{"id":1607,"date":"2026-05-26T15:41:16","date_gmt":"2026-05-26T13:41:16","guid":{"rendered":"https:\/\/trzykody.pl\/?p=1607"},"modified":"2026-05-26T15:41:18","modified_gmt":"2026-05-26T13:41:18","slug":"jak-dziala-chatgpt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/trzykody.pl\/index.php\/2026\/05\/26\/jak-dziala-chatgpt\/","title":{"rendered":"Jak dzia\u0142a ChatGPT"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">S\u0105 systemy, kt\u00f3re wykonuj\u0105 dok\u0142adnie zdefiniowane instrukcje, i s\u0105 systemy, kt\u00f3re pr\u00f3buj\u0105 przewidywa\u0107 kolejne elementy informacji na podstawie ogromnej liczby wcze\u015bniejszych przyk\u0142ad\u00f3w. Modele j\u0119zykowe nale\u017c\u0105 do tej drugiej grupy. Nie przechowuj\u0105 gotowych odpowiedzi jak encyklopedia i nie \u201erozumiej\u0105\u201d tekstu w ludzkim sensie &#8211; buduj\u0105 kolejne fragmenty odpowiedzi przez obliczanie prawdopodobie\u0144stw i przetwarzanie kontekstu. W praktyce oznacza to, \u017ce odpowied\u017a powstaje krok po kroku, token po tokenie, a ca\u0142y proces opiera si\u0119 na matematyce, statystyce, optymalizacji i bardzo du\u017cej liczbie operacji wykonywanych r\u00f3wnolegle. W tym kontek\u015bcie warto zrozumie\u0107, <strong>Jak dzia\u0142a <a href=\"https:\/\/trzykody.pl\/index.php\/2026\/04\/17\/chatgpt-jak-uzywac\/\">ChatGPT<\/a><\/strong> i dlaczego jego zachowanie bywa jednocze\u015bnie imponuj\u0105ce i ograniczone.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-rank-math-toc-block\" id=\"rank-math-toc\"><h2>Spis Tre\u015bci<\/h2><nav><ol><li><a href=\"#jak-dziala-chat-gpt-od-strony-architektury-transformera-i-dlaczego-nie-jest-to-klasyczny-silnik-wyszukiwania-informacji\">Jak dzia\u0142a ChatGPT od strony architektury transformera i dlaczego nie jest to klasyczny silnik wyszukiwania informacji<\/a><\/li><li><a href=\"#mechanizm-uwagi-i-sposob-w-jaki-model-wybiera-ktore-fragmenty-kontekstu-sa-najwazniejsze-podczas-generowania-odpowiedzi\">Mechanizm uwagi i spos\u00f3b w jaki model wybiera kt\u00f3re fragmenty kontekstu s\u0105 najwa\u017cniejsze podczas generowania odpowiedzi<\/a><\/li><li><a href=\"#proces-uczenia-modelu-jezykowego-od-przygotowania-danych-az-do-optymalizacji-parametrow-i-ograniczania-bledow\">Proces uczenia modelu j\u0119zykowego od przygotowania danych a\u017c do optymalizacji parametr\u00f3w i ograniczania b\u0142\u0119d\u00f3w<\/a><ol><li><a href=\"#etap-pierwszy-przygotowanie-danych\">Etap pierwszy &#8211; przygotowanie danych<\/a><\/li><li><a href=\"#etap-drugi-propagacja-i-obliczenie-bledu\">Etap drugi &#8211; propagacja i obliczenie b\u0142\u0119du<\/a><\/li><li><a href=\"#etap-trzeci-aktualizacja-parametrow\">Etap trzeci &#8211; aktualizacja parametr\u00f3w<\/a><\/li><\/ol><\/li><li><a href=\"#jak-dziala-chat-gpt-podczas-generowania-odpowiedzi-i-dlaczego-ten-proces-nie-przypomina-myslenia-czlowieka\">Jak dzia\u0142a ChatGPT podczas generowania odpowiedzi i dlaczego ten proces nie przypomina my\u015blenia cz\u0142owieka<\/a><\/li><li><a href=\"#ograniczenia-modeli-jezykowych-oraz-praktyczne-konsekwencje-ich-stosowania-w-pracy-technicznej-i-codziennym-uzyciu\">Ograniczenia modeli j\u0119zykowych oraz praktyczne konsekwencje ich stosowania w pracy technicznej i codziennym u\u017cyciu<\/a><\/li><li><a href=\"#rozszerzenia-pamiec-kontekstowa-narzedzia-zewnetrzne-i-kierunek-rozwoju-wspolczesnych-systemow-generatywnych\">Rozszerzenia pami\u0119\u0107 kontekstowa narz\u0119dzia zewn\u0119trzne i kierunek rozwoju wsp\u00f3\u0142czesnych system\u00f3w generatywnych<\/a><\/li><li><a href=\"#uwagi-praktyczne-i-rzeczy-ktore-najczesciej-powoduja-bledne-oczekiwania-wobec-modeli-jezykowych\">Uwagi praktyczne i rzeczy kt\u00f3re najcz\u0119\u015bciej powoduj\u0105 b\u0142\u0119dne oczekiwania wobec modeli j\u0119zykowych<\/a><\/li><li><a href=\"#faq\">FAQ<\/a><\/li><\/ol><\/nav><\/div>\n\n\n\n<h2 id=\"jak-dziala-chat-gpt-od-strony-architektury-transformera-i-dlaczego-nie-jest-to-klasyczny-silnik-wyszukiwania-informacji\" class=\"wp-block-heading\">Jak dzia\u0142a ChatGPT od strony architektury transformera i dlaczego nie jest to klasyczny silnik wyszukiwania informacji<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Podstaw\u0105 dzia\u0142ania wsp\u00f3\u0142czesnych modeli j\u0119zykowych jest architektura transformera zaproponowana w 2017 roku. Jej najwa\u017cniejsza cecha polega na tym, \u017ce model nie analizuje tekstu wy\u0142\u0105cznie sekwencyjnie, lecz potrafi r\u00f3wnolegle ocenia\u0107 relacje mi\u0119dzy wieloma fragmentami wej\u015bcia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Klasyczny program dzia\u0142a wed\u0142ug prostego schematu:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>otrzymuje dane,<\/li>\n\n\n\n<li>wykonuje instrukcje,<\/li>\n\n\n\n<li>zwraca wynik.