Duże modele językowe (Large Language Models, LLM) to przełom w sztucznej inteligencji, radykalnie zmieniający sposób, w jaki maszyny rozumieją i generują ludzki język.
Te systemy, oparte na miliardach i bilionach parametrów, uczą się złożonych wzorców z ogromnych zbiorów danych tekstowych, dzięki czemu realizują zadania NLP z bezprecedensową dokładnością – od tłumaczeń i analityki sentymentu po generowanie kodu.
W tym artykule wyjaśniamy fundamenty LLM-ów – od definicji i architektury, przez trening i generowanie, po zastosowania, ograniczenia i kierunki rozwoju.
Definicja i podstawowe koncepcje dużych modeli językowych
LLM to klasa modeli głębokiego uczenia, które rozpoznają wzorce w tekście na podstawie treningu na gigantycznych korpusach danych. „Duży” odnosi się zarówno do liczby parametrów, jak i skali danych.
Modele te są sieciami neuronowymi przetwarzającymi informacje warstwowo. Choć brak jednej granicznej wartości, większość LLM-ów ma co najmniej miliard parametrów, a wiodące konstrukcje – nawet biliony.
Parametr to wartość liczbowa (waga) dostrajana w trakcie treningu, kodująca wzorce i relacje w danych. Przykładowo GPT-3 ma 175 miliardów parametrów. LLM-y uczą się poprzez przewidywanie kolejnego tokenu na podstawie poprzednich (autoregresywne modelowanie).
Architektura transformera – serce nowoczesnych LLM-ów
Rdzeniem współczesnych LLM-ów jest architektura transformera, opisana w pracy „Attention Is All You Need” (2017). Transformer opiera się na zrównoleglonym mechanizmie uwagi i zastąpił RNN/LSTM dzięki lepszej skalowalności i jakości.
Przewagi transformera nad RNN/LSTM obejmują:
- równoległe przetwarzanie sekwencji,
- lepsze uchwycenie zależności dalekiego zasięgu,
- stabilniejszy i szybszy trening,
- wyższą efektywność obliczeniową przy rosnącej skali,
- znakomitą jakość w szerokim spektrum zadań NLP.
W podstawowej formie transformer wykorzystuje koder i dekoder. Warstwa osadzająca tworzy wektory słów, a kodowanie pozycji dodaje informację o kolejności. Koder buduje reprezentację znaczenia, dekoder na jej podstawie generuje sekwencję wyjściową.
Każdy koder składa się z samouwagi oraz warstwy feed-forward; dekoder zawiera dodatkową warstwę uwagi względem wejścia. Połączenia rezydualne i normalizacja stabilizują trening, a dekoder podczas inferencji generuje tekst autoregresywnie.
Mechanizm samouwagi – zdolność modelowania zależności
Mechanizm samouwagi (self-attention) pozwala modelowi ważyć istotność poszczególnych elementów sekwencji, rozwiązując kluczowy problem relacji między odległymi słowami w tekście.
Kluczowe składowe samouwagi to:
- Query – wektor zapytania reprezentujący, czego szukamy wśród elementów sekwencji;
- Key – wektor klucza opisujący każdy element, do którego porównujemy zapytanie;
- Value – wektor wartości niosący informację, którą ważymy i sumujemy do wyniku.
Wielogłowicowa uwaga (multi-head attention) równolegle uczy różne zależności (np. rozstrzyganie zaimków, relacje czasownik–dopełnienie). Samouwaga skraca ścieżkę informacji oraz umożliwia pełną równoległość obliczeń.
Tokenizacja i osadzanie – od słów do wektorów liczbowych
Przed przetwarzaniem przez model tekst zamieniany jest na liczby: najpierw poprzez tokenizację, potem osadzanie (embedding).
Popularne podejścia do tokenizacji obejmują:
- tokenizację według białych znaków i interpunkcji,
- tokenizację pod-słowną (subword), dzielącą rzadkie wyrazy na części,
- tokenizację znakową (char-level) w zastosowaniach specjalnych.
Każdy token otrzymuje identyfikator ze słownika. Przykładowo Bielik 7B ma słownik 32 000 tokenów, a wymiary wektorów osadzania wynoszą 4096, co daje macierz [32 000, 4096].
