LLM – co to jest? Jak działają duże modele językowe?

Duże modele językowe (Large Language Models, LLM) to przełomowe narzędzia sztucznej inteligencji zdolne do przetwarzania i generowania tekstu na poziomie zbliżonym do ludzkiego. Wykorzystują zaawansowane techniki deep learningu, by analizować kontekst, rozumieć niuanse językowe i tworzyć spójne odpowiedzi. Ich zastosowania obejmują tłumaczenia, analizę danych, automatyzację obsługi klienta, a nawet wsparcie w pisaniu kodu.

Różnica między AI, NLP a LLM

Aby jak najlepiej przybliżyć istotę dużych modeli językowych, musimy na początek wyjaśnić relację pomiędzy trzema powiązanymi, aczkolwiek odrębnymi pojęciami: sztuczną inteligencją (AI), przetwarzaniem języka naturalnego (NLP) i dużymi modelami językowymi (LLM).

Sztuczna inteligencja

AI to najszersze pojęcie, obejmujące systemy zdolne do naśladowania ludzkiego myślenia i podejmowania decyzji. Jej celem jest automatyzacja zadań wymagających inteligencji, takich jak analiza danych czy rozpoznawanie wzorców. Przykłady zastosowań to autonomiczne samochody lub systemy rekomendacyjne.

Przetwarzanie języka naturalnego

Natomiast NLP to poddziedzina AI skupiona na interakcji między człowiekiem a maszyną za pomocą języka i obejmuje:

NLU (rozumienie języka) – analizę intencji i kontekstu wypowiedzi,
NLG (generowanie języka) – tworzenie spójnych odpowiedzi.

NLP wykorzystuje reguły lingwistyczne i statystykę do zadań takich jak tłumaczenie czy klasyfikacja tekstu. Przykładem są proste chatboty.

Duże modele językowe

LLM z kolei, to wyspecjalizowany rodzaj modeli NLP opartych na głębokim uczeniu. Ich cechy to:

trening na miliardach zdań, co pozwala generować tekst przypominający ludzki,
architektura transformerowa lub transformatorowa (np. GPT) optymalizująca przewidywanie kolejnych słów,
zdolność do kreatywnych zadań, jak pisanie esejów, ale bez rzeczywistego rozumienia treści.

Kluczowe różnice

Podsumowując — NLP koncentruje się na strukturalnym przetwarzaniu języka (np. analiza składni), podczas gdy LLM to „maszyny do przewidywania”, które symulują kreatywność poprzez statystyczne wzorce. AI natomiast obejmuje zarówno NLP, jak i inne technologie, takie jak computer vision.

Aspekt	AI	NLP	LLM
Zakres	Cała dziedzina technologii	Podzbiór AI	Podzbiór NLP
Cel	Automatyzacja zadań	Przetwarzanie języka	Generowanie tekstu
Metodologia	Uczenie maszynowe, reguły	Lingwistyka + statystyka	Głębokie uczenie + big data
Zasoby	Umiarkowane	Umiarkowane	Ogromna moc obliczeniowa
Ograniczenia	Zależne od konkretnej techniki	Sztywne reguły	Ryzyko błędów i stronniczości

Co to jest LLM?

Przechodząc od ogółu do szczegółu, możemy się skupić już na samych dużych modelach językowych (LLM).

Duży model językowy (Large Language Model, LLM) to algorytm sztucznej inteligencji oparty na architekturze transformera, szkolony na ogromnych zbiorach tekstowych. Jego nazwa pochodzi od liczby parametrów (nawet setek miliardów), które pozwalają uchwycić złożone relacje między słowami i kontekstami.

Możemy tu wyróżnić trzy kluczowe cechy LLM:

samoucząca się struktura, w ramach której, modele LLM analizują wzorce językowe bez sztywnych reguł gramatycznych,
mechanizm samouwagi, czyli identyfikacja znaczenia poszczególnych słów w zdaniu poprzez przypisywanie im wag,
generatywność, a więc tworzenie tekstów poprzez przewidywanie kolejnych tokenów (fragmentów słów lub znaków).

Jak działają duże modele językowe LLM?

Najprościej wyjaśnić znaczenie tych cech poprzez pokazanie, na czym polega działanie dużych modeli językowych. Proces tworzenia LLM można podzielić na trzy etapy.

Jak wygląda szkolenie?

Pierwszym etapem jest szkolenie czy chyba lepiej oddające to określenie — trenowanie modeli LLM, składające się z dwóch faz.

Fazy nienadzorowanej, w której dany model LLM analizuje nieetykietowane dane (książki, artykuły, strony internetowe), ucząc się podstawowych zależności językowych.

Wykorzystywana jest do tego tokenizacja. W dużym skrócie polega ona na przekształcaniu tekstu wejściowego w mniejsze jednostki zwane tokenami. Tokeny to wyrazy, zestawy znaków lub kombinacje wyrazów i znaków interpunkcyjnych, generowanych przez duże modele językowe podczas rozkładania tekstu.

Druga faza natomiast to dopracowywanie, w którym to stosuje się uczenie samonadzorowane, gdzie model uczy się przewidywać brakujące fragmenty tekstu lub klasyfikować zdania.

