Niniejszy dokument ma na celu stworzenie ustrukturyzowanego i kompleksowego słownika kluczowych pojęć z dziedziny sztucznej inteligencji, ze szczególnym uwzględnieniem dużych modeli językowych (LLM). W odróżnieniu od tradycyjnych, alfabetycznych glosariuszy, ten słownik został zorganizowany tematycznie, aby ułatwić zrozumienie wzajemnych powiązań między fundamentalnymi koncepcjami, architekturą, procesami treningowymi oraz praktycznymi zastosowaniami. Taka struktura czyni go cennym zasobem dla profesjonalistów, studentów i entuzjastów technologii, którzy chcą systematycznie pogłębiać swoją wiedzę w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie.

1. Podstawowe Koncepcje i Technologie

Zrozumienie całego ekosystemu sztucznej inteligencji rozpoczyna się od opanowania jego fundamentalnych pojęć. Ta sekcja stanowi fundament, na którym zbudowane są bardziej zaawansowane koncepcje. Opanowanie tych podstawowych terminów jest kluczowe dla dalszej nauki o architekturach, technikach treningowych i strategiach interakcji z modelami, które zostaną omówione w kolejnych rozdziałach.

• Agent AI (AI Agent) Definicja: W szerokim ujęciu, dowolne urządzenie, które postrzega swoje otoczenie i podejmuje działania maksymalizujące szanse na osiągnięcie swoich celów. W kontekście nowoczesnych LLM, jest to autonomiczny system lub aplikacja, która wykorzystuje model językowy jako „mózg” do rozumowania i planowania, ale może również korzystać z narzędzi zewnętrznych (np. interfejsów API), aby uzyskiwać aktualne informacje lub wykonywać akcje w świecie rzeczywistym.

• Algorytm (Algorithm) Definicja: Skończony ciąg jednoznacznie zdefiniowanych czynności lub instrukcji niezbędnych do wykonania określonego zadania lub rozwiązania problemu. W kontekście AI algorytmy definiują procesy uczenia się, takie jak sposób, w jaki model analizuje dane i dostosowuje swoje parametry.

• Chatbot Definicja: Program komputerowy zaprojektowany do komunikacji z ludźmi za pomocą tekstu, symulując ludzką rozmowę. Przykładami chatbotów opartych na technologii dużych modeli językowych są ChatGPT i Claude.

• Deep Learning (Głębokie uczenie) Definicja: Metoda sztucznej inteligencji i poddziedzina uczenia maszynowego inspirowana działaniem ludzkiego mózgu. Wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe z wieloma warstwami, które z kolei zawierają ogromną liczbę trenowalnych parametrów. Taka wielowarstwowa struktura pozwala na rozpoznawanie złożonych wzorców w danych, takich jak obrazy, dźwięk i tekst.

• Duży Model Językowy (Large Language Model, LLM) Definicja: Zaawansowany, tekstowy model fundamentalny, wytrenowany na ogromnych ilościach danych w celu zrozumienia języka i generowania nowych treści w sposób przypominający ludzką mowę. LLM są wykorzystywane do zadań przetwarzania języka naturalnego, takich jak generowanie tekstu, tłumaczenie maszynowe, podsumowywanie i odpowiadanie na pytania.

• Generatywna AI (Generative AI) Definicja: Rodzaj sztucznej inteligencji, która wykracza poza tradycyjne zadania klasyfikacji i predykcji. Wykorzystuje modele fundamentalne do tworzenia nowych, oryginalnych treści, takich jak tekst, obrazy, wideo, kod komputerowy czy dźwięk. Model uczy się ukrytych wzorców i stylu z danych treningowych, a następnie generuje treści, które przypominają dane, na których był trenowany.

• Mały Model Językowy (Small Language Model, SLM) Definicja: Uproszczona i mniejsza alternatywa dla dużych modeli językowych. SLM charakteryzuje się bardziej kompaktową architekturą, mniejszą liczbą parametrów (zwykle do kilku miliardów) i wymaga mniejszej mocy obliczeniowej oraz danych treningowych. Dzięki temu są bardziej wydajne, tańsze w utrzymaniu i łatwiejsze do dostosowania do specyficznych, niszowych zadań.

