{"id":22259,"date":"2025-11-09T18:24:14","date_gmt":"2025-11-09T17:24:14","guid":{"rendered":"https:\/\/cyberhumanistyka.pl\/?p=22259"},"modified":"2026-02-10T23:15:45","modified_gmt":"2026-02-10T22:15:45","slug":"co-ai-robi-z-twoim-tekstem-zanim-ci-odpowie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cyberhumanistyka.pl\/index.php\/2025\/11\/09\/co-ai-robi-z-twoim-tekstem-zanim-ci-odpowie\/","title":{"rendered":"Co AI robi z Twoim tekstem, zanim Ci odpowie?"},"content":{"rendered":"\n

Zanim zobaczysz pierwszy znak odpowiedzi, Twoje zdanie przechodzi przez seri\u0119 do\u015b\u0107 zaskakuj\u0105cych etap\u00f3w \u2013 od ci\u0119cia na drobne \u201eklocki\u201d, przez rzut do wielowymiarowej przestrzeni liczb, a\u017c po wielokrotne \u201espojrzenia\u201d modelu na ca\u0142y kontekst. Co w\u0142a\u015bciwie dzieje si\u0119 krok po kroku, gdy rozmawiasz z AI?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Od s\u0142\u00f3w do liczb: moment, w kt\u00f3rym tekst przestaje by\u0107 tekstem<\/h3>\n\n\n\n

Pierwszym etapem „s\u0142uchania” jest tokenizacja, czyli podzia\u0142 tekstu na mniejsze jednostki, zwane tokenami. Mog\u0105 to by\u0107 ca\u0142e s\u0142owa, ich fragmenty albo pojedyncze znaki. Podzia\u0142 na tokeny nie wynika z rozbioru gramatycznego czy z jakiej\u015b analizy znaczenia, lecz z praktycznych powod\u00f3w „in\u017cynieryjnych”. J\u0119zyk jest zbyt bogaty, by sensownym rozwi\u0105zaniem by\u0142o przechowywanie ka\u017cdego mo\u017cliwego wyrazu osobno.<\/p>\n\n\n\n

Stosuje si\u0119 wi\u0119c techniki dzielenia s\u0142\u00f3w na cz\u0119\u015bciej wyst\u0119puj\u0105ce elementy, dzi\u0119ki czemu nawet rzadkie lub nowe formy mo\u017cna zapisa\u0107 jako kombinacj\u0119 cz\u0105stek znanych [2]. Jednym s\u0142owem tokenizacja pozwala sprowadzi\u0107 dowolny tekst do sko\u0144czonego zbioru symboli.<\/p>\n\n\n\n

Wektory zamiast s\u0142\u00f3w. Jak powstaje przestrze\u0144 znacze\u0144?<\/h3>\n\n\n\n

Ka\u017cdy token zostaje nast\u0119pnie przetworzony na wektor liczb, to tzw. embedding. Mo\u017cna go postrzega\u0107 jako punkt w przestrzeni o bardzo wielu wymiarach. W tej przestrzeni odleg\u0142o\u015b\u0107 mi\u0119dzy punktami nie jest przypadkowa \u2013 tokeny u\u017cywane w podobnych kontekstach znajduj\u0105 si\u0119 bli\u017cej siebie, a te u\u017cywane w odmiennych dalej. Dzi\u0119ki temu tworzy si\u0119 co\u015b w rodzaju geometrycznej mapy relacji j\u0119zykowych. Poj\u0119cia powi\u0105zane znaczeniowo, sk\u0142adniowo lub funkcjonalnie uk\u0142adaj\u0105 si\u0119 w charakterystyczne struktury. To w\u0142a\u015bnie dlatego modele potrafi\u0105 uchwyci\u0107 podobie\u0144stwa, analogie i zale\u017cno\u015bci mi\u0119dzy s\u0142owami.<\/p>\n\n\n\n

Co ciekawe, pocz\u0105tkowy embedding danego tokenu jest taki sam niezale\u017cnie od kontekstu. Dopiero w kolejnych etapach przetwarzania \u2013 po przej\u015bciu przez warstwy modelu \u2013 ulega uszczeg\u00f3\u0142owieniu. \u201eZnaczenie\u201d nie jest zapisane raz na zawsze, lecz konstruowane dynamicznie w trakcie analizy zdania [3].<\/p>\n\n\n\n

