A nagy nyelvi modellek tréningje a laboratóriumi diszciplínából a vállalati megoldásfejlesztés fősodrába került. A fejlesztők ma már nemcsak technikai kihívásokkal, hanem új jogi keretekkel, a nyílt forráskódú architektúrák terjedésével és az adatok eredetének átláthatóságára nehezedő nyomással is szembesülnek. Ez a cikk átfogó áttekintést ad arról, mit jelent ma egy AI-modell tréningje – hivatkozásokkal aktuális ügyekre, döntésekre és technológiai fejlesztésekre.
Tréningfolyamat: miből áll
Egy nagy nyelvi modell (LLM) tréningje ma általában az alábbi fázisokból áll:
| Fázis | Leírás |
|---|---|
| Adatgyűjtés | Kiterjedt szövegkorpuszok összegyűjtése (web, könyvek, kód, dokumentáció) |
| Szűrés és tokenizálás | Zaj, duplikátumok eltávolítása, tokenizálás a neurális hálózatok bemenetéhez |
| Előtanítás | A nyelv struktúrájának statisztikai elsajátítása |
| Finomhangolás | A modell igazítása adott doménhez vagy kommunikációs stílushoz |
| Alignment | A kimenetek finomítása visszajelzéssel (pl. RLHF) |
Architekturálisan ma a legtöbb csapat hatékony tréningframeworköket használ, mint a DeepSpeed, Axolotl, vLLM, vagy kisebb, specializált modellekre tér át (Mistral, Phi-3).
Milyen adatokat lehet használni a tréninghez, és miért számít
A tréningadatok megválasztása közvetlenül befolyásolja a modell teljesítményét és jogi helyzetét. 2025 júniusában egy amerikai szövetségi bíróság a Meta javára döntött, amely a LLaMA modell tréningjéhez a Library Genesis adatbázis kalóz könyvmásolatait használta. Vince Chhabria bíró szerint ez transzformatív felhasználásnak (fair use) minősült, mivel a modell nem szó szerint vette át a szövegeket, hanem nyelvi mintázatok tanulására használta őket (The Verge, 2025).
Ezzel párhuzamosan az Anthropic megvédte a Claude modell tréningjét jogszerűen megvásárolt, beszkennelt fizikai könyveken. William Alsup bíró az AI tréninget ahhoz hasonlította, ahogyan az ember megtanul olvasni és írni: az olvasás nem másolás, hanem a elv elsajátítása (AP News, 2025).