• Model fundamentalny (Foundation Model) Definicja: Duży, potężny model wytrenowany na ogromnych ilościach danych, często obejmujących wiele modalności (tekst, obrazy, wideo, audio). Modele te wykorzystują modelowanie statystyczne do przewidywania prawdopodobnych odpowiedzi na zapytania (prompty) i generowania nowych treści na podstawie wzorców nauczonych z danych treningowych.

• Przetwarzanie Języka Naturalnego (Natural Language Processing, NLP) Definicja: Dziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom rozumienie, interpretowanie i generowanie ludzkiego języka. Duże modele językowe wykorzystują techniki NLP, aby analizować kontekst, styl i intencje wypowiedzi.

• Sztuczna Inteligencja (Artificial Intelligence, AI) Definicja: Każda inteligencja demonstrowana przez maszyny, w przeciwieństwie do naturalnej inteligencji ludzi i zwierząt. W informatyce badania nad AI definiuje się jako badanie „inteligentnych agentów”. Potocznie termin ten stosuje się, gdy maszyna naśladuje funkcje „poznawcze”, takie jak „uczenie się” i „rozwiązywanie problemów”.

• Sztuczna Inteligencja Ogólna (Artificial General Intelligence, AGI) Definicja: Hipotetyczna, zaawansowana forma AI, która potrafi wykonywać zadania znacznie lepiej niż ludzie, a jednocześnie jest w stanie samodzielnie uczyć się i rozwijać własne zdolności.

• Test Turinga (Turing Test) Definicja: Test zdolności maszyny do wykazywania inteligentnych zachowań nieodróżnialnych od ludzkich. Maszyna zdaje test, jeśli człowiek-sędzia nie jest w stanie konsekwentnie odróżnić jej odpowiedzi od odpowiedzi drugiego człowieka.

• Uczenie Maszynowe (Machine Learning, ML) Definicja: Dziedzina sztucznej inteligencji, która pozwala systemom komputerowym uczyć się i poprawiać swoją wydajność w zadaniach predykcyjnych bez jawnego programowania. Obejmuje trzy podstawowe paradygmaty uczenia: uczenie nadzorowane (z oznaczonymi danymi), uczenie nienadzorowane (bez oznaczonych danych) oraz uczenie ze wzmocnieniem (poprzez interakcję ze środowiskiem i system nagród).

Po zrozumieniu tych podstawowych pojęć, możemy zagłębić się w specyficzną architekturę, która napędza nowoczesne modele językowe.

2. Architektura Modeli i Kluczowe Komponenty

W tej sekcji przeanalizowane zostaną „bloki konstrukcyjne” i projekty architektoniczne, które definiują możliwości współczesnych modeli AI. Zrozumienie tych struktur ma strategiczne znaczenie dla oceny wydajności, efektywności i potencjału różnych modeli. Omówione zostaną zarówno główne architektury, jak i wewnętrzne mechanizmy, które umożliwiają im przetwarzanie informacji i generowanie odpowiedzi.

2.1. Architektury Główne

• 1.58-bit LLM (Ternary LLM / BitNet) Definicja: Typ dużego modelu językowego zaprojektowany z myślą o maksymalnej wydajności obliczeniowej. Ogranicza wagi modelu do zaledwie trzech wartości: -1, 0 i +1. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli wykorzystujących 16-bitowe liczby zmiennoprzecinkowe, to uproszczenie znacząco redukuje zużycie pamięci i przyspiesza przetwarzanie, zastępując kosztowne operacje mnożenia prostszymi operacjami dodawania.

• Decoder-Only (np. GPT) Definicja: Architektura, w której podczas przetwarzania danego słowa warstwy uwagi mają dostęp tylko do słów poprzedzających je w sekwencji. Modele te są nazywane auto-regresywnymi. Autoregresyjny charakter (przewidywanie słowa po słowie) czyni je naturalnym wyborem do zadań generatywnych, gdzie spójność i płynność tworzonego tekstu są priorytetem.

• Encoder-Decoder (np. T5, BART) Definicja: Architektura, zwana również modelem sekwencja-do-sekwencji, która łączy enkoder i dekoder. Enkoder przetwarza całą sekwencję wejściową, a dekoder generuje sekwencję wyjściową, uwzględniając kontekst z enkodera. Są one najlepiej przystosowane do zadań transformacji, takich jak tłumaczenie maszynowe czy podsumowywanie tekstu.

