--- title: "Обучение больших языковых моделей" source: "https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B1%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D1%85_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D1%85_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9" wiki: "systems-analysis.info/wiki" article: "Обучение_больших_языковых_моделей" language: "ru" categories: - "Категория:Russian" - "Категория:Большие языковые модели" - "Категория:Машинное обучение" revision_id: 317 wiki_created_at: 2026-09-06T22:07:03Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:07:03Z downloaded_at: 2026-09-07T22:19:04Z --- # Обучение больших языковых моделей **Обучение больших языковых моделей (LLM)** — это сложный и ресурсоёмкий процесс, в ходе которого нейронная сеть с миллиардами параметров обучается на огромных массивах текстовых данных для понимания и генерации человеческого языка. Этот процесс является краеугольным камнем в создании современных LLM, таких как [GPT](https://systems-analysis.info/wiki/GPT "GPT"), [BERT](https://systems-analysis.info/wiki/BERT "BERT"), [Claude](https://systems-analysis.info/wiki/Claude "Claude") и [Gemini](https://systems-analysis.info/wiki/Gemini "Gemini"). ## Теоретические основы обучения ### Архитектура Трансформер и механизм внимания Современные LLM почти полностью основаны на архитектуре **[Трансформер](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%90%D1%80%D1%85%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B0_Transformer "Архитектура Transformer")**, которая позволяет эффективно обрабатывать длинные последовательности текста. Ключевым компонентом является **механизм самовнимания (self-attention)**, который даёт модели возможность взвешивать важность каждого слова в контексте всей последовательности. Это позволяет улавливать дальние зависимости и обрабатывать данные параллельно, что значительно ускоряет обучение по сравнению с рекуррентными сетями (RNN). ### Основная задача: предсказание следующего токена Фундаментальная задача, на которой обучается большинство LLM (особенно генеративных, как GPT), — это **языковое моделирование**. Модель учится предсказывать следующий [токен](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A2%D0%BE%D0%BA%D0%B5%D0%BD "Токен") (слово или часть слова) в последовательности, основываясь на всех предыдущих токенах. Формально, модель максимизирует вероятность последовательности $P(X)$ путём разложения её по цепному правилу: $P(X) = \prod\limits_{t = 1}^{T}P(x_{t}|x_{1},\ldots,x_{t - 1})$ Для обучения используется **кросс-энтропийная функция потерь**, которая измеряет расхождение между предсказанным моделью распределением вероятностей и истинным следующим токеном. ## Этапы обучения Процесс обучения LLM обычно состоит из двух основных этапов. ### 1. Предварительное обучение (Pre-training) Это наиболее масштабный и вычислительно затратный этап, на котором модель получает свои фундаментальные знания о языке и мире. - **Данные:** Модель обучается на гигантских корпусах неразмеченного текста, объём которых может достигать триллионов токенов. Источники данных включают веб-страницы (например, Common Crawl), Википедию, цифровые библиотеки книг (Google Books) и репозитории кода (GitHub). - **Цель:** Сформировать универсальные языковые представления. Модель учится грамматике, синтаксису, фактам и даже некоторым элементам логического рассуждения. - **Процесс:** Это самоконтролируемое обучение (self-supervised learning), где метки (правильные следующие токены) извлекаются из самих данных. Обучение может длиться недели или месяцы на кластерах из тысяч GPU или TPU. ### 2. Дообучение (Fine-tuning) и выравнивание (Alignment) После предварительного обучения «сырую» модель необходимо адаптировать для конкретных задач и согласовать с человеческими ожиданиями. - **Дообучение с учителем (Supervised [Fine-tuning](https://systems-analysis.info/wiki/Fine-tuning "Fine-tuning")):** Модель дообучается на небольшом, но качественном наборе размеченных данных (например, пары «инструкция-ответ»), чтобы научиться следовать указаниям. - **Обучение с подкреплением на основе обратной связи человека (RLHF):** Это ключевой метод для выравнивания. Процесс включает несколько шагов: 1. 1. Люди-аннотаторы ранжируют несколько ответов модели на один и тот же запрос от лучшего к худшему. 