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Model j\u0119zykowy dzia\u0142a inaczej:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>otrzymuje tekst,<\/li>\n\n\n\n<li>zamienia go na reprezentacj\u0119 numeryczn\u0105,<\/li>\n\n\n\n<li>analizuje zale\u017cno\u015bci mi\u0119dzy elementami,<\/li>\n\n\n\n<li>przewiduje nast\u0119pny fragment odpowiedzi,<\/li>\n\n\n\n<li>powtarza proces wielokrotnie.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Istotne jest rozr\u00f3\u017cnienie mi\u0119dzy wyszukiwaniem a generowaniem.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Silnik wyszukiwarki znajduje istniej\u0105ce dokumenty.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Model generatywny tworzy nowy tekst na podstawie wzorc\u00f3w statystycznych.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Jednostk\u0105 przetwarzania nie jest ca\u0142e s\u0142owo, ale token.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Token mo\u017ce oznacza\u0107:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>ca\u0142e s\u0142owo,<\/li>\n\n\n\n<li>fragment s\u0142owa,<\/li>\n\n\n\n<li>znak interpunkcyjny,<\/li>\n\n\n\n<li>liczb\u0119.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Przyk\u0142ad podzia\u0142u:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Wej\u015bcie<\/th><th>Przyk\u0142adowe tokeny<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>\u201eProgramowanie\u201d<\/td><td>\u201eProgram\u201d, \u201eowanie\u201d<\/td><\/tr><tr><td>\u201eChatGPT dzia\u0142a\u201d<\/td><td>\u201eChat\u201d, \u201eGPT\u201d, \u201edzia\u0142a\u201d<\/td><\/tr><tr><td>\u201e2026\u201d<\/td><td>\u201e20\u201d, \u201e26\u201d<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Model nie widzi tekstu jako zda\u0144. Dla niego jest to ci\u0105g liczb reprezentuj\u0105cych tokeny.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ka\u017cdy token zostaje zamieniony na wektor liczbowy.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Poj\u0119cie<\/th><th>Znaczenie<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Tokenizacja<\/td><td>Zamiana tekstu na mniejsze jednostki<\/td><\/tr><tr><td>Embedding<\/td><td>Zamiana tokenu na wektor liczb<\/td><\/tr><tr><td>Inferencja<\/td><td>Proces generowania odpowiedzi<\/td><\/tr><tr><td>Parametry<\/td><td>Liczby opisuj\u0105ce zachowanie modelu<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nowoczesne modele operuj\u0105 na miliardach parametr\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Parametr nie oznacza wiedzy wprost.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">To pojedyncza warto\u015b\u0107 liczbowa wp\u0142ywaj\u0105ca na spos\u00f3b przekszta\u0142cania danych.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"mechanizm-uwagi-i-sposob-w-jaki-model-wybiera-ktore-fragmenty-kontekstu-sa-najwazniejsze-podczas-generowania-odpowiedzi\" class=\"wp-block-heading\">Mechanizm uwagi i spos\u00f3b w jaki model wybiera kt\u00f3re fragmenty kontekstu s\u0105 najwa\u017cniejsze podczas generowania odpowiedzi<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Najbardziej charakterystycznym elementem transformera jest mechanizm attention.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Jego zadaniem jest okre\u015blenie:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>kt\u00f3re s\u0142owa s\u0105 wa\u017cne,<\/li>\n\n\n\n<li>jakie relacje mi\u0119dzy nimi wyst\u0119puj\u0105,<\/li>\n\n\n\n<li>kt\u00f3re informacje nale\u017cy zachowa\u0107.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Przyk\u0142ad zdania:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eProgramista poprawi\u0142 kod, poniewa\u017c by\u0142 nieoptymalny\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pytanie: co by\u0142o nieoptymalne?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Model musi ustali\u0107 relacj\u0119 mi\u0119dzy \u201eby\u0142\u201d i \u201ekod\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Attention nadaje wag\u0119 po\u0142\u0105czeniom.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Uproszczony zapis matematyczny:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Element<\/th><th>Wz\u00f3r<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Attention<\/td><td><math xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1998\/Math\/MathML\"><semantics><mrow><mi>A<\/mi><mi>t<\/mi><mi>t<\/mi><mi>e<\/mi><mi>n<\/mi><mi>t<\/mi><mi>i<\/mi><mi>o<\/mi><mi>n<\/mi><mo stretchy=\"false\">(<\/mo><mi>Q<\/mi><mo separator=\"true\">,<\/mo><mi>K<\/mi><mo separator=\"true\">,<\/mo><mi>V<\/mi><mo stretchy=\"false\">)<\/mo><mo>=<\/mo><mi>s<\/mi><mi>o<\/mi><mi>f<\/mi><mi>t<\/mi><mi>m<\/mi><mi>a<\/mi><mi>x<\/mi><mo stretchy=\"false\">(<\/mo><mfrac><mrow><mi>Q<\/mi><msup><mi>K<\/mi><mi>T<\/mi><\/msup><\/mrow><msqrt><mi>d<\/mi><\/msqrt><\/mfrac><mo stretchy=\"false\">)<\/mo><mi>V<\/mi><\/mrow><annotation encoding=\"application\/x-tex\">Attention(Q,K,V)=softmax(\\frac{QK^T}{\\sqrt{d}})V<\/annotation><\/semantics><\/math>Attention(Q,K,V)=softmax(d\u200bQKT\u200b)V<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Znaczenie sk\u0142adnik\u00f3w:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Symbol<\/th><th>Znaczenie<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Q<\/td><td>Query &#8211; czego szukamy<\/td><\/tr><tr><td>K<\/td><td>Key &#8211; gdzie szukamy<\/td><\/tr><tr><td>V<\/td><td>Value &#8211; informacja do pobrania<\/td><\/tr><tr><td>softmax<\/td><td>Normalizacja wag<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">To nie jest wyszukiwanie znacze\u0144 w s\u0142owniku.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Model buduje dynamiczn\u0105 map\u0119 zale\u017cno\u015bci dla ka\u017cdego zapytania.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Przyk\u0142ad intuicyjny:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Je\u017celi u\u017cytkownik pyta o algorytmy sortowania, model zwi\u0119ksza znaczenie token\u00f3w zwi\u0105zanych z programowaniem, a zmniejsza znaczenie niepowi\u0105zanych fragment\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dzi\u0119ki temu mo\u017cliwe staje si\u0119 utrzymanie sp\u00f3jno\u015bci nawet przy d\u0142u\u017cszych odpowiedziach.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Problem pojawia si\u0119 przy bardzo d\u0142ugim kontek\u015bcie.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Koszt klasycznego attention ro\u015bnie w przybli\u017ceniu kwadratowo wzgl\u0119dem d\u0142ugo\u015bci wej\u015bcia:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Zale\u017cno\u015b\u0107<\/th><th>Z\u0142o\u017cono\u015b\u0107<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Self-attention<\/td><td><math xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1998\/Math\/MathML\"><semantics><mrow><mi>O<\/mi><mo stretchy=\"false\">(<\/mo><msup><mi>n<\/mi><mn>2<\/mn><\/msup><mo stretchy=\"false\">)<\/mo><\/mrow><annotation encoding=\"application\/x-tex\">O(n^2)<\/annotation><\/semantics><\/math>O(n2)<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dlatego du\u017ce modele stosuj\u0105 dodatkowe optymalizacje pami\u0119ci i oblicze\u0144.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"proces-uczenia-modelu-jezykowego-od-przygotowania-danych-az-do-optymalizacji-parametrow-i-ograniczania-bledow\" class=\"wp-block-heading\">Proces uczenia modelu j\u0119zykowego od przygotowania danych a\u017c do optymalizacji parametr\u00f3w i ograniczania b\u0142\u0119d\u00f3w<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Model nie pojawia si\u0119 gotowy.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Uczenie przebiega etapami.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"etap-pierwszy-przygotowanie-danych\" class=\"wp-block-heading\">Etap pierwszy &#8211; przygotowanie danych<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dane pochodz\u0105 z du\u017cych zbior\u00f3w tekst\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Proces obejmuje:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>filtrowanie duplikat\u00f3w,<\/li>\n\n\n\n<li>usuwanie cz\u0119\u015bci b\u0142\u0119dnych danych,<\/li>\n\n\n\n<li>normalizacj\u0119 format\u00f3w,<\/li>\n\n\n\n<li>tokenizacj\u0119.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nast\u0119pnie model dostaje zadanie przewidywania kolejnego tokenu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Przyk\u0142ad:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wej\u015bcie:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eAlgorytm sortowania dzia\u0142a przez \u2026\u201d<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cel:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">przewidzie\u0107 nast\u0119pny fragment.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"etap-drugi-propagacja-i-obliczenie-bledu\" class=\"wp-block-heading\">Etap drugi &#8211; propagacja i obliczenie b\u0142\u0119du<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Model generuje wynik.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nast\u0119pnie liczona jest strata.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Popularna funkcja:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Funkcja<\/th><th>Wz\u00f3r<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Cross-entropy<\/td><td><math xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1998\/Math\/MathML\"><semantics><mrow><mi>L<\/mi><mo>=<\/mo><mo>\u2212<\/mo><mo>\u2211<\/mo><msub><mi>y<\/mi><mi>i<\/mi><\/msub><mi>log<\/mi><mo>\u2061<\/mo><mo stretchy=\"false\">(<\/mo><msub><mi>p<\/mi><mi>i<\/mi><\/msub><mo stretchy=\"false\">)<\/mo><\/mrow><annotation encoding=\"application\/x-tex\">L=-\\sum y_i \\log(p_i)<\/annotation><\/semantics><\/math>L=\u2212\u2211yi\u200blog(pi\u200b)<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im mniejsza warto\u015b\u0107, tym trafniejsze przewidywanie.