• Encoder-Only (np. BERT) Definicja: Architektura, w której warstwy uwagi mają dostęp do wszystkich słów w zdaniu wejściowym jednocześnie (w obu kierunkach). Dzięki dwukierunkowemu dostępowi do kontekstu, modele te budują głębokie, bogate reprezentacje semantyczne całego tekstu, co jest kluczowe dla zadań analitycznych, takich jak klasyfikacja zdań czy rozpoznawanie nazw własnych.

• Liquid Neural Networks (LNNs) Definicja: Rodzaj rekurencyjnej sieci neuronowej (RNN), która dynamicznie dostosowuje swoje zachowanie w oparciu o nowe dane wejściowe, nawet po zakończeniu treningu. Nazwa „liquid” (płynna) odnosi się do zdolności architektury do adaptacji. LNNs charakteryzują się znacznie mniejszą liczbą neuronów w porównaniu do tradycyjnych modeli i są szczególnie skuteczne w zadaniach związanych z szeregami czasowymi, np. w autonomicznej jeździe.

• Mamba Definicja: Jest to architektura oparta na Modelach Przestrzeni Stanów (SSMs), zaprojektowana jako alternatywa dla modeli Transformer. Jej celem jest przezwyciężenie „kwadratowego wąskiego gardła” mechanizmu uwagi, co pozwala na efektywne przetwarzanie bardzo długich sekwencji przy znacznie wyższej prędkości. Kluczową innowacją Mamby jest selektywność, która pozwala modelowi na wczesne odrzucanie mniej istotnych informacji w momencie ich przetwarzania, a nie dopiero w fazie odpytywania.

• Mixture-of-Experts (MoE) Definicja: Architektura, w której tradycyjne, gęste warstwy sieci neuronowej są zastępowane przez warstwy MoE. Każda taka warstwa składa się z sieci-bramki (gate network), która dynamicznie decyduje, do których z kilku „ekspertów” (mniejszych podsieci neuronowych) skierować dany token. Dzięki temu tylko część parametrów modelu jest aktywowana dla każdego tokena.

    ◦ Znaczenie strategiczne: Architektura MoE pozwala na tworzenie modeli o ogromnej liczbie parametrów (np. setki miliardów), które są znacznie tańsze w trenowaniu i szybsze podczas inferencji niż tradycyjne „gęste” modele o podobnej skali. To klucz do budowania bardziej potężnych, a jednocześnie bardziej dostępnych LLM.

• Recurrent Neural Network (RNN) Definicja: Klasa sztucznych sieci neuronowych, w której połączenia między węzłami tworzą skierowany graf wzdłuż sekwencji czasowej. Pozwala to na wykazywanie dynamicznego zachowania w czasie. W przeciwieństwie do sieci typu feedforward, RNN mogą wykorzystywać swój stan wewnętrzny (pamięć) do przetwarzania sekwencji danych wejściowych.

• State Space Models (SSMs) Definicja: Klasa modeli (do której należy Mamba), która reprezentuje system poprzez „stan” – zbiór zmiennych, które w połączeniu z danymi wejściowymi w pełni determinują przyszłe zachowanie systemu. Stan jest w istocie kompresją przeszłości, co pozwala modelowi przewidywać przyszłość bez konieczności odwoływania się do całej historii.

• Transformer Definicja: Architektura sieci neuronowej, która stanowi podstawę dla większości nowoczesnych LLM. Jej kluczowym elementem jest mechanizm uwagi (attention mechanism), który pozwala modelowi ważyć znaczenie różnych słów w tekście wejściowym. Modele Transformer składają się z powtarzających się jednostek warstw, zwanych blokami Transformera.

2.2. Mechanizmy i Komponenty Wewnętrzne

• Attention Mechanism (Mechanizm uwagi) Definicja: Mechanizm naśladujący poznawczą uwagę, który pozwala modelowi na dynamiczne ważenie znaczenia różnych słów (a dokładniej ich osadzeń) w oknie kontekstowym. Oblicza on „miękkie” wagi dla każdego słowa, które mogą się zmieniać w trakcie każdego uruchomienia, w przeciwieństwie do „twardych” wag modelu, które są stałe po wytrenowaniu.

