Pre-training

Wprowadzenie

Pre-training (wstępne trenowanie) to pierwszy i najważniejszy etap tworzenia dużych modeli językowych oraz modeli fundamentowych (Foundation Models). Model jest trenowany na ogromnych ilościach nieoznakowanych danych w sposób samonadzorowany (self-supervised), dzięki czemu nabywa szerokiej wiedzy o świecie, języku, faktach i rozumowaniu.

Jak działa Pre-training?

Najczęściej stosowane cele (objectives) pre-treningu to:

• Next Token Prediction (autoregresyjne) – używane w GPT, Llama, Mistral, Grok

• Masked Language Modeling (MLM) – używane w BERT, RoBERTa

• Span Corruption – T5, UL2

• Multimodal contrastive learning – CLIP, LLaVA

Skala pre-treningu

Współczesne modele są trenowane na bilionach tokenów:

• GPT-3 → ~300 miliardów tokenów

• Llama 3 → 15 bilionów tokenów

• GPT-4 / Claude 3 / Grok 3 → szacunkowo dziesiątki bilionów tokenów

Koszt jednego pre-treningu modelu na poziomie flagowca to dziesiątki lub setki milionów dolarów.

Pre-training vs Fine-tuning

• Pre-training – uczenie ogólnej wiedzy na ogromnych danych (kosztowne, raz na model)

• Fine-tuning / Post-training – dalsze dostrajanie na mniejszych, specjalistycznych danych (instrukcje, preferencje ludzkie, domena)

• RLHF / DPO – etap po pre-trainingu, kształtujący zachowanie modelu

Zalety Pre-trainingu na dużą skalę

• Emergent abilities – zdolności, które pojawiają się dopiero przy dużej skali

• Lepsza generalizacja na nowe zadania (zero-shot / few-shot)

• Wiedza światowa zakodowana w wagach modelu

• Podstawa dla dalszego efektywnego dostrajania

Wyzwania

• Ogromne zapotrzebowanie na dane i moc obliczeniową

• Koszt energetyczny i środowiskowy

• Zanieczyszczenie danych (toxic content, bias)

• Diminishing returns – coraz trudniej uzyskać znaczące poprawy

Aktualny status (2026)

Pre-training nadal pozostaje fundamentem wszystkich największych modeli AI. Mimo rozwoju technik efficient pre-training (MoE, Mixture-of-Experts), synthetic data oraz test-time scaling, prawo skalowania (Scaling Laws) nadal obowiązuje. Najwięksi gracze (OpenAI, Anthropic, xAI, Google, Meta, DeepSeek) kontynuują budowę coraz większych modeli pre-trenowanych na bilionach tokenów. Coraz większą rolę odgrywa pre-training multimodalny oraz pre-training na danych syntetycznych generowanych przez silniejsze modele.

office@freenetmedia.pl