---
title: "Pre-training of large language models (NL)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Pre-training_of_large_language_models_(NL)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Pre-training_of_large_language_models_(NL)"
language: "nl"
categories:
  - "Category:Dutch"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 5707
wiki_created_at: 2026-09-06T23:52:59Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:52:59Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:09:54Z
---

# Pre-training of large language models (NL)

**Vooraf trainen van grote taalmodellen (LLM)** — dit is een fundamentele fase in het ontwikkelen van moderne grote taalmodellen, waarbij deze worden getraind op enorme en gevarieerde verzamelingen ongelabelde tekst. Dit proces stelt modellen in staat om algemene taalpatronen, wereldkennis en semantische verbanden te leren, waardoor de zogenaamde **fundamentele model** (foundation model) ontstaat, die vervolgens kan worden aangepast voor specifieke taken.

## Wat is pre-training?

Pre-training is de beginfase van het trainen, waarbij een LLM wordt getraind op grootschalige tekstdatasets met behulp van methoden van **zelf-gesuperviseerd leren** (self-supervised learning). Dit betekent dat de trainingssignalen (labels) worden gegenereerd uit de data zelf, zonder dat handmatige annotatie door mensen nodig is.

Het voornaamste doel van deze fase is het voorspellen van verborgen of toekomstige delen van tekst. Afhankelijk van de architectuur worden twee hoofdtaken gebruikt:

- **Causale taalmodellering (Causal Language Modeling, CLM):** Het model leert het volgende woord (token) in een reeks te voorspellen op basis van alle voorgaande woorden. Deze aanpak vormt de basis van generatieve modellen zoals GPT.
- **Gemaskeerde taalmodellering (Masked Language Modeling, MLM):** Het model leert willekeurig "gemaskeerde" (verborgen) woorden in een tekst te herstellen, waarbij het de omringende bidirectionele context (woorden links en rechts) gebruikt. Deze methode wordt gebruikt in modellen zoals BERT.

Dankzij deze taken wordt het model gedwongen syntaxis, semantiek en feitelijke wereldkennis te leren om voorspellingen succesvol te kunnen doen.

## Gegevens voor pre-training

De effectiviteit van pre-training hangt in grote mate af van de kwaliteit en diversiteit van de trainingsdata. De volgende belangrijkste bronnen worden gebruikt:

- **Webpagina's:** Datasets zoals Common Crawl en C4 bieden een breed scala aan onderwerpen, stijlen en talen en vormen een "momentopname" van het internet.
- **Boeken:** Corpora zoals BookCorpus en The Pile bieden gestructureerde en samenhangende tekst, nuttig voor het begrijpen van langetermijnafhankelijkheden en narratieven.
- **Conversatiedata:** Gegevens van forums (zoals Reddit) en sociale netwerken, die modellen helpen informele taal en dialoogpatronen te leren.
- **Gespecialiseerde data:** Wetenschappelijke artikelen (uit arXiv), programmacode (uit GitHub en The Stack) of meertalige teksten om specifieke mogelijkheden van het model te verbeteren.

### Voorbeelden van gegevensverdeling

Verschillende modellen gebruiken verschillende verhoudingen van bronnen, wat invloed heeft op hun uiteindelijke capaciteiten:

- GPT-3 (175 miljard parameters):\*\* 16% boeken, 84% webpagina's.
- PaLM (540 miljard parameters):\*\* 5% boeken, 14% webpagina's, 50% conversatiedata, 31% overig.
- LLaMA (65 miljard parameters):\*\* 5% boeken, 2% webpagina's, 87% conversatiedata.

Deze verdelingen tonen aan dat de keuze van data een strategische beslissing is die varieert afhankelijk van de doelstellingen van het model.

### Veelgebruikte corpora

| Corpus       | Omvang | Bron         | Laatste update |
|--------------|--------|--------------|----------------|
| BookCorpus   | 5GB    | Boeken       | Dec-2015       |
| Gutenberg    | \-     | Boeken       | Dec-2021       |
| C4           | 800GB  | Common Crawl | Apr-2019       |
| CC-Stories-R | 31GB   | Common Crawl | Sep-2019       |
| CC-NEWS      | 78GB   | Common Crawl | Feb-2019       |
| REALNEWS     | 120GB  | Common Crawl | Apr-2019       |
| OpenWebText  | 38GB   | Reddit-links | Mrt-2023       |
| Pushshift.io | 2TB    | Reddit-links | Mrt-2023       |
| Wikipedia    | 21GB   | Wikipedia    | Mrt-2023       |
| The Pile     | 800GB  | Overig       | Dec-2020       |
| ROOTS        | 1.6TB  | Overig       | Jun-2022       |

Veelgebruikte datasets voor pre-training van LLM

## Trainingstechnieken

Pre-training van LLM vereist aanzienlijke rekenkracht. Voor het beheren van dit proces worden de volgende technieken toegepast:

- **Gedistribueerd trainen:** Het gebruik van meerdere GPU's of TPU's voor parallelle verwerking.
- **Gemengde precisie (Mixed Precision):** Het gebruik van numerieke formaten met lagere precisie (bijvoorbeeld 16-bits in plaats van 32-bits) om berekeningen te versnellen en geheugengebruik te verminderen.
- **Gradient Checkpointing:** Een techniek om geheugen te besparen door bepaalde tussenliggende activaties opnieuw te berekenen in plaats van op te slaan.
- **Modelparallelisme (Model Parallelism):** Het verdelen van het model zelf over meerdere apparaten.

Het trainen van een model zoals GPT-3 kan meerdere maanden in beslag nemen op duizenden GPU's.

## Schalingswetten

Onderzoeken zoals het werk van OpenAI (Kaplan et al., 2020) hebben aangetoond dat de prestaties van taalmodellen voorspelbaar verbeteren naarmate drie factoren toenemen:

- De modelomvang (het aantal parameters).
- De hoeveelheid data.
- De beschikbare rekenkracht.

Deze empirische verbanden, bekend als **schalingswetten**, dienen als leidraad voor ontwikkelaars bij het ontwerpen en trainen van grotere en krachtigere modellen, waardoor het rekenbudget optimaal kan worden verdeeld.

## Uitdagingen en prestaties

- **Schaling:** De belangrijkste prestatie van pre-training is de mogelijkheid om de omvang van het model, de data en de rekenkracht in balans te brengen voor optimale prestaties.
- **Datakwaliteit:** Het waarborgen van schone, diverse en onbevooroordeelde trainingsdata is een centrale uitdaging.
- **Efficiëntie:** Het ontwikkelen van methoden om de rekenkosten te verlagen, zoals continu pre-trainen of efficiëntere architecturen.
- **Meertaligheid:** Het creëren van modellen die meerdere talen effectief kunnen verwerken, vereist een zorgvuldige selectie en balancering van data.

## Zie ook

- Grote taalmodellen
- BERT
- GPT