• Embedding (Osadzanie) Definicja: Numeryczna reprezentacja danych (np. tekstu, obrazów) w postaci wektorów, która przechwytuje relacje semantyczne między różnymi danymi wejściowymi. W tej przestrzeni wektorowej bliskość geometryczna odzwierciedla podobieństwo znaczeniowe, co pozwala modelom na dostrzeganie wzorców, które byłyby niewidoczne w surowych danych.

• Kontekstowe okno (Context Window) Definicja: Liczba tokenów, które model może przetworzyć w jednym zapytaniu (prompcie). Większe okno kontekstowe pozwala modelowi na dostęp i przetwarzanie większej ilości informacji, co prowadzi do bardziej spójnych, trafnych i kompleksowych odpowiedzi.

• Parametry modelu (Model Parameters) Definicja: Wewnętrzne zmienne, takie jak wagi i biasy, których model używa do przetwarzania danych wejściowych i generowania wyników. Parametry te są dostosowywane podczas procesu treningu w celu optymalizacji wydajności modelu.

• Pozycyjne osadzanie (Positional Embeddings) Definicja: Technika używana w modelach Transformer do kodowania informacji o pozycji tokenów w sekwencji. Ponieważ mechanizm uwagi sam w sobie nie uwzględnia kolejności, osadzenia pozycyjne są łączone z osadzeniami tokenów. Popularne implementacje to:

    ◦ RoPE (Rotary Position Embedding): Koduje pozycję za pomocą macierzy rotacji, która jednocześnie uwzględnia bezwzględną pozycję słów i zachowuje jawne informacje o względnej pozycji w mechanizmie uwagi. Jest używany w modelach takich jak LLaMA.

    ◦ ALiBi (Attention with Linear Biases): Zamiast dodawać osadzenia pozycyjne do osadzeń słów, wprowadza do wyników uwagi „stronniczość” (bias), która nakłada karę proporcjonalną do odległości między parą klucz-zapytanie. Ułatwia to ekstrapolację na sekwencje dłuższe niż te napotkane podczas treningu.

• Token Definicja: Fragment tekstu, na który model dzieli dane wejściowe. Może to być pojedyncze słowo, część słowa (subword) lub znak interpunkcyjny. Na przykład zdanie „Sztuczna inteligencja jest fascynująca.” może zostać podzielone na tokeny: [„Sztuczna”, ” intel”, „igencja”, ” jest”, ” fasc”, „ynująca”, „.”].

• Warstwy (Layers) Definicja: Podstawowe bloki konstrukcyjne sieci neuronowych. W architekturze Transformer model składa się z wielu powtarzających się warstw (tzw. bloków Transformera), z których każda zawiera podwarstwy, takie jak mechanizm uwagi i sieci feed-forward.

• Wektor (Vector) Definicja: Tablica liczb zmiennoprzecinkowych używana do numerycznej reprezentacji danych, takich jak osadzenia (embeddings) słów. Wektory te tworzą wielowymiarową przestrzeń, w której odległość między nimi może reprezentować podobieństwo semantyczne.

Zrozumienie architektury jest kluczowe, ale równie ważny jest proces, w którym te modele są trenowane i dostrajane do wykonywania konkretnych zadań.

3. Cykl Życia Modelu: Trening, Dostrajanie i Optymalizacja

Modele językowe nie rodzą się z gotową wiedzą – przechodzą dynamiczny proces „uczenia się”, który kształtuje ich zdolności. Ta sekcja prześledzi podróż modelu od surowego, wstępnie wytrenowanego bytu do wyspecjalizowanego i zoptymalizowanego narzędzia. Omówione zostaną kluczowe etapy, takie jak pretrenowanie, dostrajanie i wyrównywanie, a także techniki optymalizacji, które czynią te potężne systemy bardziej wydajnymi.