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"etap-trzeci-aktualizacja-parametrow\" class=\"wp-block-heading\">Etap trzeci &#8211; aktualizacja parametr\u00f3w<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wykorzystywany jest gradient.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Typowy schemat:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Operacja<\/th><th>Opis<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Forward pass<\/td><td>Obliczenie odpowiedzi<\/td><\/tr><tr><td>Loss<\/td><td>Obliczenie b\u0142\u0119du<\/td><\/tr><tr><td>Backpropagation<\/td><td>Wyznaczenie wp\u0142ywu parametr\u00f3w<\/td><\/tr><tr><td>Update<\/td><td>Korekta parametr\u00f3w<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Przyk\u0142ad szkolny w Pythonie:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>J\u0119zyk<\/th><th>Kod<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Python<\/td><td><code>python\\nw=0.5\\nblad=0.1\\nlr=0.01\\nw=w-lr*blad\\nprint(w)\\n<\/code><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Przyk\u0142ad idei aktualizacji w C:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>J\u0119zyk<\/th><th>Kod<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>C<\/td><td><code>c\\n#include &lt;stdio.h&gt;\\nint main(){\\nfloat w=0.5;\\nfloat g=0.1;\\nw-=0.01*g;\\nprintf(\\\"%.3f\\\",w);\\n}\\n<\/code><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Przyk\u0142ad w C++:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>J\u0119zyk<\/th><th>Kod<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>C++<\/td><td><code>cpp\\n#include &lt;iostream&gt;\\nint main(){\\ndouble p=0.5;\\np-=0.01*0.1;\\nstd::cout&lt;&lt;p;\\n}\\n<\/code><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W rzeczywistych modelach liczba takich operacji liczona jest w bilionach.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"jak-dziala-chat-gpt-podczas-generowania-odpowiedzi-i-dlaczego-ten-proces-nie-przypomina-myslenia-czlowieka\" class=\"wp-block-heading\">Jak dzia\u0142a ChatGPT podczas generowania odpowiedzi i dlaczego ten proces nie przypomina my\u015blenia cz\u0142owieka<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Po zako\u0144czeniu treningu rozpoczyna si\u0119 etap inferencji.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">U\u017cytkownik wpisuje tekst.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Proces wygl\u0105da nast\u0119puj\u0105co:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>tekst jest tokenizowany,<\/li>\n\n\n\n<li>tokeny trafiaj\u0105 do modelu,<\/li>\n\n\n\n<li>obliczane s\u0105 prawdopodobie\u0144stwa,<\/li>\n\n\n\n<li>wybierany jest nast\u0119pny token,<\/li>\n\n\n\n<li>odpowied\u017a jest rozszerzana.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Przyk\u0142ad uproszczony:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Kontekst<\/th><th>Mo\u017cliwe nast\u0119pne s\u0142owo<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>\u201eStolica Polski to\u201d<\/td><td>Warszawa 0.94<\/td><\/tr><tr><td><\/td><td>Krak\u00f3w 0.03<\/td><\/tr><tr><td><\/td><td>Gda\u0144sk 0.01<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W praktyce stosuje si\u0119 dodatkowe techniki.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Technika<\/th><th>Cel<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Temperature<\/td><td>Regulacja losowo\u015bci<\/td><\/tr><tr><td>Top-k<\/td><td>Ograniczenie liczby kandydat\u00f3w<\/td><\/tr><tr><td>Top-p<\/td><td>Dynamiczny wyb\u00f3r prawdopodobie\u0144stwa<\/td><\/tr><tr><td>Beam search<\/td><td>Analiza wielu \u015bcie\u017cek<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Temperatura bliska 0:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>odpowiedzi bardziej przewidywalne.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Temperatura wy\u017csza:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>wi\u0119ksza r\u00f3\u017cnorodno\u015b\u0107,<\/li>\n\n\n\n<li>wi\u0119ksze ryzyko b\u0142\u0119d\u00f3w.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Model nie posiada \u015bwiadomo\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nie buduje w\u0142asnych przekona\u0144.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nie sprawdza automatycznie prawdziwo\u015bci wygenerowanego tekstu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Generuje odpowied\u017a najbardziej zgodn\u0105 ze wzorcami i dost\u0119pnym kontekstem.