2. На этих данных обучается **модель вознаграждения (reward model)**, которая учится предсказывать, какой ответ предпочтёт человек. 3. Основная LLM дообучается с помощью алгоритмов подкрепления (например, PPO), используя модель вознаграждения как источник сигнала, чтобы генерировать более полезные, честные и безопасные ответы. Этот двухэтапный подход (pre-training + fine-tuning/alignment) стал стандартом в индустрии, позволяя создавать мощные и в то же время управляемые языковые модели. ## Практические аспекты ### Данные: сбор, масштаб и подготовка Качество и масштаб данных являются определяющими факторами успеха LLM. - **Сбор:** Используются разнообразные источники, чтобы обеспечить широкий охват тем, стилей и языков. - **Очистка и фильтрация:** Критически важный этап, включающий удаление дубликатов, фильтрацию низкокачественного или токсичного контента и балансировку источников, чтобы модель не переучивалась на специфическом интернет-языке. - **[Токенизация](https://systems-analysis.info/wiki/Tokenization "Tokenization"):** Текст разбивается на токены (слова или подслова) с помощью алгоритмов вроде BPE или SentencePiece. Выбор токенизатора и размера словаря напрямую влияет на эффективность и качество модели. ### Распределённое обучение и вычислительные ресурсы Обучение моделей с сотнями миллиардов или триллионами параметров требует колоссальных вычислительных ресурсов и использования техник распределённого обучения. - **Аппаратное обеспечение:** Используются суперкомпьютеры, состоящие из тысяч GPU (например, NVIDIA A100/H100) или TPU (Google), соединённых высокоскоростными сетями (например, InfiniBand). - **Параллелизм:** Для распределения вычислений используются сложные схемы параллелизма: - **Data Parallelism:** Каждая копия модели на своём GPU обрабатывает свою часть данных. - **Model Parallelism:** Сама модель разбивается на части, которые размещаются на разных GPU. Включает тензорный (разбиение матриц) и конвейерный (разбиение слоёв) параллелизм. - **ZeRO (Zero Redundancy Optimizer):** Технология, разработанная Microsoft DeepSpeed, которая устраняет дублирование параметров, градиентов и состояний оптимизатора, позволяя обучать гораздо более крупные модели. - **Фреймворки:** Для реализации этих сложных схем используются специализированные фреймворки, такие как **DeepSpeed**, **Megatron-LM** и Hugging Face Accelerate. ## Историческая эволюция подходов - **1980-1990-е:** Статистические языковые модели, основанные на n-граммах. - **2001-2010-е:** Появление нейросетевых языковых моделей на базе RNN и LSTM, которые лучше улавливали долгосрочные зависимости. - **2017:** Публикация статьи «Attention Is All You Need» и появление архитектуры Трансформер, которая сделала возможным параллельное обучение. - **2018-2019:** Появление первых предобученных трансформеров — GPT-1 и [BERT](https://systems-analysis.info/wiki/BERT "BERT"), которые закрепили парадигму «pre-training + fine-tuning». - **2020:** Выход GPT-3 ознаменовал прорыв в масштабе и появление эмерджентных *few-shot* способностей. - **2022:** Запуск ChatGPT и популяризация RLHF как ключевого метода для создания полезных и безопасных AI-ассистентов. - **2023-н.в.:** Эра мультимодальных моделей (GPT-4, Gemini), гонка за увеличение [контекстного окна](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%BA%D0%BD%D0%BE "Контекстное окно") и развитие агентных возможностей. ## См. также - [Архитектура Transformer](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%90%D1%80%D1%85%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B0_Transformer "Архитектура Transformer") - [GPT](https://systems-analysis.info/wiki/GPT "GPT") - [Tokenization](https://systems-analysis.info/wiki/Tokenization "Tokenization") - [BERT](https://systems-analysis.info/wiki/BERT "BERT") - [Claude](https://systems-analysis.info/wiki/Claude "Claude") ## Ссылки - Введение в LLM — курс от Hugging Face ## Литература - Vaswani, A. et al. (2017). *Attention Is All You Need*. NIPS. - Devlin, J. et al. (2019). *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding*. NAACL. - Brown, T. et al. (2020). *Language Models are Few-Shot Learners*. NIPS. - Ouyang, L. et al. (2022). *Training language models to follow instructions with human feedback*. arXiv:2203.02155.