--- title: "Pre-training of large language models (VI)" source: "https://systems-analysis.info/int/Pre-training_of_large_language_models_(VI)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Pre-training_of_large_language_models_(VI)" language: "vi" categories: - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Vietnamese" revision_id: 5711 wiki_created_at: 2026-09-06T23:53:03Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:53:03Z downloaded_at: 2026-09-07T23:09:56Z --- # Pre-training of large language models (VI) **Tiền huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)** — đây là giai đoạn nền tảng trong việc xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại, bao gồm việc huấn luyện chúng trên các tập dữ liệu văn bản khổng lồ và đa dạng không có nhãn. Quá trình này cho phép các mô hình tiếp thu các quy luật ngôn ngữ chung, kiến thức về thế giới và các mối liên hệ ngữ nghĩa, hình thành cái gọi là **mô hình nền tảng** (foundation model), sau đó có thể được điều chỉnh để giải quyết các nhiệm vụ cụ thể. ## Pre-training là gì? - Tiền huấn luyện là gì? Tiền huấn luyện (pre-training) là giai đoạn huấn luyện ban đầu, trong đó LLM được huấn luyện trên các tập dữ liệu văn bản quy mô lớn bằng cách sử dụng các phương pháp **self-supervised learning** (học tự giám sát). Điều này có nghĩa là các tín hiệu huấn luyện (nhãn) được tạo ra từ chính dữ liệu, mà không cần con người gán nhãn thủ công. Mục tiêu chính của giai đoạn này là dự đoán các phần bị ẩn hoặc phần tiếp theo của văn bản. Tùy thuộc vào kiến trúc, có hai nhiệm vụ chính được sử dụng: - **Causal Language Modeling (CLM) - Mô hình ngôn ngữ nhân quả:** Mô hình học cách dự đoán từ (token) tiếp theo trong chuỗi dựa trên tất cả các từ trước đó. Cách tiếp cận này là nền tảng của các mô hình sinh, chẳng hạn như GPT. - **Masked Language Modeling (MLM) - Mô hình ngôn ngữ có mặt nạ:** Mô hình học cách khôi phục các từ bị "che" (ẩn) ngẫu nhiên trong văn bản, sử dụng ngữ cảnh hai chiều xung quanh chúng (các từ bên trái và bên phải). Phương pháp này được sử dụng trong các mô hình như BERT. Nhờ các nhiệm vụ này, mô hình buộc phải học cú pháp, ngữ nghĩa và kiến thức thực tế về thế giới để đưa ra các dự đoán chính xác. ## Dữ liệu cho tiền huấn luyện Hiệu quả của tiền huấn luyện phụ thuộc phần lớn vào chất lượng và sự đa dạng của dữ liệu huấn luyện. Các nguồn dữ liệu chính được sử dụng bao gồm: - **Trang web:** Các tập dữ liệu như Common Crawl và C4 cung cấp phạm vi chủ đề, phong cách và ngôn ngữ phong phú, đại diện cho một "ảnh chụp" của internet. - **Sách:** Các kho ngữ liệu như BookCorpus và The Pile cung cấp văn bản có cấu trúc và mạch lạc, hữu ích cho việc hiểu các phụ thuộc dài hạn và các câu chuyện. - **Dữ liệu hội thoại:** Dữ liệu từ các diễn đàn (ví dụ: Reddit) và mạng xã hội, giúp các mô hình nắm bắt ngôn ngữ phi chính thức và các mẫu hội thoại. - **Dữ liệu chuyên biệt:** Các bài báo khoa học (từ arXiv), mã nguồn (từ GitHub và The Stack) hoặc văn bản đa ngôn ngữ để cải thiện các khả năng đặc thù của mô hình. ### Ví dụ về phân phối dữ liệu Các mô hình khác nhau sử dụng tỷ lệ nguồn dữ liệu khác nhau, điều này ảnh hưởng đến khả năng cuối cùng của chúng: - GPT-3 (175 tỷ tham số):\*\* 16% sách, 84% trang web. - PaLM (540 tỷ tham số):\*\* 5% sách, 14% trang web, 50% dữ liệu hội thoại, 31% khác. - LLaMA (65 tỷ tham số):\*\* 5% sách, 2% trang web, 87% dữ liệu hội thoại. Các phân phối này cho thấy việc lựa chọn dữ liệu là một quyết định chiến lược, thay đổi tùy theo mục tiêu của mô hình. ### Các kho ngữ liệu thường được sử dụng | Kho ngữ liệu | Kích thước | Nguồn | Cập nhật lần cuối | |--------------|------------|-----------------|-------------------| | BookCorpus | 5GB | Sách | Tháng 12-2015 | | Gutenberg | \- | Sách | Tháng 12-2021 | | C4 | 800GB | Common Crawl | Tháng 4-2019 | | CC-Stories-R | 31GB | Common Crawl | Tháng 9-2019 | | CC-NEWS | 78GB | Common Crawl | Tháng 2-2019 | | REALNEWS | 120GB | Common Crawl | Tháng 4-2019 | | OpenWebText | 38GB | Liên kết Reddit | Tháng 3-2023 | | Pushshift.io | 2TB | Liên kết Reddit | Tháng 3-2023 | | Wikipedia | 21GB | Wikipedia | Tháng 3-2023 | | The Pile | 800GB | Khác | Tháng 12-2020 | | ROOTS | 1.6TB | Khác | Tháng 6-2022 | Các tập dữ liệu thường được sử dụng để tiền huấn luyện LLM ## Các kỹ thuật huấn luyện Tiền huấn luyện LLM đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể. Các kỹ thuật sau được áp dụng để quản lý quá trình này: - **Huấn luyện phân tán:** Sử dụng nhiều GPU hoặc TPU để xử lý song song. - **Mixed Precision - Độ chính xác hỗn hợp:** Sử dụng các định dạng số có độ chính xác thấp hơn (ví dụ: 16-bit thay vì 32-bit) để tăng tốc tính toán và giảm mức sử dụng bộ nhớ. - **Gradient Checkpointing - Điểm kiểm tra gradient:** Kỹ thuật tiết kiệm bộ nhớ bằng cách tính toán lại, thay vì lưu trữ một số kết quả kích hoạt trung gian. - **Model Parallelism - Song song hóa mô hình:** Phân phối bản thân mô hình trên nhiều thiết bị. Việc huấn luyện một mô hình như GPT-3 có thể mất vài tháng trên hàng nghìn GPU. ## Quy luật tỷ lệ (Scaling Laws) Các nghiên cứu như công trình của OpenAI (Kaplan et al., 2020) đã chỉ ra rằng hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ cải thiện một cách có thể dự đoán được khi tăng ba yếu tố: - Kích thước mô hình (số lượng tham số). - Khối lượng dữ liệu. - Tài nguyên tính toán. Các phụ thuộc thực nghiệm này, được gọi là **quy luật tỷ lệ (scaling laws)**, đóng vai trò hướng dẫn cho các nhà phát triển trong việc thiết kế và huấn luyện các mô hình lớn hơn và mạnh hơn, cho phép phân bổ ngân sách tính toán một cách tối ưu. ## Thách thức và thành tựu - **Tỷ lệ hóa (Scaling):** Thành tựu chính của tiền huấn luyện là khả năng cân bằng kích thước mô hình, dữ liệu và tài nguyên tính toán để đạt được hiệu suất tối ưu. - **Chất lượng dữ liệu:** Đảm bảo sự sạch sẽ, đa dạng và không có sự thiên lệch trong dữ liệu huấn luyện là thách thức chủ chốt. - **Hiệu quả:** Phát triển các phương pháp giảm chi phí tính toán, chẳng hạn như tiền huấn luyện liên tục hoặc các kiến trúc hiệu quả hơn. - **Đa ngôn ngữ:** Xây dựng các mô hình có khả năng xử lý hiệu quả nhiều ngôn ngữ đòi hỏi phải lựa chọn và cân bằng dữ liệu cẩn thận. ## Xem thêm - Mô hình ngôn ngữ lớn - BERT - GPT