Wektory osadzeń kodują semantykę – „samochód” i „motocykl” będą bliżej siebie niż „samochód” i „laptop”. Wektor kodowania pozycji dodaje informację „gdzie” w sekwencji występuje token.
Proces trenowania dużych modeli językowych
Trening LLM-ów jest skrajnie zasobożerny i składa się z kilku etapów, z których każdy wymaga ogromu danych i mocy obliczeniowej.
Pre-training – fundament wiedzy ogólnej
W fazie pre-trainingu model uczy się ogólnych wzorców języka, przewidując kolejny token na podstawie poprzednich. To uczenie samonadzorowane na wielkich korpusach – od internetu po książki i kod.
Polski Bielik trenowano na korpusie ok. 1,5 TB, a GPT-3 – na ok. 300 miliardach tokenów. Po pre-trainingu model rozumie gramatykę, semantykę i liczne fakty.
Dane i jakość – kluczowe czynniki sukcesu
Jakość danych jest równie ważna jak ich ilość. Najlepsze praktyki obejmują m.in.:
- dokładne przygotowanie danych (czyszczenie, deduplikację, dekonaminację),
- łączenie danych rzeczywistych z danymi syntetycznymi,
- wykorzystanie AI do eksploracji, filtracji i walidacji korpusów,
- świadomy dobór tokenizatora pod języki i domeny,
- monitorowanie rozkładu tematów i jakości źródeł.
Frameworki takie jak DeepSpeed pomagają dzięki akumulacji gradientów i innym optymalizacjom, obniżając koszty i wymagania pamięciowe.
Fine-tuning i dostrajanie do konkretnych zadań
Po pre-trainingu model jest dostrajany (fine-tuning) do zadań lub stylu interakcji. Kluczowe są trening instrukcyjny oraz alignment ograniczający niepożądane zachowania.
Stosowane są pełny fine-tuning, uczenie transferowe oraz lekkie metody, takie jak LoRA, prefix tuning czy adapter layers, umożliwiające efektywne zmiany przy minimalnym wpływie na główne parametry.
RLHF i wyrównanie z ludzkimi preferencjami
RLHF (reinforcement learning from human feedback) dopasowuje model do preferencji użytkowników poprzez uczenie ze sprzężeniem zwrotnym.
Typowy przebieg RLHF obejmuje trzy kroki:
- Zbieranie rankingów – anotatorzy oceniają odpowiedzi modelu i tworzą preferencje;
- Model nagród – trenowany na rankingach przewiduje ocenę jakości odpowiedzi;
- Dostrajanie polityki (np. PPO) – LLM jest modyfikowany, by maksymalizować przewidywaną nagrodę.
RLHF kieruje model ku odpowiedziom preferowanym przez ludzi, zwiększając użyteczność i bezpieczeństwo.
Mechanika generowania tekstu i wnioskowania
Podczas inferencji model generuje odpowiedź token po tokenie, budując rozkład prawdopodobieństwa w słowniku i wybierając kolejne tokeny deterministycznie lub losowo.
Dla kontroli charakteru i różnorodności wypowiedzi stosuje się różne strategie dekodowania:
- Greedy/temperature = 0 – wybór najbardziej prawdopodobnego tokenu;
- Top-k / nucleus (top-p) – losowanie z ograniczonej puli wysokich prawdopodobieństw;
- Beam search – równoległe eksplorowanie wielu ścieżek generacji.
Aby zwiększyć przepustowość, nowoczesne systemy wykorzystują ciągłe batchowanie (continuous batching), łącząc żądania wielu użytkowników na GPU.
Warunki zatrzymania i kontrola długości odpowiedzi
Generowanie kończy się po spełnieniu warunków zatrzymania, do których należą:
- specjalny token EOS (end of sequence),
- limit długości (max tokens),
- zdefiniowana sekwencja stop (np. „10.” przy liście 10‑punktowej).
Okna kontekstu – ograniczenia pamięci i ich przezwyciężanie
Okno kontekstu to maksymalna liczba tokenów przetwarzanych jednocześnie. Dawne modele obsługiwały ~8 000 tokenów, nowsze 32 000 i 128 000, a Gemini osiągnął nawet 1 milion tokenów.