Wszystkie tokeny przetwarzane s\u0105 r\u00f3wnolegle. To daje ogromne korzy\u015bci obliczeniowe, ale ma te\u017c swoje negatywne konsekwencje \u2013 sam model nie wie, kt\u00f3re s\u0142owo pojawi\u0142o si\u0119 wcze\u015bniej, a kt\u00f3re p\u00f3\u017aniej. Tymczasem w j\u0119zyku kolejno\u015b\u0107 ma znaczenie. Z tego powodu do reprezentacji token\u00f3w dodaje si\u0119 informacj\u0119 o ich pozycji w sekwencji, tak aby przekaza\u0107 modelowi struktur\u0119 zdania i relacje jego element\u00f3w. Dzi\u0119ki temu transformer nie widzi jedynie chaotycznego zbioru element\u00f3w, lecz uporz\u0105dkowan\u0105 wypowied\u017a, w kt\u00f3rej kolejno\u015b\u0107 wp\u0142ywa na sens [1].<\/p>\n\n\n\n

Mechanizm uwagi. Jak model \u201eogl\u0105da\u201d ca\u0142e zdanie?<\/h3>\n\n\n\n

Sercem wsp\u00f3\u0142czesnych modeli j\u0119zykowych jest mechanizm uwagi (attention). To on umo\u017cliwia sp\u00f3jne \u0142\u0105czenie informacji rozrzuconych po ca\u0142ym tek\u015bcie.<\/p>\n\n\n\n

W uproszczeniu mo\u017cna powiedzie\u0107, \u017ce ka\u017cdy token \u201esprawdza\u201d, kt\u00f3re inne tokeny s\u0105 dla niego istotne w danym kontek\u015bcie. I nie robi tego tylko raz \u2013 proces zachodzi r\u00f3wnolegle w wielu tzw. attention heads (g\u0142owach uwagi). Ka\u017cda z nich mo\u017ce nauczy\u0107 si\u0119 wychwytywa\u0107 inny typ zale\u017cno\u015bci: sk\u0142adniowe, semantyczne, tematyczne lub bardziej abstrakcyjne.<\/p>\n\n\n\n

Nie s\u0105 to jednak regu\u0142y zaprogramowane r\u0119cznie. W trakcie uczenia si\u0119 model sam odkrywa, jakie relacje warto wzmacnia\u0107, aby lepiej przewidywa\u0107 kolejne elementy tekstu. Wyniki pracy wielu „g\u0142\u00f3w” s\u0105 nast\u0119pnie \u0142\u0105czone i przekazywane dalej, by mog\u0142y przechodzi\u0107 przez kolejne warstwy sieci i ulega\u0107 dalszym przekszta\u0142ceniom.<\/p>\n\n\n\n

Dzi\u0119ki temu model potrafi \u0142\u0105czy\u0107 odleg\u0142e fragmenty wypowiedzi, \u015bledzi\u0107 zale\u017cno\u015bci i budowa\u0107 reprezentacje coraz bardziej abstrakcyjne.<\/p>\n\n\n\n

Model nie analizuje wy\u0142\u0105cznie ostatniego zdania. Przy ka\u017cdym kroku bierze pod uwag\u0119 ca\u0142y dost\u0119pny kontekst: wcze\u015bniejsze wypowiedzi u\u017cytkownika, w\u0142asne odpowiedzi oraz ustalone zasady rozmowy. To sprawia wra\u017cenie pami\u0119ci i ci\u0105g\u0142o\u015bci dialogu.<\/p>\n\n\n\n

W rzeczywisto\u015bci nie jest to pami\u0119\u0107 w sensie psychologicznym. Model nie \u201ezapami\u0119tuje\u201d informacji na sta\u0142e \u2014 za ka\u017cdym razem przetwarza ca\u0142y dost\u0119pny kontekst od nowa. Jego mo\u017cliwo\u015bci s\u0105 ograniczone d\u0142ugo\u015bci\u0105 tzw. okna kontekstowego. Gdy rozmowa staje si\u0119 bardzo d\u0142uga, najstarsze fragmenty mog\u0105 przesta\u0107 by\u0107 uwzgl\u0119dniane lub s\u0105 reprezentowane w uproszczonej formie.<\/p>\n\n\n\n