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"ograniczenia-modeli-jezykowych-oraz-praktyczne-konsekwencje-ich-stosowania-w-pracy-technicznej-i-codziennym-uzyciu\" class=\"wp-block-heading\">Ograniczenia modeli j\u0119zykowych oraz praktyczne konsekwencje ich stosowania w pracy technicznej i codziennym u\u017cyciu<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Najcz\u0119stszy b\u0142\u0105d u\u017cytkownik\u00f3w polega na przypisywaniu modelowi w\u0142a\u015bciwo\u015bci, kt\u00f3rych nie ma.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Typowe ograniczenia:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Problem<\/th><th>Co si\u0119 dzieje<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Halucynacje<\/td><td>Generowanie nieistniej\u0105cych informacji<\/td><\/tr><tr><td>Ograniczony kontekst<\/td><td>Utrata wcze\u015bniejszych danych<\/td><\/tr><tr><td>Brak aktualno\u015bci<\/td><td>Wiedza nie zawsze jest bie\u017c\u0105ca<\/td><\/tr><tr><td>Nadmierna pewno\u015b\u0107<\/td><td>B\u0142\u0119dna odpowied\u017a brzmi przekonuj\u0105co<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Przyk\u0142ad praktyczny.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">U\u017cytkownik prosi o implementacj\u0119 algorytmu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Model wygeneruje poprawnie wygl\u0105daj\u0105cy kod.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Jednak:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>mo\u017ce u\u017cy\u0107 nieistniej\u0105cej funkcji,<\/li>\n\n\n\n<li>pomin\u0105\u0107 przypadek brzegowy,<\/li>\n\n\n\n<li>b\u0142\u0119dnie oszacowa\u0107 z\u0142o\u017cono\u015b\u0107.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dlatego w praktyce technicznej stosuje si\u0119 zasad\u0119:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">wygenerowany wynik zawsze przechodzi walidacj\u0119.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dobre zastosowania:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>tworzenie szkic\u00f3w kodu,<\/li>\n\n\n\n<li>dokumentacja,<\/li>\n\n\n\n<li>nauka,<\/li>\n\n\n\n<li>analiza tekst\u00f3w,<\/li>\n\n\n\n<li>prototypowanie.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">S\u0142absze zastosowania:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>samodzielne decyzje finansowe,<\/li>\n\n\n\n<li>diagnozy,<\/li>\n\n\n\n<li>niekontrolowane generowanie kodu produkcyjnego.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 id=\"rozszerzenia-pamiec-kontekstowa-narzedzia-zewnetrzne-i-kierunek-rozwoju-wspolczesnych-systemow-generatywnych\" class=\"wp-block-heading\">Rozszerzenia pami\u0119\u0107 kontekstowa narz\u0119dzia zewn\u0119trzne i kierunek rozwoju wsp\u00f3\u0142czesnych system\u00f3w generatywnych<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wsp\u00f3\u0142czesne systemy coraz rzadziej opieraj\u0105 si\u0119 wy\u0142\u0105cznie na jednym modelu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Powstaj\u0105 architektury hybrydowe.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sk\u0142adniki takiego rozwi\u0105zania:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Element<\/th><th>Funkcja<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Model j\u0119zykowy<\/td><td>Generowanie tre\u015bci<\/td><\/tr><tr><td>System pami\u0119ci<\/td><td>Przechowywanie kontekstu<\/td><\/tr><tr><td>Narz\u0119dzia zewn\u0119trzne<\/td><td>Obliczenia i pobieranie danych<\/td><\/tr><tr><td>Walidacja<\/td><td>Kontrola odpowiedzi<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Coraz cz\u0119\u015bciej spotykane s\u0105 rozwi\u0105zania typu:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">RAG &#8211; Retrieval Augmented Generation.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Schemat:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Krok<\/th><th>Operacja<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>1<\/td><td>Pobranie dokument\u00f3w<\/td><\/tr><tr><td>2<\/td><td>Wyb\u00f3r fragment\u00f3w<\/td><\/tr><tr><td>3<\/td><td>Przekazanie do modelu<\/td><\/tr><tr><td>4<\/td><td>Wygenerowanie odpowiedzi<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Zmniejsza to liczb\u0119 b\u0142\u0119d\u00f3w i poprawia aktualno\u015b\u0107 informacji.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">R\u00f3wnolegle rozwijane s\u0105 techniki:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>d\u0142u\u017cszego kontekstu,<\/li>\n\n\n\n<li>redukcji koszt\u00f3w inferencji,<\/li>\n\n\n\n<li>lepszego rozumowania wieloetapowego,<\/li>\n\n\n\n<li>integracji z narz\u0119dziami obliczeniowymi.