Architektura transformera

Sercem LLM jest wspomniana wyżej architektura transformerowa. W swojej podstawowej formie transformer jest serią połączonych ze sobą koderów i dekoderów. Sekwencja wejściowa jest transformowana w reprezentację wektorową, osadzając słowa na określonej warstwie. Wagi tej warstwy są ustalane podczas treningu. Brzmi skomplikowanie? Zaraz to naświetlimy w tabelce.

Wcześniej, najważniejsza tu kwestia — kluczowym elementem transformatorów jest mechanizm uwagi, który pozwala modelowi skupić się na różnych częściach sekwencji wejściowej podczas generowania każdego elementu sekwencji wyjściowej. Dzięki temu model może lepiej uchwycić kontekst i zależności pomiędzy słowami, nawet jeśli są one oddalone od siebie w tekście.

Najprościej będzie to pokazać na prostych przykładach dla trzech głównych warstw, z których składa się architektura transformera:

Warstwa	Funkcja	Przykład działania
Integracyjna	Tworzy wektory reprezentujące znaczenie słów	Koduje relacje typu „królik → grupa → zajęczaki”
Uwagi	Określa wagi ważności poszczególnych słów	W zdaniu „Królik może należeć do grupy zajęczaków lub gryzoni” rozróżnia oraz właściwie interpretuje znaczenie i klasyfikację słowa „królik”
Przewidywania	Generuje kolejne tokeny	Na podstawie sekwencji „Królik jest ssakiem należącym do grupy…” przewiduje token „zajęczaków”

Generowanie tekstu

Tak wyszkolone modele LLM, są gotowe do generowania tekstu, wykorzystując do tego probabilistyczne metody do tworzenia spójnych odpowiedzi na zadawane pytania.

Oczywiście nie tylko do generowania tekstu czy udzielania odpowiedzi, ale i do automatycznych tłumaczeń między językami wspieranych kontekstem (np. rozróżnianie homonimów), streszczania dokumentów wyciągając z nich najważniejsze informacje i przedstawiając je w zwięzłej formie, pisania i korygowania kodu programistycznego (autouzupełnianie kodu i debugowanie) czy automatyzacji obsługi klienta (wirtualni asystenci).

LLM mogą być wykorzystywane też do analizy sentymentu w recenzjach, komentarzach czy postach w mediach społecznościowych. Potrafią również klasyfikować teksty według tematyki czy innych bardziej szczegółowych kryteriów.

Warto tu wspomnieć w kontekście edukacyjnym, iż kierunki takie jak informatyka w PJATK obejmują szerokie zagadnienia związane z LLM, podczas gdy studia podyplomowe Sztuczna inteligencja w biznesie uczą praktycznego wykorzystania tych modeli w zarządzaniu.

Popularne modele LLM

W ostatnich latach powstało wiele dużych modeli językowych, które zdobyły szeroką popularność i znalazły różnorodne zastosowania. Dla przykładu można tu wymienić:

modele z serii GPT (GPT-3.5, GPT-4 czy ostatnia aktualizacja GPT-4.1, będąca przygotowaniem do zbliżającej się premiery GPT-5) zbudowane przez OpenAI, używane w chatbotach ChatGPT i Microsoft Copilot,
model Llama zbudowany przez Meta Platforms,
model Gemini, opracowany przez Google,
chiński model DeepSeek,
polskie modele jak Bielik i PLLuM.

Wyzwania i ograniczenia LLM

Mimo imponujących możliwości duże modele językowe mają swoje ograniczenia, a ich twórcy muszą mierzyć się z szeregiem wyzwań. Można tu wymienić przede wszystkim:

halucynacje — modele mogą generować nieprawdziwe lub niespójne informacje, które brzmią przekonująco, ale nie mają podstaw faktograficznych,
brak aktualności — LLM są trenowane na danych z określonego okresu, więc ich wiedza jest ograniczona do informacji dostępnych w momencie treningu,
problemy etyczne — modele mogą powielać uprzedzenia i stereotypy obecne w danych treningowych,
intensywność obliczeniowa — trenowanie dużych modeli językowych wymaga ogromnych zasobów obliczeniowych i energetycznych,
rozumienie kontekstu kulturowego — modele mogą mieć trudności z interpretacją niuansów kulturowych i regionalnych odmian języka.

Podsumowanie

Duże modele językowe (LLM) to zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji, które dzięki trenowaniu na ogromnych zbiorach danych tekstowych i wykorzystaniu architektury transformera, zyskały zdolność do generowania i przetwarzania języka naturalnego na niespotykaną dotąd skalę.

LLM stanowią przełom w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (NLP) i znajdują zastosowanie w różnorodnych obszarach — od tworzenia treści, przez tłumaczenia, po automatyzację procesów biznesowych. Mimo pewnych ograniczeń, takich jak halucynacje czy brak aktualności, duże modele językowe nieustannie się rozwijają, otwierając nowe możliwości dla nauki, biznesu i codziennego użytku.

Rozwój dużych modeli językowych z pewnością otwiera nowe możliwości dla biznesu, edukacji i nauki. Dla osób zainteresowanych rozwijaniem swoich kompetencji w tym zakresie, studia I i II stopnia z Informatyki oraz studia podyplomowe, takie jak Sztuczna inteligencja w biznesie, stanowią doskonałą okazję do zdobycia wiedzy i umiejętności przydatnych w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie.