Az OpenAI két fő fázisra bontja az AI-modellek betanítását
A modell betanítása során a gép elsajátítja a mintafelismerést és a tanulást, ami két fő szakaszra osztható: az általános mintákat tanuló pre-training és a modell finomhangolását végző post-training fázisra.
Az OpenAI bemutatta az AI-modellek működésének alapjait, kiemelve, hogy a betanítás két fő szakaszra oszlik — írja az OpenAI Academy. Az első a „pre-training”, amikor a modell hatalmas mennyiségű szövegből tanul általános mintákat, ezzel széles körű készségeket sajátít el, mint az összefoglalás vagy a fordítás.
Ezt követi a „post-training” fázis, ahol a modell finomhangolása történik. Ebben a szakaszban a cél, hogy a modell megbízhatóbban kövesse az utasításokat, hasznos stílusban kommunikáljon, és jobban kezelje a bonyolult helyzeteket. A biztonsági ellenőrzések is ekkor kapnak hangsúlyt, csökkentve a káros kimeneteket és a nem kívánt kéréseket.
Az OpenAI szerint a nagy nyelvi modellek (LLM-ek), mint a ChatGPT mögött állók, nyelvi mintákból tanulnak, és nem emberi módon „tudnak” dolgokat. Ehelyett a kontextus alapján a legvalószínűbb következő nyelvi elemet jósolják meg. A számítási teljesítmény, a betanítási módszerek és a nagy adathalmazok fejlődése tette lehetővé az egyre nagyobb és fejlettebb LLM-ek létrehozását.
A vállalat két fő kategóriába sorolja a modelleket: a „non-reasoning” (azonnali) modellek gyors, gördülékeny kimenetre optimalizáltak, míg a „reasoning” (gondolkodó) modellek a lépésről lépésre történő problémamegoldásban jeleskednek. Utóbbiak hosszabb ideig tarthatnak, de megbízhatóbbak a komplex feladatoknál, mint például a tervezés vagy a hibakeresés. Az OpenAI Academy további útmutatókat és forrásokat kínál az AI-ismeretek bővítéséhez 2026. április 10-én.