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 id=\"uwagi-praktyczne-i-rzeczy-ktore-najczesciej-powoduja-bledne-oczekiwania-wobec-modeli-jezykowych\" class=\"wp-block-heading\">Uwagi praktyczne i rzeczy kt\u00f3re najcz\u0119\u015bciej powoduj\u0105 b\u0142\u0119dne oczekiwania wobec modeli j\u0119zykowych<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Kilka obserwacji z codziennego u\u017cycia:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>d\u0142u\u017csze polecenie nie zawsze daje lepszy wynik,<\/li>\n\n\n\n<li>konkretne ograniczenia zwykle poprawiaj\u0105 jako\u015b\u0107 odpowiedzi,<\/li>\n\n\n\n<li>podanie formatu wyj\u015bcia zmniejsza liczb\u0119 b\u0142\u0119d\u00f3w,<\/li>\n\n\n\n<li>podzia\u0142 problemu na etapy daje stabilniejsze rezultaty,<\/li>\n\n\n\n<li>warto oddziela\u0107 fakty od interpretacji.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dla zada\u0144 technicznych dobrze dzia\u0142a schemat:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>okre\u015bl cel,<\/li>\n\n\n\n<li>podaj dane wej\u015bciowe,<\/li>\n\n\n\n<li>okre\u015bl ograniczenia,<\/li>\n\n\n\n<li>popro\u015b o weryfikacj\u0119 wyniku.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">To zwykle daje bardziej przewidywalne odpowiedzi ni\u017c pojedyncze, bardzo og\u00f3lne pytanie.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"faq\" class=\"wp-block-heading\">FAQ<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Czy model przechowuje moje pytania jako gotow\u0105 baz\u0119 odpowiedzi?<\/strong><br>Nie. Odpowied\u017a jest generowana dynamicznie na podstawie aktualnego kontekstu i parametr\u00f3w modelu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Czy model rozumie znaczenie s\u0142\u00f3w tak jak cz\u0142owiek?<\/strong><br>Nie w sensie poznawczym. Operuje reprezentacjami statystycznymi i relacjami mi\u0119dzy tokenami.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Dlaczego model czasem podaje b\u0142\u0119dne informacje?<\/strong><br>Poniewa\u017c generuje najbardziej prawdopodobny ci\u0105g tekstu, a nie wykonuje automatycznej weryfikacji fakt\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Czy wi\u0119ksza liczba parametr\u00f3w zawsze oznacza lepszy model?<\/strong><br>Nie. Liczy si\u0119 tak\u017ce jako\u015b\u0107 danych, architektura, trening i spos\u00f3b u\u017cycia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Czy model mo\u017ce wykonywa\u0107 obliczenia dok\u0142adnie?<\/strong><br>Proste &#8211; cz\u0119sto tak. Z\u0142o\u017cone &#8211; lepiej weryfikowa\u0107 z u\u017cyciem narz\u0119dzi obliczeniowych.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Czy modele j\u0119zykowe zast\u0105pi\u0105 klasyczne programowanie?<\/strong><br>Obecnie nie. Znacznie cz\u0119\u015bciej przyspieszaj\u0105 prac\u0119 programisty ni\u017c eliminuj\u0105 potrzeb\u0119 pisania i rozumienia kodu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>\u0179r\u00f3d\u0142o Foto: Magnific<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>S\u0105 systemy, kt\u00f3re wykonuj\u0105 dok\u0142adnie zdefiniowane instrukcje, i s\u0105 systemy, kt\u00f3re pr\u00f3buj\u0105 przewidywa\u0107 kolejne elementy informacji na podstawie ogromnej liczby wcze\u015bniejszych przyk\u0142ad\u00f3w. Modele j\u0119zykowe nale\u017c\u0105 do tej drugiej grupy. Nie przechowuj\u0105 gotowych odpowiedzi jak encyklopedia i nie \u201erozumiej\u0105\u201d tekstu w ludzkim sensie &#8211; buduj\u0105 kolejne fragmenty odpowiedzi przez obliczanie prawdopodobie\u0144stw i przetwarzanie kontekstu. W praktyce oznacza to, \u017ce odpowied\u017a powstaje krok po kroku, token po tokenie, a ca\u0142y proces opiera si\u0119 na matematyce, statystyce, optymalizacji i bardzo du\u017cej liczbie operacji wykonywanych r\u00f3wnolegle. W tym kontek\u015bcie warto zrozumie\u0107, Jak dzia\u0142a ChatGPT i dlaczego jego zachowanie bywa jednocze\u015bnie imponuj\u0105ce i ograniczone. Jak dzia\u0142a ChatGPT od strony architektury transformera i dlaczego nie jest to klasyczny silnik wyszukiwania informacji Podstaw\u0105 dzia\u0142ania wsp\u00f3\u0142czesnych modeli j\u0119zykowych jest architektura transformera zaproponowana w 2017 roku. Jej najwa\u017cniejsza cecha polega na tym, \u017ce model nie analizuje tekstu wy\u0142\u0105cznie sekwencyjnie, lecz potrafi r\u00f3wnolegle ocenia\u0107 relacje mi\u0119dzy wieloma fragmentami wej\u015bcia. Klasyczny program dzia\u0142a wed\u0142ug prostego schematu: Model j\u0119zykowy dzia\u0142a inaczej: Istotne jest rozr\u00f3\u017cnienie mi\u0119dzy wyszukiwaniem a generowaniem. Silnik wyszukiwarki znajduje istniej\u0105ce dokumenty. Model generatywny tworzy nowy tekst na podstawie wzorc\u00f3w statystycznych. Jednostk\u0105 przetwarzania nie jest ca\u0142e s\u0142owo, ale token. Token mo\u017ce oznacza\u0107: Przyk\u0142ad podzia\u0142u: Wej\u015bcie Przyk\u0142adowe tokeny \u201eProgramowanie\u201d \u201eProgram\u201d, \u201eowanie\u201d \u201eChatGPT dzia\u0142a\u201d \u201eChat\u201d, \u201eGPT\u201d, \u201edzia\u0142a\u201d \u201e2026\u201d \u201e20\u201d, \u201e26\u201d