Gdy okno jest mniejsze od potrzeb, pomocne są następujące techniki:
- podsumowywanie i hierarchiczne streszczenia,
- RAG z bazami wektorowymi i dynamicznym dołączaniem źródeł,
- selekcja promptów i filtrowanie kontekstu,
- buforowanie kontekstu w powtarzalnych zapytaniach.
Dłuższe okna zwiększają koszty i opóźnienia, ale umożliwiają pracę z całymi książkami czy wieloma dokumentami jednocześnie.
Zastosowania praktyczne dużych modeli językowych
LLM-y wspierają liczne procesy biznesowe i badawcze. Najczęstsze zastosowania obejmują:
- generowanie treści (artykuły, maile, opisy produktów, dokumentacja),
- tłumaczenia i podsumowywanie długich tekstów,
- wirtualnych asystentów i chatboty do obsługi klienta,
- analizę sentymentu, klasyfikację i ekstrakcję informacji,
- asystentów programistycznych (sugestie kodu, testy, refaktoryzacja),
- przegląd dokumentów w sektorach prawno‑finansowych (compliance, ryzyko),
- wsparcie administracji (wnioski, odpowiedzi dla obywateli).
Generowanie i przetwarzanie tekstu
Generowanie treści przyspiesza tworzenie materiałów wysokiej jakości, a tłumaczenie maszynowe i podsumowywanie czynią długie dokumenty przystępnymi i zwięzłymi.
Asystenci i chatboty
Asystenci konwersacyjni (np. ChatGPT) odpowiadają w naturalny sposób, wspierając obsługę klienta, FAQ czy planowanie. W e‑commerce odpowiadają na pytania o produkty i zamówienia.
Analiza i klasyfikacja danych
LLM-y kategoryzują treści, analizują nastawienie i automatyzują przegląd dokumentów w prawie i finansach, wspierając ocenę ryzyka oraz zgodność.
Asystenci programistyczni
Asystenci kodu (np. GitHub Copilot) sugerują fragmenty, generują testy i pomagają w debugowaniu. Modele trenowane na dużych zbiorach kodu skutecznie tłumaczą między językami i rozwiązują zadania z repozytoriów.
Multimodalne modele językowe – poza tekstem
Nowa fala to modele multimodalne, łączące tekst, obraz, audio i wideo. Łączą NLP z wizją komputerową, uzyskując bogatsze rozumienie kontekstu i nowe scenariusze użycia.
Przykładem jest GPT-4o (OpenAI), przetwarzający tekst, obraz, audio i wideo w czasie rzeczywistym. Celem jest zbliżenie do wielozmysłowej percepcji człowieka.
Przykładowe zadania multimodalne to:
- opisy obrazów i odpowiadanie na pytania o obraz,
- wyszukiwanie łączone (tekst + obraz) i rekomendacje,
- analiza wideo (sceny, obiekty, akcje),
- asystenci kontekstowi wykorzystujący widok kamery w czasie rzeczywistym.
Ograniczenia i wyzwania dużych modeli językowych
LLM-y mają ograniczenia, które należy rozumieć i adresować w procesie wdrażania.
Halucynacje i generowanie fałszywych informacji
Halucynacje wynikają z probabilistycznej natury generowania – model przewiduje najbardziej prawdopodobne sekwencje, a nie weryfikuje faktów. W domenach wysokiego ryzyka nie wolno polegać wyłącznie na AI bez eksperta w pętli.
Aby ograniczać halucynacje, pomocne są:
- RAG (retrieval‑augmented generation) z wiarygodnymi źródłami,
- uzasadnienia i cytowanie źródeł w odpowiedzi,
- weryfikacja ekspercka oraz polityki bezpieczeństwa na etapie inferencji.
Stronniczość i uprzedzenia
LLM-y mogą reprodukować uprzedzenia obecne w danych (genderowe, rasowe, kulturowe). Lepsze kuratorstwo danych i alignment są kluczowe dla ograniczania biasów.
Niedeterministyczność odpowiedzi
Parametr temperature kontroluje losowość. Temperature = 0 daje deterministykę; wyższe wartości zwiększają kreatywność kosztem powtarzalności.