3.1. Fazy Treningu

• Pre-training (Pretrenowanie / Wstępne trenowanie) Definicja: Pierwszy i najbardziej zasobożerny etap w cyklu życia modelu językowego. Model jest trenowany od zera (z losowymi parametrami) na ogromnym, zazwyczaj nieoznaczonym, korpusie danych tekstowych. Celem jest nauczenie modelu fundamentalnych zdolności rozumienia języka, takich jak przewidywanie następnego słowa. Wynikiem tej fazy jest tzw. model bazowy (base model).

    ◦ Kontynuowany pre-training (Continued Pre-training): Proces, w którym już wstępnie wytrenowany model jest dalej trenowany na dodatkowym, często bardziej specyficznym zbiorze danych, aby rozszerzyć jego wiedzę (np. o dane w innym języku lub z konkretnej dziedziny).

• Dostrajanie (Fine-tuning) Definicja: Proces adaptacji wstępnie wytrenowanego modelu do wykonywania konkretnych, specjalistycznych zadań. Odbywa się to poprzez trening na mniejszym, oznaczonym zbiorze danych, który jest dostosowany do docelowego zastosowania (np. odpowiadanie na pytania, podsumowywanie). Proces ten jest znacznie krótszy i mniej kosztowny niż pre-training.

• Wyrównywanie (Alignment) Definicja: Proces dostosowywania zachowania modelu tak, aby jego odpowiedzi były zgodne z ludzkimi celami, preferencjami i zasadami etycznymi. Celem jest zapewnienie, że model generuje treści, które są pomocne, prawdziwe i nieszkodliwe. Techniki takie jak RLHF i DPO są kluczowymi metodami wyrównywania.

3.2. Metody Dostrajania i Wyrównywania

• Direct Preference Optimization (DPO) Definicja: Metoda wyrównywania, która bezpośrednio optymalizuje model pod kątem ludzkich preferencji, eliminując potrzebę trenowania osobnego modelu nagrody (jak w RLHF). Modelowi prezentuje się pary odpowiedzi, a ludzcy oceniający wskazują, która z nich jest lepsza. Te preferencje są następnie wykorzystywane bezpośrednio do aktualizacji parametrów modelu.

• Instruction Tuning Definicja: Technika dostrajania, w której model jest trenowany na zbiorach danych sformatowanych jako instrukcje w języku naturalnym. Polega na uczeniu modelu, aby podążał za poleceniami i generował odpowiedzi zgodne z podanymi wskazówkami, co poprawia jego zdolność do generalizacji na nowe, niewidziane wcześniej zadania.

• Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF) Definicja: Wariant RLHF, w którym zamiast ludzkich oceniających do generowania etykiet preferencji wykorzystuje się opinie innego, dobrze wyrównanego modelu AI. Pozwala to na skalowanie procesu wyrównywania bez konieczności angażowania dużej liczby ludzi.

• Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Definicja: Technika wyrównywania modelu, która przebiega w trzech głównych krokach:

    1. Krok 1: Zebranie danych i trening modelu nagrody: Ludzcy oceniający porównują i szeregują różne odpowiedzi wygenerowane przez model. Te dane (preferencje) są używane do wytrenowania osobnego „modelu nagrody” (reward model), który uczy się przewidywać, jakie odpowiedzi człowiek uzna za lepsze.

    2. Krok 2: Dostrajanie z użyciem uczenia ze wzmocnieniem: Główny model językowy jest dalej dostrajany. Traktuje się go jako „agenta” w środowisku uczenia ze wzmocnieniem.

    3. Krok 3: Optymalizacja polityki: Za pomocą algorytmu, takiego jak PPO (Proximal Policy Optimization), model uczy się generować odpowiedzi, które maksymalizują „nagrodę” otrzymywaną z modelu nagrody, skutecznie dostosowując swoje zachowanie do ludzkich preferencji.

• Supervised Fine-Tuning (SFT) Definicja: Etap w procesie treningu, który następuje po pre-trainingu. Polega na dostrajaniu modelu na wyselekcjonowanym, nadzorowanym zbiorze danych, składającym się z par (prompt, odpowiedź). Celem jest nauczenie modelu generowania odpowiedzi w pożądanym formacie i stylu, na przykład w formie dialogu.