Model nie widzi tekstu jako zda\u0144. Dla niego jest to ci\u0105g liczb reprezentuj\u0105cych tokeny. Ka\u017cdy token zostaje zamieniony na wektor liczbowy. Poj\u0119cie Znaczenie Tokenizacja Zamiana tekstu na mniejsze jednostki Embedding Zamiana tokenu na wektor liczb Inferencja Proces generowania odpowiedzi Parametry Liczby opisuj\u0105ce zachowanie modelu Nowoczesne modele operuj\u0105 na miliardach parametr\u00f3w. Parametr nie oznacza wiedzy wprost. To pojedyncza warto\u015b\u0107 liczbowa wp\u0142ywaj\u0105ca na spos\u00f3b przekszta\u0142cania danych. Mechanizm uwagi i spos\u00f3b w jaki model wybiera kt\u00f3re fragmenty kontekstu s\u0105 najwa\u017cniejsze podczas generowania odpowiedzi Najbardziej charakterystycznym elementem transformera jest mechanizm attention. Jego zadaniem jest okre\u015blenie: Przyk\u0142ad zdania: \u201eProgramista poprawi\u0142 kod, poniewa\u017c by\u0142 nieoptymalny\u201d. Pytanie: co by\u0142o nieoptymalne? Model musi ustali\u0107 relacj\u0119 mi\u0119dzy \u201eby\u0142\u201d i \u201ekod\u201d. Attention nadaje wag\u0119 po\u0142\u0105czeniom. Uproszczony zapis matematyczny: Element Wz\u00f3r Attention Attention(Q,K,V)=softmax(QKTd)VAttention(Q,K,V)=softmax(\\frac{QK^T}{\\sqrt{d}})VAttention(Q,K,V)=softmax(d\u200bQKT\u200b)V Znaczenie sk\u0142adnik\u00f3w: Symbol Znaczenie Q Query &#8211; czego szukamy K Key &#8211; gdzie szukamy V Value &#8211; informacja do pobrania softmax Normalizacja wag To nie jest wyszukiwanie znacze\u0144 w s\u0142owniku. Model buduje dynamiczn\u0105 map\u0119 zale\u017cno\u015bci dla ka\u017cdego zapytania. Przyk\u0142ad intuicyjny: Je\u017celi u\u017cytkownik pyta o algorytmy sortowania, model zwi\u0119ksza znaczenie token\u00f3w zwi\u0105zanych z programowaniem, a zmniejsza znaczenie niepowi\u0105zanych fragment\u00f3w. Dzi\u0119ki temu mo\u017cliwe staje si\u0119 utrzymanie sp\u00f3jno\u015bci nawet przy d\u0142u\u017cszych odpowiedziach. Problem pojawia si\u0119 przy bardzo d\u0142ugim kontek\u015bcie. Koszt klasycznego attention ro\u015bnie w przybli\u017ceniu kwadratowo wzgl\u0119dem d\u0142ugo\u015bci wej\u015bcia: Zale\u017cno\u015b\u0107 Z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 Self-attention O(n2)O(n^2)O(n2) Dlatego du\u017ce modele stosuj\u0105 dodatkowe optymalizacje pami\u0119ci i oblicze\u0144. Proces uczenia modelu j\u0119zykowego od przygotowania danych a\u017c do optymalizacji parametr\u00f3w i ograniczania b\u0142\u0119d\u00f3w Model nie pojawia si\u0119 gotowy. Uczenie przebiega etapami. Etap pierwszy &#8211; przygotowanie danych Dane pochodz\u0105 z du\u017cych zbior\u00f3w tekst\u00f3w. Proces obejmuje: Nast\u0119pnie model dostaje zadanie przewidywania kolejnego tokenu. Przyk\u0142ad: Wej\u015bcie: \u201eAlgorytm sortowania dzia\u0142a przez \u2026\u201d Cel: przewidzie\u0107 nast\u0119pny fragment. Etap drugi &#8211; propagacja i obliczenie b\u0142\u0119du Model generuje wynik. Nast\u0119pnie liczona jest strata. Popularna funkcja: Funkcja Wz\u00f3r Cross-entropy L=\u2212\u2211yilog\u2061(pi)L=-\\sum y_i \\log(p_i)L=\u2212\u2211yi\u200blog(pi\u200b) Im mniejsza warto\u015b\u0107, tym trafniejsze przewidywanie. Etap trzeci &#8211; aktualizacja parametr\u00f3w Wykorzystywany jest gradient. Typowy schemat: Operacja Opis Forward pass Obliczenie odpowiedzi Loss Obliczenie b\u0142\u0119du Backpropagation Wyznaczenie wp\u0142ywu parametr\u00f3w Update Korekta parametr\u00f3w Przyk\u0142ad szkolny w Pythonie: J\u0119zyk Kod Python python\\nw=0.5\\nblad=0.1\\nlr=0.01\\nw=w-lr*blad\\nprint(w)\\n Przyk\u0142ad idei aktualizacji w C: J\u0119zyk Kod C c\\n#include &lt;stdio.h&gt;\\nint main(){\\nfloat w=0.5;\\nfloat g=0.1;\\nw-=0.01*g;\\nprintf(\\&#8221;%.3f\\&#8221;,w);\\n}\\n Przyk\u0142ad w C++: J\u0119zyk Kod C++ cpp\\n#include &lt;iostream&gt;\\nint main(){\\ndouble p=0.5;\\np-=0.01*0.1;\\nstd::cout&lt;&lt;p;\\n}\\n W rzeczywistych modelach liczba takich operacji liczona jest w bilionach. Jak dzia\u0142a ChatGPT podczas generowania odpowiedzi i dlaczego ten proces nie przypomina my\u015blenia cz\u0142owieka Po zako\u0144czeniu treningu rozpoczyna si\u0119 etap inferencji. U\u017cytkownik wpisuje tekst. Proces wygl\u0105da nast\u0119puj\u0105co: Przyk\u0142ad uproszczony: Kontekst Mo\u017cliwe nast\u0119pne s\u0142owo \u201eStolica Polski to\u201d Warszawa 0.94 Krak\u00f3w 0.03 Gda\u0144sk 0.01 W praktyce stosuje si\u0119 dodatkowe techniki. Technika Cel Temperature Regulacja losowo\u015bci Top-k Ograniczenie liczby kandydat\u00f3w Top-p Dynamiczny wyb\u00f3r prawdopodobie\u0144stwa Beam search Analiza wielu \u015bcie\u017cek Temperatura bliska 0: Temperatura wy\u017csza: Model nie posiada \u015bwiadomo\u015bci. Nie buduje w\u0142asnych przekona\u0144. Nie sprawdza automatycznie prawdziwo\u015bci wygenerowanego tekstu. Generuje