--- title: "Предобучение" source: "https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9F%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" wiki: "systems-analysis.info/wiki" article: "Предобучение" language: "ru" categories: - "Категория:Russian" - "Категория:Большие языковые модели" - "Категория:Машинное обучение" revision_id: 341 wiki_created_at: 2026-09-06T22:07:23Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:07:23Z downloaded_at: 2026-09-07T22:19:12Z --- # Предобучение **Предобучение больших языковых моделей (LLM)** — это фундаментальный этап в создании современных [больших языковых моделей](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели"), который заключается в их обучении на огромных и разнородных массивах неразмеченного текста. Этот процесс позволяет моделям усваивать общие языковые закономерности, знания о мире и семантические связи, формируя так называемую **фундаментальную модель** (foundation model), которую затем можно адаптировать для решения конкретных задач. ## Что такое предобучение? Предобучение (pre-training) представляет собой начальную фазу обучения, в которой LLM подвергается обучению на масштабных текстовых наборах данных с использованием методов **самоконтролируемого обучения** (self-supervised learning). Это означает, что обучающие сигналы (метки) генерируются из самих данных, без необходимости ручной разметки человеком. Основной целью этого этапа является предсказание скрытых или будущих частей текста. В зависимости от архитектуры, используются две основные задачи: - **Каузальное языковое моделирование (Causal Language Modeling, CLM):** Модель учится прогнозировать следующее слово ([токен](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A2%D0%BE%D0%BA%D0%B5%D0%BD "Токен")) в последовательности на основе всех предыдущих. Этот подход лежит в основе генеративных моделей, таких как [GPT](https://systems-analysis.info/wiki/GPT "GPT"). - **Маскированное языковое моделирование (Masked Language Modeling, MLM):** Модель учится восстанавливать случайно «замаскированные» (скрытые) слова в тексте, используя для этого окружающий их двунаправленный контекст (слова слева и справа). Этот метод используется в моделях, таких как [BERT](https://systems-analysis.info/wiki/BERT "BERT"). Благодаря этим задачам, модель вынуждена изучать синтаксис, семантику и фактические знания о мире, чтобы успешно делать предсказания. ## Данные для предобучения Эффективность предобучения в значительной степени зависит от качества и разнообразия обучающих данных. Используются следующие основные источники: - **Веб-страницы:** Массивы данных, такие как Common Crawl и C4, обеспечивают широкий спектр тем, стилей и языков, представляя собой «слепок» интернета. - **Книги:** Корпусы, такие как BookCorpus и The Pile, предоставляют структурированный и связный текст, полезный для понимания долгосрочных зависимостей и нарративов. - **Разговорные данные:** Данные с форумов (например, Reddit) и социальных сетей, которые помогают моделям осваивать неформальный язык и диалоговые паттерны. - **Специализированные данные:** Научные статьи (из arXiv), программный код (из GitHub и The Stack) или многоязычные тексты для улучшения специфических возможностей модели. ### Примеры распределения данных Разные модели используют разное соотношение источников, что влияет на их конечные способности: - GPT-3 (175 млрд параметров):\*\* 16% книги, 84% веб-страницы. - [PaLM](https://systems-analysis.info/wiki/PaLM "PaLM") (540 млрд параметров):\*\* 5% книги, 14% веб-страницы, 50% разговорных данных, 31% другие. - [LLaMA](https://systems-analysis.info/wiki/LLaMA "LLaMA") (65 млрд параметров):\*\* 5% книги, 2% веб-страницы, 87% разговорных данных. Эти распределения показывают, что выбор данных является стратегическим решением, которое варьируется в зависимости от целей модели. ### Часто используемые корпуса | Корпус | Размер | Источник | Последнее обновление | |--------------|--------|---------------|----------------------| | BookCorpus | 5GB | Книги | Дек-2015 | | Gutenberg | \- | Книги | Дек-2021 | | C4 | 800GB | Common Crawl | Апр-2019 | | CC-Stories-R | 31GB | Common Crawl | Сен-2019 | | CC-NEWS | 78GB | Common Crawl | Фев-2019 | | REALNEWS | 120GB | Common Crawl | Апр-2019 | | OpenWebText | 38GB | Ссылки Reddit | Мар-2023 | | Pushshift.io | 2TB | Ссылки Reddit | Мар-2023 | | Wikipedia | 21GB | Википедия | Мар-2023 | | The Pile | 800GB | Другие | Дек-2020 | | ROOTS | 1.6TB | Другие | Июн-2022 | Часто используемые наборы данных для предобучения LLM ## Техники обучения Предобучение LLM требует значительных вычислительных ресурсов. Для управления этим процессом применяются следующие техники: - **Распределенное обучение:** Использование нескольких GPU или TPU для параллельной обработки. - **Смешанная точность (Mixed Precision):** Использование числовых форматов с меньшей точностью (например, 16-битных вместо 32-битных) для ускорения вычислений и снижения использования памяти. - **Контрольные точки градиентов (Gradient Checkpointing):** Техника для экономии памяти путем пересчета, а не хранения некоторых промежуточных активаций. - **Параллелизм моделей (Model Parallelism):** Распределение самой модели по нескольким устройствам. Обучение модели, такой как GPT-3, может занимать несколько месяцев на тысячах GPU. ## Законы масштабирования Исследования, такие как работа OpenAI (Kaplan et al., 2020), показали, что производительность языковых моделей улучшается предсказуемо с увеличением трёх факторов: - Размера модели (количества параметров). - Объёма данных. - Вычислительных ресурсов. Эти эмпирические зависимости, известные как **законы масштабирования**, служат руководством для разработчиков при проектировании и обучении более крупных и мощных моделей, позволяя оптимально распределять вычислительный бюджет. ## Вызовы и достижения - **Масштабирование:** Главное достижение предобучения — это возможность сбалансировать размер модели, данных и вычислений для достижения оптимальной производительности. - **Качество данных:** Обеспечение чистоты, разнообразия и отсутствия предвзятости в обучающих данных является ключевым вызовом. - **Эффективность:** Разработка методов для снижения вычислительных затрат, таких как непрерывное предобучение или более эффективные архитектуры. - **Многоязычность:** Создание моделей, способных эффективно обрабатывать несколько языков, требует тщательного подбора и балансировки данных. ## См. также - [Большие языковые модели](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели") - [BERT](https://systems-analysis.info/wiki/BERT "BERT") - [GPT](https://systems-analysis.info/wiki/GPT "GPT")