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.