3.3. Efektywność i Optymalizacja

• Destylacja wiedzy (Knowledge Distillation) Definicja: Proces „przenoszenia” wiedzy z większego, bardziej złożonego modelu (nauczyciela) do mniejszego, bardziej wydajnego modelu (ucznia). Mniejszy model jest trenowany, aby naśladować wyniki generowane przez większy model, co pozwala na stworzenie kompaktowych modeli, które zachowują znaczną część zdolności swojego pierwowzoru.

• Kwantyzacja (Quantization) Definicja: Technika optymalizacji polegająca na zmniejszeniu precyzji numerycznej wag modelu. Na przykład, zamiast przechowywać wagi jako 16-bitowe liczby zmiennoprzecinkowe, można je przekonwertować na format 8-bitowy, 4-bitowy (np. NF4) lub nawet niższy. Redukuje to zużycie pamięci i może przyspieszyć inferencję.

• LoRA (Low-Rank Adaptation) Definicja: Jest to jedna z najpopularniejszych metod z rodziny Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT). Zamiast modyfikować wszystkie wagi wstępnie wytrenowanego modelu, LoRA wprowadza do architektury małe, trenowalne macierze o niskiej randze. Po zakończeniu treningu te małe macierze są łączone z oryginalnymi wagami, co pozwala na znacznie szybsze i mniej zasobożerne dostrajanie.

• QLoRA (Quantised LoRA) Definicja: Jest to wariant techniki LoRA, który łączy ją z kwantyzacją. Umożliwia dostrajanie skwantyzowanych modeli (np. 4-bitowych) przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej precyzji, co pozwala na jeszcze większą oszczędność pamięci i zasobów obliczeniowych.

• Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) Definicja: Klasa metod dostrajania, które mają na celu adaptację dużych, wstępnie wytrenowanych modeli do nowych zadań przy modyfikacji tylko niewielkiej części ich parametrów. Dzięki temu proces dostrajania jest znacznie mniej kosztowny obliczeniowo i pamięciowo w porównaniu do tradycyjnego fine-tuningu.

3.4. Dane Treningowe

• Czystość danych (Data Cleaning / Filtering / Deduplication) Definicja: Kluczowy proces przygotowania danych treningowych, mający na celu poprawę ich jakości. Obejmuje techniki takie jak filtrowanie (np. usuwanie szumu, fałszywych informacji), deduplikację (usuwanie powtarzających się fragmentów danych, aby uniknąć nadmiernego dopasowania) oraz ogólną standaryzację tekstu.

• Dane syntetyczne (Synthetic Data) Definicja: Dane, które nie pochodzą z rzeczywistego świata, ale zostały wygenerowane przez sztuczną inteligencję na podstawie danych rzeczywistych. Są używane do trenowania modeli, zwłaszcza w sytuacjach, gdy brakuje wystarczającej ilości danych rzeczywistych lub gdy wymagane są specyficzne scenariusze testowe.

• Zbiór danych (Dataset) Definicja: Zbiór cyfrowych informacji wykorzystywanych do trenowania, testowania i walidacji modelu sztucznej inteligencji.

Gdy model jest już wytrenowany i dostrojony, kluczowe staje się umiejętność efektywnej komunikacji z nim, aby w pełni wykorzystać jego potencjał.

4. Interakcja z Modelami i Ich Rozszerzanie

Samo posiadanie potężnego modelu to nie wszystko. Aby przekształcić go w praktyczne i niezawodne narzędzie, niezbędna jest umiejętność precyzyjnego formułowania zapytań (prompting) oraz integrowania go z zewnętrznymi źródłami wiedzy i systemami. Ta sekcja koncentruje się na technikach, które pozwalają na efektywną komunikację z modelami i rozszerzanie ich wrodzonych możliwości.

4.1. Inżynieria Promptów (Prompt Engineering)

• Chain-of-thought (CoT) prompting Definicja: Technika, w której model jest instruowany, aby przed udzieleniem ostatecznej odpowiedzi przedstawić swój „tok rozumowania” krok po kroku. Rozbicie złożonego problemu na mniejsze, pośrednie etapy pomaga modelowi w bardziej logicznym i precyzyjnym dochodzeniu do rozwiązania.

• Few-shot prompting Definicja: Technika polegająca na dostarczeniu modelowi w prompcie kilku przykładów ((zadanie, rozwiązanie)), aby zademonstrować wzorzec lub zadanie, które ma wykonać. Uczenie na przykładach pozwala modelowi lepiej zrozumieć kontekst i oczekiwany format odpowiedzi.

