---
title: "Pre-training of large language models (PL)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Pre-training_of_large_language_models_(PL)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Pre-training_of_large_language_models_(PL)"
language: "pl"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Polish"
revision_id: 5708
wiki_created_at: 2026-09-06T23:53:00Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:53:00Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:09:55Z
---

# Pre-training of large language models (PL)

**Wstępne uczenie dużych modeli językowych (LLM)** — to fundamentalny etap w tworzeniu nowoczesnych dużych modeli językowych, polegający na ich uczeniu na ogromnych i różnorodnych zbiorach nieoznakowanego tekstu. Proces ten pozwala modelom przyswajać ogólne wzorce językowe, wiedzę o świecie i powiązania semantyczne, tworząc tak zwany **model fundamentalny** (foundation model), który następnie można dostosować do rozwiązywania konkretnych zadań.

## Czym jest wstępne uczenie?

Wstępne uczenie (pre-training) stanowi początkową fazę uczenia, w której LLM jest trenowany na wielkoskalowych zbiorach danych tekstowych z wykorzystaniem metod **uczenia samokontrolowanego** (self-supervised learning). Oznacza to, że sygnały uczące (etykiety) są generowane z samych danych, bez konieczności ręcznego oznaczania przez człowieka.

Głównym celem tego etapu jest przewidywanie ukrytych lub przyszłych fragmentów tekstu. W zależności od architektury stosowane są dwa podstawowe zadania:

- **Przyczynowe modelowanie języka (Causal Language Modeling, CLM):** Model uczy się przewidywać następne słowo (token) w sekwencji na podstawie wszystkich poprzednich. Podejście to leży u podstaw modeli generatywnych, takich jak GPT.
- **Maskowane modelowanie języka (Masked Language Modeling, MLM):** Model uczy się odtwarzać losowo „zamaskowane" (ukryte) słowa w tekście, wykorzystując otaczający je dwukierunkowy kontekst (słowa po lewej i prawej stronie). Metoda ta jest stosowana w modelach takich jak BERT.

Dzięki tym zadaniom model jest zmuszony do poznawania składni, semantyki oraz faktycznej wiedzy o świecie, aby skutecznie dokonywać przewidywań.

## Dane do wstępnego uczenia

Skuteczność wstępnego uczenia w znacznej mierze zależy od jakości i różnorodności danych uczących. Wykorzystywane są następujące główne źródła:

- **Strony internetowe:** Zbiory danych, takie jak Common Crawl i C4, zapewniają szeroki zakres tematów, stylów i języków, stanowiąc swoisty „obraz" internetu.
- **Książki:** Korpusy takie jak BookCorpus i The Pile dostarczają ustrukturyzowanego i spójnego tekstu, przydatnego do rozumienia długoterminowych zależności i narracji.
- **Dane konwersacyjne:** Dane z forów (np. Reddit) i mediów społecznościowych, które pomagają modelom opanować nieformalny język i wzorce dialogowe.
- **Dane specjalistyczne:** Artykuły naukowe (z arXiv), kod programistyczny (z GitHub i The Stack) lub teksty wielojęzyczne służące poprawie specyficznych możliwości modelu.

### Przykłady rozkładu danych

Różne modele wykorzystują różne proporcje źródeł, co wpływa na ich końcowe możliwości:

- GPT-3 (175 mld parametrów):\*\* 16% książki, 84% strony internetowe.
- PaLM (540 mld parametrów):\*\* 5% książki, 14% strony internetowe, 50% dane konwersacyjne, 31% inne.
- LLaMA (65 mld parametrów):\*\* 5% książki, 2% strony internetowe, 87% dane konwersacyjne.

Rozkłady te pokazują, że dobór danych jest decyzją strategiczną, która różni się w zależności od celów modelu.

### Często używane korpusy

| Korpus       | Rozmiar | Źródło       | Ostatnia aktualizacja |
|--------------|---------|--------------|-----------------------|
| BookCorpus   | 5GB     | Książki      | Gru-2015              |
| Gutenberg    | \-      | Książki      | Gru-2021              |
| C4           | 800GB   | Common Crawl | Kwi-2019              |
| CC-Stories-R | 31GB    | Common Crawl | Wrz-2019              |
| CC-NEWS      | 78GB    | Common Crawl | Lut-2019              |
| REALNEWS     | 120GB   | Common Crawl | Kwi-2019              |
| OpenWebText  | 38GB    | Linki Reddit | Mar-2023              |
| Pushshift.io | 2TB     | Linki Reddit | Mar-2023              |
| Wikipedia    | 21GB    | Wikipedia    | Mar-2023              |
| The Pile     | 800GB   | Inne         | Gru-2020              |
| ROOTS        | 1.6TB   | Inne         | Cze-2022              |

Często używane zbiory danych do wstępnego uczenia LLM

## Techniki uczenia

Wstępne uczenie LLM wymaga znacznych zasobów obliczeniowych. Do zarządzania tym procesem stosowane są następujące techniki:

- **Uczenie rozproszone:** Wykorzystanie wielu GPU lub TPU do równoległego przetwarzania.
- **Mieszana precyzja (Mixed Precision):** Stosowanie formatów liczbowych o niższej precyzji (np. 16-bitowych zamiast 32-bitowych) w celu przyspieszenia obliczeń i zmniejszenia zużycia pamięci.
- **Punkty kontrolne gradientu (Gradient Checkpointing):** Technika oszczędzania pamięci poprzez ponowne obliczanie, a nie przechowywanie niektórych pośrednich aktywacji.
- **Równoległość modelu (Model Parallelism):** Rozproszenie samego modelu na wiele urządzeń.

Uczenie modelu takiego jak GPT-3 może trwać kilka miesięcy na tysiącach GPU.

## Prawa skalowania

Badania, takie jak praca OpenAI (Kaplan et al., 2020), wykazały, że wydajność modeli językowych poprawia się w przewidywalny sposób wraz ze wzrostem trzech czynników:

- Rozmiaru modelu (liczby parametrów).
- Objętości danych.
- Zasobów obliczeniowych.

Te empiryczne zależności, znane jako **prawa skalowania**, służą jako wskazówka dla twórców przy projektowaniu i uczeniu większych i bardziej wydajnych modeli, umożliwiając optymalne rozdysponowanie budżetu obliczeniowego.

## Wyzwania i osiągnięcia

- **Skalowanie:** Głównym osiągnięciem wstępnego uczenia jest możliwość zrównoważenia rozmiaru modelu, danych i zasobów obliczeniowych w celu osiągnięcia optymalnej wydajności.
- **Jakość danych:** Zapewnienie czystości, różnorodności i braku stronniczości w danych uczących jest kluczowym wyzwaniem.
- **Efektywność:** Opracowanie metod redukcji kosztów obliczeniowych, takich jak ciągłe wstępne uczenie lub bardziej efektywne architektury.
- **Wielojęzyczność:** Tworzenie modeli zdolnych do efektywnego przetwarzania wielu języków wymaga starannego doboru i balansowania danych.

## Zobacz też

- Duże modele językowe
- BERT
- GPT