odpowied\u017a najbardziej zgodn\u0105 ze wzorcami i dost\u0119pnym kontekstem. Ograniczenia modeli j\u0119zykowych oraz praktyczne konsekwencje ich stosowania w pracy technicznej i codziennym u\u017cyciu Najcz\u0119stszy b\u0142\u0105d u\u017cytkownik\u00f3w polega na przypisywaniu modelowi w\u0142a\u015bciwo\u015bci, kt\u00f3rych nie ma. Typowe ograniczenia: Problem Co si\u0119 dzieje Halucynacje Generowanie nieistniej\u0105cych informacji Ograniczony kontekst Utrata wcze\u015bniejszych danych Brak aktualno\u015bci Wiedza nie zawsze jest bie\u017c\u0105ca Nadmierna pewno\u015b\u0107 B\u0142\u0119dna odpowied\u017a brzmi przekonuj\u0105co Przyk\u0142ad praktyczny. U\u017cytkownik prosi o implementacj\u0119 algorytmu. Model wygeneruje poprawnie wygl\u0105daj\u0105cy kod. Jednak: Dlatego w praktyce technicznej stosuje si\u0119 zasad\u0119: wygenerowany wynik zawsze przechodzi walidacj\u0119. Dobre zastosowania: S\u0142absze zastosowania: Rozszerzenia pami\u0119\u0107 kontekstowa narz\u0119dzia zewn\u0119trzne i kierunek rozwoju wsp\u00f3\u0142czesnych system\u00f3w generatywnych Wsp\u00f3\u0142czesne systemy coraz rzadziej opieraj\u0105 si\u0119 wy\u0142\u0105cznie na jednym modelu. Powstaj\u0105 architektury hybrydowe. Sk\u0142adniki takiego rozwi\u0105zania: Element Funkcja Model j\u0119zykowy Generowanie tre\u015bci System pami\u0119ci Przechowywanie kontekstu Narz\u0119dzia zewn\u0119trzne Obliczenia i pobieranie danych Walidacja Kontrola odpowiedzi Coraz cz\u0119\u015bciej spotykane s\u0105 rozwi\u0105zania typu: RAG &#8211; Retrieval Augmented Generation. Schemat: Krok Operacja 1 Pobranie dokument\u00f3w 2 Wyb\u00f3r fragment\u00f3w 3 Przekazanie do modelu 4 Wygenerowanie odpowiedzi Zmniejsza to liczb\u0119 b\u0142\u0119d\u00f3w i poprawia aktualno\u015b\u0107 informacji. R\u00f3wnolegle rozwijane s\u0105 techniki: Uwagi praktyczne i rzeczy kt\u00f3re najcz\u0119\u015bciej powoduj\u0105 b\u0142\u0119dne oczekiwania wobec modeli j\u0119zykowych Kilka obserwacji z codziennego u\u017cycia: Dla zada\u0144 technicznych dobrze dzia\u0142a schemat: To zwykle daje bardziej przewidywalne odpowiedzi ni\u017c pojedyncze, bardzo og\u00f3lne pytanie. FAQ Czy model przechowuje moje pytania jako gotow\u0105 baz\u0119 odpowiedzi?Nie. Odpowied\u017a jest generowana dynamicznie na podstawie aktualnego kontekstu i parametr\u00f3w modelu. Czy model rozumie znaczenie s\u0142\u00f3w tak jak cz\u0142owiek?Nie w sensie poznawczym. Operuje reprezentacjami statystycznymi i relacjami mi\u0119dzy tokenami. Dlaczego model czasem podaje b\u0142\u0119dne informacje?Poniewa\u017c generuje najbardziej prawdopodobny ci\u0105g tekstu, a nie wykonuje automatycznej weryfikacji fakt\u00f3w. Czy wi\u0119ksza liczba parametr\u00f3w zawsze oznacza lepszy model?Nie. Liczy si\u0119 tak\u017ce jako\u015b\u0107 danych, architektura, trening i spos\u00f3b u\u017cycia. Czy model mo\u017ce wykonywa\u0107 obliczenia dok\u0142adnie?Proste &#8211; cz\u0119sto tak. Z\u0142o\u017cone &#8211; lepiej weryfikowa\u0107 z u\u017cyciem narz\u0119dzi obliczeniowych. Czy modele j\u0119zykowe zast\u0105pi\u0105 klasyczne programowanie?Obecnie nie. Znacznie cz\u0119\u015bciej przyspieszaj\u0105 prac\u0119 programisty ni\u017c eliminuj\u0105 potrzeb\u0119 pisania i rozumienia kodu. \u0179r\u00f3d\u0142o Foto: Magnific<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1608,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[32,30],"tags":[],"class_list":["post-1607","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai","category-internet"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/trzykody.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1607","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/trzykody.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/trzykody.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/trzykody.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/trzykody.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1607"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/trzykody.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1607\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1609,"href":"https:\/\/trzykody.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1607\/revisions\/1609"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/trzykody.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1608"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/trzykody.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1607"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/trzykody.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1607"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/trzykody.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1607"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}