Z tego powodu czasem warto przypomina\u0107 istotne informacje lub ponownie formu\u0142owa\u0107 za\u0142o\u017cenia, zw\u0142aszcza w d\u0142ugich, z\u0142o\u017conych dialogach.<\/p>\n\n\n\n

Jak powstaje odpowied\u017a AI?<\/h3>\n\n\n\n

Gdy kontekst zostanie przetworzony, model przechodzi do generowania odpowiedzi. Nie tworzy jej jednak jako gotowej ca\u0142o\u015bci. Nie planuje struktury tekstu ani nie \u201ewie z g\u00f3ry\u201d, dok\u0105d zmierza.<\/p>\n\n\n\n

Dzia\u0142a krok po kroku. Dla danego stanu oblicza, jaki token mo\u017ce pojawi\u0107 si\u0119 jako nast\u0119pny, przypisuj\u0105c ka\u017cdemu mo\u017cliwemu tokenowi pewne prawdopodobie\u0144stwo. Na tej podstawie wybierany jest jeden z nich (cz\u0119sto z elementem kontrolowanej losowo\u015bci). Nast\u0119pnie proces powtarza si\u0119 ju\u017c z uwzgl\u0119dnieniem nowo wygenerowanego fragmentu.<\/p>\n\n\n\n

W ten spos\u00f3b odpowied\u017a powstaje sekwencyjnie, jako seria lokalnych decyzji probabilistycznych. Mimo to ca\u0142o\u015b\u0107 cz\u0119sto sprawia wra\u017cenie sp\u00f3jnej i celowej \u2013 efekt ten wynika z bogatych reprezentacji i regularno\u015bci j\u0119zyka, a nie z posiadania intencji czy planu.<\/p>\n\n\n\n

Skuteczno\u015b\u0107 modeli j\u0119zykowych jest rezultatem kilku nak\u0142adaj\u0105cych si\u0119 czynnik\u00f3w. J\u0119zyk naturalny posiada silne regularno\u015bci statystyczne, kt\u00f3re mo\u017cna uchwyci\u0107 przy odpowiedniej skali danych. Modele trenowane s\u0105 na ogromnych zbiorach tekst\u00f3w, co pozwala im pozna\u0107 niezliczone warianty u\u017cycia s\u0142\u00f3w i konstrukcji.<\/p>\n\n\n\n

Du\u017ce architektury potrafi\u0105 integrowa\u0107 informacje z wielu poziom\u00f3w jednocze\u015bnie, tworz\u0105c z\u0142o\u017cone reprezentacje poj\u0119\u0107 i relacji. Dodatkowo wsp\u00f3\u0142czesne modele s\u0105 dostrajane z udzia\u0142em ludzi, kt\u00f3rzy oceniaj\u0105 odpowiedzi i pomagaj\u0105 korygowa\u0107 ich styl, bezpiecze\u0144stwo oraz zgodno\u015b\u0107 z intencj\u0105 u\u017cytkownika (tzw. RLHF) [4]. Ten etap nie zwi\u0119ksza \u201einteligencji\u201d w sensie poznawczym, ale znacz\u0105co poprawia u\u017cyteczno\u015b\u0107.<\/p>\n\n\n\n

Ostatni krok \u2013 wracamy od liczb do s\u0142\u00f3w<\/h3>\n\n\n\n

Gdy sekwencja token\u00f3w zostanie wygenerowana, nast\u0119puje proces odwrotny do tokenizacji \u2013 detokenizacja. Ostatecznie wi\u0119c numeryczne identyfikatory s\u0105 zamieniane na fragmenty tekstu, kt\u00f3re \u0142\u0105cz\u0105 si\u0119 w s\u0142owa, zdania i akapity. Dopiero wtedy widzisz gotow\u0105 odpowied\u017a. Ca\u0142a wcze\u015bniejsza matematyka pozostaje poza polem naszego widzenia, a my mamy wra\u017cenie p\u0142ynnej rozmowy.<\/p>\n\n\n\n