Ograniczenia techniczne i zasobów
Trening topowych LLM-ów kosztuje od setek tysięcy do ponad 100 mln USD. W operacjach ~90% kosztów to inferencja. Kwantyzacja obniża zużycie pamięci (np. LLaMA 2‑13B na jednej RTX 3090), przybliżając wnioski bez dużych strat jakości.
Techniki optymalizacji i zaawansowane metody
Podpowiadanie łańcucha rozumowania (chain-of-thought)
Chain-of-thought (CoT) zachęca model do ujawniania pośrednich kroków rozumowania, co zwykle podnosi skuteczność w złożonych zadaniach. Nowsze modele (np. OpenAI o1) potrafią „myśleć” krok po kroku bez dodatkowych wskazówek.
Generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG)
RAG łączy LLM z zewnętrzną wiedzą (indeksy wektorowe, dokumenty firmowe). Zapewnia aktualność, transparentność źródeł i redukcję halucynacji.
Współczesne modele LLM – krajobraz w latach 2024–2025
Rynek obejmuje rozwiązania własnościowe i otwarte – od OpenAI i Google po Meta i Mistral, a także inicjatywy lokalne jak Bielik i PLLuM.
Modele własnościowe
GPT-4o (OpenAI) reprezentuje szybkie, natywne przetwarzanie wielu modalności. Gemini (Google) oferuje okno kontekstu do 1 miliona tokenów i zaawansowaną pracę z obrazem, audio i wideo. Seria o1 kładzie nacisk na rozumowanie krok po kroku.
Modele otwarte
Meta Llama to popularna, otwarta rodzina modeli. Mistral rozwija m.in. Mixtral 8×7B z architekturą Mixture of Experts (MoE), łącząc wysoką jakość z wydajnością inferencji.
W Polsce powstał Bielik (na bazie Mistral‑7B, architektura „decoder‑only”) dostrojony do polskiego języka i kultury. Inicjatywa PLLuM (Polish Large Language Model) jednoczy wiodące instytucje (m.in. NASK PIB, IPI PAN) w celu stworzenia otwartego polskiego LLM-a.
Poniżej zestawiamy wybrane modele i ich charakterystyki:
| Model | Modalności | Typ | Cechy wyróżniające |
|---|---|---|---|
| GPT-4o (OpenAI) | Tekst, obraz, audio, wideo | Własnościowy | Bardzo szybka multimodalność, lepsze rozumienie kontekstu i instrukcji |
| Gemini (Google) | Tekst, obraz, audio, wideo | Własnościowy | Okno kontekstu do 1M tokenów, zaawansowana praca z multimodalnością |
| Meta Llama (rodzina) | Tekst | Otwarty | Wysoka jakość w zastosowaniach badawczych i komercyjnych |
| Mixtral 8×7B (Mistral) | Tekst | Otwarty | Mixture of Experts – lepszy stosunek jakości do kosztu inferencji |
| Bielik 7B | Tekst (PL) | Otwarty | Dostrojenie do języka polskiego, architektura „decoder‑only” |
Wnioski i przyszłe perspektywy
Dzięki danym na masową skalę, architekturze transformera i nowoczesnym technikom treningowym LLM-y rozwiązują szerokie spektrum zadań – od prostych odpowiedzi po złożone rozumowanie i programowanie.
Jednocześnie halucynacje, uprzedzenia, ograniczenia techniczne i niedeterministyczność pozostają realnymi wyzwaniami. Kierunki rozwoju obejmują zwiększanie niezawodności (np. RAG), lepsze kuratorstwo danych i alignment oraz optymalizację kosztów (kwantyzacja, kompresja).
Multimodalność i modelowanie rozumowania (np. OpenAI o1) wyznaczają kolejną falę innowacji. W miarę dojrzewania technologii rośnie znaczenie badań nad bezpieczeństwem, przejrzystością i odpowiedzialnym wdrażaniem w krytycznych sektorach.
LLM-y pozostaną jednym z najważniejszych motorów rozwoju AI na nadchodzące dekady – zrozumienie ich działania, mocnych stron i ograniczeń to podstawa świadomego wykorzystania tej technologii.