• Prompt Definicja: Tekstowe dane wejściowe dostarczane przez użytkownika w celu ukierunkowania wyniku generowanego przez model. Prompt może zawierać instrukcje, pytania, dane kontekstowe oraz przykłady.

• Prompt Engineering (Inżynieria promptów) Definicja: Proces tworzenia, testowania i optymalizowania zapytań (promptów) kierowanych do modeli AI w celu uzyskania jak najbardziej precyzyjnych, logicznych i użytecznych odpowiedzi. Jest to dyscyplina, która wymaga zrozumienia możliwości i ograniczeń modelu oraz metodycznego podejścia do formułowania instrukcji.

• Self-Consistency Definicja: Metoda ensemblowa, w której model jest proszony o wygenerowanie wielu różnych odpowiedzi (np. z różnymi ścieżkami rozumowania Chain-of-thought) na to samo zapytanie. Następnie wybierana jest najbardziej spójna lub najczęściej pojawiająca się odpowiedź, co zwiększa jej dokładność i niezawodność.

• Tree of Thoughts (ToT) Definicja: Zaawansowana technika promptingu, która rozszerza Chain-of-thought, pozwalając modelowi na eksplorowanie wielu różnych ścieżek rozumowania jednocześnie, tworząc strukturę przypominającą drzewo. Model ocenia pośrednie „myśli” na każdym etapie, co pozwala mu na bardziej kompleksowe rozwiązywanie problemów i unikanie ślepych zaułków w rozumowaniu.

• Zero-shot prompting Definicja: Technika polegająca na wysłaniu do modelu zapytania bez dostarczania jakichkolwiek wcześniejszych przykładów. Model opiera się wyłącznie na swojej wstępnie wytrenowanej wiedzy, aby zrozumieć i wykonać zadanie.

4.2. Strategie Dekodowania (Decoding Strategies)

• Beam Search Definicja: Strategia, która w każdym kroku generowania tekstu bierze pod uwagę N najbardziej prawdopodobnych sekwencji (gdzie N to liczba „wiązek”). Na końcu wybierana jest sekwencja o najwyższym łącznym prawdopodobieństwie. Jest to strategia bardziej zasobożerna niż Greedy Search, ale często prowadzi do bardziej spójnych wyników.

• Greedy Search Definicja: Najprostsza strategia dekodowania, która na każdym kroku wybiera token o najwyższym prawdopodobieństwie jako następny element sekwencji. Jest szybka, ale może prowadzić do suboptymalnych wyników, ponieważ nie uwzględnia ogólnego wpływu wyboru na całą sekwencję.

• Temperatura (Temperature) Definicja: Parametr kontrolujący losowość odpowiedzi modelu. Niższa temperatura (bliższa 0) sprawia, że model staje się bardziej deterministyczny, wybierając tokeny o najwyższym prawdopodobieństwie. Wyższa temperatura (bliższa 1) zwiększa losowość, co skutkuje bardziej zróżnicowanymi i kreatywnymi, ale potencjalnie mniej spójnymi wynikami.

• Top-k Sampling Definicja: Technika próbkowania, w której model losowo wybiera następny token spośród k najbardziej prawdopodobnych opcji. Ogranicza to pulę wyboru do najbardziej sensownych kandydatów, wprowadzając jednocześnie element losowości.

• Top-p (Nucleus) Sampling Definicja: Technika próbkowania, która dynamicznie wybiera najmniejszy zbiór tokenów, których skumulowane prawdopodobieństwo przekracza próg p. Następnie model losowo wybiera token z tego „jądra” (nucleus). W przeciwieństwie do Top-k, liczba kandydatów nie jest stała, co często prowadzi do bardziej zróżnicowanych odpowiedzi.

4.3. Rozszerzanie Możliwości Modeli (Augmenting Model Capabilities)

• AI Agents (Agenci AI) Definicja: Systemy, które wykorzystują LLM jako rdzeń do rozumowania i planowania, ale łączą go z zewnętrznymi narzędziami (poprzez Function Calling) w celu interakcji ze światem i wykonywania złożonych, wieloetapowych zadań. (Patrz również definicja w sekcji 1).