Jako\u015b\u0107 odpowiedzi w du\u017cej mierze zale\u017cy od jako\u015bci pytania. Pomaga jasno okre\u015bli\u0107 cel wypowiedzi, doda\u0107 kontekst i ograniczenia, a z\u0142o\u017cone problemy dzieli\u0107 na mniejsze cz\u0119\u015bci. Warto te\u017c prosi\u0107 o przyk\u0142ady, doprecyzowania lub alternatywne uj\u0119cia tematu. W razie potrzeby mo\u017cna poprosi\u0107 o uproszczenie albo wi\u0119ksz\u0105 techniczno\u015b\u0107 odpowiedzi \u2013 model potrafi dostosowa\u0107 styl do takich wskaz\u00f3wek.<\/p>\n\n\n\n

Mimo imponuj\u0105cych mo\u017cliwo\u015bci modele j\u0119zykowe maj\u0105 wyra\u017ane ograniczenia. Potrafi\u0105 generowa\u0107 odpowiedzi brzmi\u0105ce bardzo przekonuj\u0105co, kt\u00f3re jednak zawieraj\u0105 b\u0142\u0119dy lub ca\u0142kowicie fa\u0142szywe informacje \u2013 zjawisko to okre\u015bla si\u0119 mianem halucynacji.<\/p>\n\n\n\n

Modele nie maj\u0105 dost\u0119pu do rzeczywisto\u015bci ani w\u0142asnych do\u015bwiadcze\u0144. Ich \u201ewiedza\u201d wynika wy\u0142\u0105cznie z danych treningowych oraz tre\u015bci rozmowy. Nie posiadaj\u0105 \u015bwiadomo\u015bci, intencji ani rozumienia w ludzkim sensie \u2013 operuj\u0105 na wzorcach i zale\u017cno\u015bciach statystycznych.<\/p>\n\n\n\n

\u015awiadomo\u015b\u0107 tych ogranicze\u0144 jest kluczowa, je\u015bli chcemy korzysta\u0107 z AI odpowiedzialnie i z odpowiednim krytycznym dystansem.<\/p>\n\n\n\n

Bibliografia<\/h3>\n\n\n\n
    \n
  1. Vaswani, A. et al. (2017). Attention Is All You Need<\/em>. NeurIPS.<\/li>\n\n\n\n
  2. Sennrich, R., Haddow, B., Birch, A. (2016). Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units<\/em>. ACL.<\/li>\n\n\n\n
  3. Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., Dean, J. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space<\/em>. ICLR Workshop.<\/li>\n\n\n\n
  4. Ouyang, L. et al. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback<\/em>. NeurIPS.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Zanim zobaczysz pierwszy znak odpowiedzi, Twoje zdanie przechodzi przez seri\u0119 do\u015b\u0107 zaskakuj\u0105cych etap\u00f3w \u2013 od ci\u0119cia na drobne \u201eklocki\u201d, przez rzut do wielowymiarowej przestrzeni liczb, a\u017c po wielokrotne \u201espojrzenia\u201d modelu na ca\u0142y kontekst. Co w\u0142a\u015bciwie dzieje si\u0119 krok po kroku, gdy rozmawiasz z AI? Od s\u0142\u00f3w do liczb: moment, w kt\u00f3rym tekst przestaje by\u0107 tekstem Pierwszym etapem „s\u0142uchania” jest tokenizacja, czyli podzia\u0142 tekstu na mniejsze jednostki, zwane tokenami. Mog\u0105 to by\u0107 ca\u0142e s\u0142owa, ich fragmenty albo pojedyncze znaki. Podzia\u0142 na tokeny nie wynika z rozbioru gramatycznego czy z jakiej\u015b analizy znaczenia, lecz z praktycznych powod\u00f3w „in\u017cynieryjnych”. J\u0119zyk jest zbyt bogaty, by sensownym rozwi\u0105zaniem by\u0142o przechowywanie ka\u017cdego mo\u017cliwego wyrazu osobno. Stosuje si\u0119 wi\u0119c techniki dzielenia s\u0142\u00f3w na cz\u0119\u015bciej wyst\u0119puj\u0105ce elementy, dzi\u0119ki czemu nawet rzadkie lub nowe formy mo\u017cna zapisa\u0107 jako kombinacj\u0119 cz\u0105stek znanych [2]. Jednym s\u0142owem tokenizacja pozwala sprowadzi\u0107 dowolny tekst do sko\u0144czonego zbioru symboli. Wektory zamiast s\u0142\u00f3w. Jak powstaje przestrze\u0144 znacze\u0144? Ka\u017cdy token zostaje nast\u0119pnie przetworzony na wektor liczb, to tzw. embedding. Mo\u017cna go postrzega\u0107 jako punkt w przestrzeni o bardzo wielu wymiarach. W tej przestrzeni odleg\u0142o\u015b\u0107 mi\u0119dzy punktami nie jest przypadkowa \u2013 tokeny u\u017cywane w podobnych kontekstach znajduj\u0105 si\u0119 bli\u017cej siebie, a te u\u017cywane w odmiennych dalej. Dzi\u0119ki temu tworzy si\u0119 co\u015b w rodzaju geometrycznej mapy relacji j\u0119zykowych. Poj\u0119cia powi\u0105zane znaczeniowo, sk\u0142adniowo lub funkcjonalnie uk\u0142adaj\u0105 si\u0119 w charakterystyczne struktury. To w\u0142a\u015bnie dlatego modele potrafi\u0105 uchwyci\u0107 podobie\u0144stwa, analogie i zale\u017cno\u015bci mi\u0119dzy s\u0142owami. Co ciekawe, pocz\u0105tkowy embedding danego tokenu jest taki sam niezale\u017cnie od kontekstu. Dopiero w kolejnych etapach przetwarzania \u2013 po przej\u015bciu przez warstwy modelu \u2013 ulega uszczeg\u00f3\u0142owieniu. \u201eZnaczenie\u201d nie jest zapisane raz na zawsze, lecz konstruowane dynamicznie w trakcie analizy zdania [3]. Wszystkie tokeny przetwarzane s\u0105 r\u00f3wnolegle. To daje ogromne korzy\u015bci obliczeniowe, ale ma te\u017c swoje negatywne konsekwencje \u2013 sam model nie wie, kt\u00f3re s\u0142owo pojawi\u0142o si\u0119 wcze\u015bniej, a kt\u00f3re p\u00f3\u017aniej. Tymczasem w j\u0119zyku kolejno\u015b\u0107 ma znaczenie. Z tego powodu do reprezentacji token\u00f3w dodaje si\u0119 informacj\u0119 o ich pozycji w sekwencji, tak aby przekaza\u0107 modelowi struktur\u0119 zdania i relacje jego element\u00f3w. Dzi\u0119ki temu transformer nie widzi jedynie chaotycznego zbioru element\u00f3w, lecz uporz\u0105dkowan\u0105 wypowied\u017a, w kt\u00f3rej kolejno\u015b\u0107 wp\u0142ywa na sens [1]. Mechanizm uwagi. Jak model \u201eogl\u0105da\u201d ca\u0142e zdanie? Sercem