

مجموعه داده‌های پرکاربرد برای پیش‌آموزش LLM

## تکنیک‌های آموزش

پیش‌آموزش LLM به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد. برای مدیریت این فرآیند از تکنیک‌های زیر استفاده می‌شود:

- **آموزش توزیع‌شده:** استفاده از چندین GPU یا TPU برای پردازش موازی.
- **دقت مختلط (Mixed Precision):** استفاده از فرمت‌های عددی با دقت کمتر (مثلاً ۱۶ بیتی به جای ۳۲ بیتی) برای تسریع محاسبات و کاهش مصرف حافظه.
- **نقاط بازیابی گرادیان (Gradient Checkpointing):** تکنیکی برای صرفه‌جویی در حافظه با محاسبه مجدد به جای ذخیره‌سازی برخی از فعال‌سازی‌های میانی.
- **موازی‌سازی مدل (Model Parallelism):** توزیع خود مدل در میان چندین دستگاه.

آموزش مدلی مانند GPT-3 ممکن است چندین ماه بر روی هزاران GPU زمان ببرد.

## قوانین مقیاس‌بندی

پژوهش‌هایی مانند کار OpenAI (Kaplan et al., 2020) نشان داده‌اند که عملکرد مدل‌های زبانی با افزایش سه عامل زیر به‌شکل قابل پیش‌بینی بهبود می‌یابد:

- اندازه مدل (تعداد پارامترها).
- حجم داده‌ها.
- منابع محاسباتی.

این وابستگی‌های تجربی که به **قوانین مقیاس‌بندی** (scaling laws) معروفند، راهنمایی برای توسعه‌دهندگان در طراحی و آموزش مدل‌های بزرگ‌تر و قدرتمندتر فراهم می‌کنند و امکان تخصیص بهینه بودجه محاسباتی را می‌دهند.

## چالش‌ها و دستاوردها

- **مقیاس‌بندی:** دستاورد اصلی پیش‌آموزش امکان ایجاد تعادل میان اندازه مدل، داده‌ها و محاسبات برای دستیابی به عملکرد بهینه است.
- **کیفیت داده:** اطمینان از پاکی، تنوع و نبود تعصب در داده‌های آموزشی یک چالش کلیدی است.
- **کارایی:** توسعه روش‌هایی برای کاهش هزینه‌های محاسباتی، مانند پیش‌آموزش پیوسته یا معماری‌های کارآمدتر.
- **چندزبانگی:** ساخت مدل‌هایی که قادر به پردازش مؤثر چندین زبان باشند، نیاز به انتخاب و توازن دقیق داده‌ها دارد.

## همچنین ببینید

- مدل‌های زبانی بزرگ
- BERT
- GPT