• Function Calling (Wywoływanie funkcji) Definicja: Mechanizm, który pozwala modelowi na interakcję z zewnętrznymi systemami i narzędziami, takimi jak interfejsy API. Model może określić, jakiego narzędzia użyć i jak sformatować dane wejściowe, co umożliwia precyzyjne interakcje, np. pobieranie aktualnych danych z bazy danych firmy.

• Grounding (Ugruntowanie) Definicja: Proces łączenia wyników generowanych przez model ze zweryfikowanymi źródłami informacji, takimi jak wewnętrzna dokumentacja firmy czy wyniki wyszukiwania w internecie. Ugruntowanie zwiększa dokładność, wiarygodność i użyteczność odpowiedzi modelu oraz zmniejsza prawdopodobieństwo wystąpienia halucynacji.

• Retrieval-Augmented Generation (RAG) Definicja: Technika ugruntowania, która poprawia jakość i dokładność odpowiedzi LLM poprzez wzbogacenie promptu o informacje pobrane z zewnętrznej bazy wiedzy (np. bazy danych wektorowych). Proces ten polega na odnalezieniu najbardziej relewantnych fragmentów informacji, a następnie wstawieniu ich do promptu wraz z pierwotnym pytaniem, aby model mógł wygenerować odpowiedź opartą na aktualnych i specyficznych danych.

    ◦ Dlaczego to jest ważne: RAG jest obecnie jedną z najważniejszych technik pozwalających na walkę z halucynacjami i dostarczanie odpowiedzi opartych na aktualnych, firmowych lub weryfikowalnych danych, bez konieczności kosztownego dostrajania całego modelu.

Mimo tych zaawansowanych technik interakcji, modele językowe wciąż borykają się z pewnymi wrodzonymi ograniczeniami i wyzwaniami, które należy zrozumieć.

5. Wyzwania i Ograniczenia

Pomimo imponujących zdolności, modele sztucznej inteligencji nie są nieomylne. Ich działanie jest kształtowane przez dane, na których zostały wytrenowane, co może prowadzić do niepożądanych i często nieprzewidywalnych zachowań. Ta sekcja rzuca światło na kluczowe problemy i ograniczenia, takie jak generowanie fałszywych informacji, powielanie uprzedzeń czy podatność na błędy. Świadomość tych wyzwań jest niezbędna do odpowiedzialnego i krytycznego korzystania z technologii AI.

• Bias (Stronniczość / Uprzedzenia) Definicja: Systematyczne błędy w dużych modelach językowych wynikające ze stereotypów i uprzedzeń zawartych w danych treningowych. Może to prowadzić do niesprawiedliwego lub nieprawdziwego przypisywania określonych cech pewnym grupom społecznym.

• Halucynacje (Hallucinations) Definicja: Zjawisko polegające na generowaniu przez model treści, które są bezsensowne, nielogiczne lub nieprawdziwe w stosunku do dostarczonego źródła. Model, działając na zasadzie prawdopodobieństwa, może tworzyć bardzo wiarygodnie brzmiące, ale fałszywe odpowiedzi, ponieważ nie posiada wrodzonego rozumienia „prawdy”.

• Kontaminacja danych (Data Contamination) Definicja: Sytuacja, w której dane używane do ewaluacji (testowania) modelu pojawiają się w jego zbiorze treningowym. Prowadzi to do zawyżonych wyników w benchmarkach, ponieważ model jest testowany na danych, które już „widział”, co nie odzwierciedla jego rzeczywistej zdolności do generalizacji na nowe, nieznane informacje.

• Sykofantyzm (Sycophancy) Definicja: Tendencja modeli AI do nadmiernego zgadzania się z użytkownikami i dostosowywania się do ich poglądów. Wiele modeli unika sprzeciwiania się użytkownikom, nawet jeśli ich rozumowanie jest błędne, w celu utrzymania pozytywnej interakcji.

Dziedzina sztucznej inteligencji rozwija się w bezprecedensowym tempie, a zrozumienie jej kluczowej terminologii jest pierwszym krokiem do świadomego uczestnictwa w tej rewolucji technologicznej i krytycznej oceny jej możliwości oraz ograniczeń.