wsp\u00f3\u0142czesnych modeli j\u0119zykowych jest mechanizm uwagi (attention). To on umo\u017cliwia sp\u00f3jne \u0142\u0105czenie informacji rozrzuconych po ca\u0142ym tek\u015bcie. W uproszczeniu mo\u017cna powiedzie\u0107, \u017ce ka\u017cdy token \u201esprawdza\u201d, kt\u00f3re inne tokeny s\u0105 dla niego istotne w danym kontek\u015bcie. I nie robi tego tylko raz \u2013 proces zachodzi r\u00f3wnolegle w wielu tzw. attention heads (g\u0142owach uwagi). Ka\u017cda z nich mo\u017ce nauczy\u0107 si\u0119 wychwytywa\u0107 inny typ zale\u017cno\u015bci: sk\u0142adniowe, semantyczne, tematyczne lub bardziej abstrakcyjne. Nie s\u0105 to jednak regu\u0142y zaprogramowane r\u0119cznie. W trakcie uczenia si\u0119 model sam odkrywa, jakie relacje warto wzmacnia\u0107, aby lepiej przewidywa\u0107 kolejne elementy tekstu. Wyniki pracy wielu „g\u0142\u00f3w” s\u0105 nast\u0119pnie \u0142\u0105czone i przekazywane dalej, by mog\u0142y przechodzi\u0107 przez kolejne warstwy sieci i ulega\u0107 dalszym przekszta\u0142ceniom. Dzi\u0119ki temu model potrafi \u0142\u0105czy\u0107 odleg\u0142e fragmenty wypowiedzi, \u015bledzi\u0107 zale\u017cno\u015bci i budowa\u0107 reprezentacje coraz bardziej abstrakcyjne. Model nie analizuje wy\u0142\u0105cznie ostatniego zdania. Przy ka\u017cdym kroku bierze pod uwag\u0119 ca\u0142y dost\u0119pny kontekst: wcze\u015bniejsze wypowiedzi u\u017cytkownika, w\u0142asne odpowiedzi oraz ustalone zasady rozmowy. To sprawia wra\u017cenie pami\u0119ci i ci\u0105g\u0142o\u015bci dialogu. W rzeczywisto\u015bci nie jest to pami\u0119\u0107 w sensie psychologicznym. Model nie \u201ezapami\u0119tuje\u201d informacji na sta\u0142e \u2014 za ka\u017cdym razem przetwarza ca\u0142y dost\u0119pny kontekst od nowa. Jego mo\u017cliwo\u015bci s\u0105 ograniczone d\u0142ugo\u015bci\u0105 tzw. okna kontekstowego. Gdy rozmowa staje si\u0119 bardzo d\u0142uga, najstarsze fragmenty mog\u0105 przesta\u0107 by\u0107 uwzgl\u0119dniane lub s\u0105 reprezentowane w uproszczonej formie. Z tego powodu czasem warto przypomina\u0107 istotne informacje lub ponownie formu\u0142owa\u0107 za\u0142o\u017cenia, zw\u0142aszcza w d\u0142ugich, z\u0142o\u017conych dialogach. Jak powstaje odpowied\u017a AI? Gdy kontekst zostanie przetworzony, model przechodzi do generowania odpowiedzi. Nie tworzy jej jednak jako gotowej ca\u0142o\u015bci. Nie planuje struktury tekstu ani nie \u201ewie z g\u00f3ry\u201d, dok\u0105d zmierza. Dzia\u0142a krok po kroku. Dla danego stanu oblicza, jaki token mo\u017ce pojawi\u0107 si\u0119 jako nast\u0119pny, przypisuj\u0105c ka\u017cdemu mo\u017cliwemu tokenowi pewne prawdopodobie\u0144stwo. Na tej podstawie wybierany jest jeden z nich (cz\u0119sto z elementem kontrolowanej losowo\u015bci). Nast\u0119pnie proces powtarza si\u0119 ju\u017c z uwzgl\u0119dnieniem nowo wygenerowanego fragmentu. W ten spos\u00f3b odpowied\u017a powstaje sekwencyjnie, jako seria lokalnych decyzji probabilistycznych. Mimo to ca\u0142o\u015b\u0107 cz\u0119sto sprawia wra\u017cenie sp\u00f3jnej i celowej \u2013 efekt ten wynika z bogatych reprezentacji i regularno\u015bci j\u0119zyka, a nie z posiadania intencji czy planu. Skuteczno\u015b\u0107 modeli j\u0119zykowych jest rezultatem kilku nak\u0142adaj\u0105cych si\u0119 czynnik\u00f3w. J\u0119zyk naturalny posiada silne regularno\u015bci statystyczne, kt\u00f3re mo\u017cna uchwyci\u0107 przy odpowiedniej skali danych. Modele trenowane s\u0105 na ogromnych zbiorach tekst\u00f3w, co pozwala im pozna\u0107 niezliczone warianty u\u017cycia s\u0142\u00f3w i konstrukcji. Du\u017ce architektury potrafi\u0105 integrowa\u0107 informacje z wielu poziom\u00f3w jednocze\u015bnie, tworz\u0105c z\u0142o\u017cone reprezentacje poj\u0119\u0107 i relacji. Dodatkowo wsp\u00f3\u0142czesne modele s\u0105 dostrajane z udzia\u0142em ludzi, kt\u00f3rzy oceniaj\u0105 odpowiedzi i pomagaj\u0105 korygowa\u0107 ich styl, bezpiecze\u0144stwo oraz zgodno\u015b\u0107 z intencj\u0105 u\u017cytkownika (tzw. RLHF) [4]. Ten etap nie zwi\u0119ksza \u201einteligencji\u201d w sensie poznawczym, ale znacz\u0105co poprawia u\u017cyteczno\u015b\u0107. Ostatni krok \u2013 wracamy od liczb do s\u0142\u00f3w Gdy sekwencja token\u00f3w zostanie wygenerowana, nast\u0119puje proces odwrotny do tokenizacji \u2013 detokenizacja. Ostatecznie wi\u0119c numeryczne identyfikatory s\u0105 zamieniane na fragmenty tekstu, kt\u00f3re \u0142\u0105cz\u0105 si\u0119 w s\u0142owa, zdania i akapity. Dopiero wtedy widzisz gotow\u0105 odpowied\u017a. Ca\u0142a wcze\u015bniejsza matematyka pozostaje poza polem naszego widzenia, a my mamy wra\u017cenie p\u0142ynnej rozmowy. Jako\u015b\u0107 odpowiedzi w du\u017cej mierze zale\u017cy od jako\u015bci pytania. Pomaga jasno okre\u015bli\u0107 cel wypowiedzi, doda\u0107 kontekst i ograniczenia, a z\u0142o\u017cone problemy dzieli\u0107 na mniejsze cz\u0119\u015bci. Warto te\u017c prosi\u0107 o przyk\u0142ady, doprecyzowania lub alternatywne uj\u0119cia tematu. W razie potrzeby mo\u017cna poprosi\u0107 o uproszczenie albo wi\u0119ksz\u0105 techniczno\u015b\u0107 odpowiedzi \u2013 model potrafi dostosowa\u0107 styl do takich wskaz\u00f3wek. Mimo imponuj\u0105cych mo\u017cliwo\u015bci modele j\u0119zykowe maj\u0105 wyra\u017ane ograniczenia. Potrafi\u0105 generowa\u0107 odpowiedzi brzmi\u0105ce bardzo przekonuj\u0105co, kt\u00f3re jednak zawieraj\u0105 b\u0142\u0119dy lub ca\u0142kowicie fa\u0142szywe informacje \u2013 zjawisko to okre\u015bla si\u0119 mianem halucynacji. Modele nie maj\u0105 dost\u0119pu do rzeczywisto\u015bci ani w\u0142asnych do\u015bwiadcze\u0144. Ich \u201ewiedza\u201d wynika wy\u0142\u0105cznie z danych treningowych oraz tre\u015bci rozmowy. Nie posiadaj\u0105 \u015bwiadomo\u015bci, intencji ani rozumienia w ludzkim sensie \u2013 operuj\u0105 na wzorcach i zale\u017cno\u015bciach statystycznych. \u015awiadomo\u015b\u0107 tych ogranicze\u0144 jest kluczowa, je\u015bli chcemy korzysta\u0107 z AI odpowiedzialnie i z odpowiednim krytycznym dystansem. Bibliografia<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":22263,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[5],"tags":[],"class_list":["post-22259","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-narzedzia"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cyberhumanistyka.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22259","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cyberhumanistyka.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cyberhumanistyka.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cyberhumanistyka.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cyberhumanistyka.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=22259"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/cyberhumanistyka.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22259\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":22353,"href":"https:\/\/cyberhumanistyka.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22259\/revisions\/22353"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cyberhumanistyka.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/22263"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cyberhumanistyka.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=22259"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cyberhumanistyka.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=22259"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cyberhumanistyka.pl\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=22259"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}