Dlaczego modele językowe (LLM) potrzebują od nas danych?

Sztuczna inteligencja (AI) i duże modele językowe (LLM – Large Language Model), stały się częścią naszej codzienności, pomagając nam od inteligentnych asystentów po narzędzia do generowania tekstu. Pewnie zastanawiasz się, po co tym zaawansowanym systemom aż tyle naszych danych? Modele językowe chłoną je jak gąbka, bo to właśnie ludzkie dane są dla nich podstawą nauki. Dzięki nim LLM-y potrafią rozumieć, generować i przetwarzać naturalny język. Kiedy „trenujemy” duże modele językowe, one uczą się rozpoznawać wzorce w ogromnych zbiorach informacji, żeby potem móc sprawnie komunikować się z nami i spełniać nasze oczekiwania. Żeby Large Language Model (LLM) stał się inteligentnym i naprawdę użytecznym narzędziem, musimy go dobrze „nakarmić” informacjami. Ten proces jest bardzo podobny do tego, jak dziecko uczy się mówić – słucha i obserwuje świat. Bez dostępu do obszernych zbiorów danych treningowych (LLMTrainingData) modele nie miałyby szansy osiągnąć tego, co potrafią teraz, ani nie byłyby tak bezpieczne.

Czy modele językowe uczą się w sposób podobny do ludzi?

Modele językowe uczą się, przetwarzając olbrzymie ilości danych. Opiera się to na uczeniu maszynowym i głębokim uczeniu, które z kolei wykorzystują skomplikowane sztuczne sieci neuronowe. To właśnie w trakcie treningu dużych modeli językowych LLM-y odkrywają złożone wzorce i zależności w języku. Modele dostosowują wtedy swoje wewnętrzne parametry modelu (czyli wagi połączeń), żeby minimalizować błędy, kiedy przewidują kolejne słowa czy kontekst zdania.

Uczenie maszynowe to po prostu podstawa – dzięki niemu systemy uczą się z danych, bez potrzeby jawnego programowania. W przypadku LLM-ów to głębokie uczenie (z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych) pozwala im przetwarzać ogromne ilości tekstu.

Ten proces treningowy LLM (LLMTrainingProcess) ma zazwyczaj dwie główne fazy:

• Unsupervised Training Phase, gdzie model uczy się na surowych, nieetykietowanych danych, przewidując brakujące słowa czy kontekst.
• Fine-tuning Phase, kiedy doskonali się go na bardziej ukierunkowanych zbiorach danych, często z naszą pomocą.

Poprawne uczenie maszynowe LLM jest możliwe tylko wtedy, gdy mamy dostęp do szerokich i zróżnicowanych danych. Bez nich nawet najbardziej zaawansowane algorytmy nie zbudują modelu, który naprawdę rozumie i generuje spójny, naturalny język. To pokazuje, jak ważna jest jakość danych w AI dla całego przedsięwzięcia.

Jakie zaawansowane architektury i mechanizmy umożliwiają uczenie się modeli językowych?

Modele językowe oparte na architekturze transformera analizują i przetwarzają sekwencje tekstu, używając innowacyjnego mechanizmu uwagi. Architektura transformera to rodzaj sztucznej sieci neuronowej, która dosłownie zrewolucjonizowała przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Zanim pojawiły się transformatory, mieliśmy popularne rekurencyjne sieci neuronowe (RNN), ale one niestety kiepsko radziły sobie z długimi sekwencjami tekstu.

Najważniejszym elementem architektury transformera jest właśnie mechanizm uwagi. Dzięki niemu model może skupić się na tych fragmentach tekstu wejściowego, które są najbardziej istotne, przypisując im różne „wagi”, zamiast przetwarzać wszystko po kolei. W ten sposób model dużo lepiej rozumie kontekst i powiązania między słowami, nawet jeśli są od siebie daleko. Pomyśl o zdaniu „Pies gonił kota, który zjadł mysz” – mechanizm uwagi pozwoli modelowi powiązać „który” z „kotem”, a nie z „psem”. Dla starszych architektur byłoby to o wiele trudniejsze. Ta zdolność do sprawnego wychwytywania relacji w długich sekwencjach tekstu sprawia, że architektura transformera jest tak wszechstronna i powszechnie używana w dzisiejszych LLM-ach.

Jakie rodzaje danych są kluczowe dla rozwoju LLM?

Dla rozwoju Large Language Model (LLM) potrzebujemy trzech głównych kategorii danych: tekstowych, multimodalnych i interakcji użytkownika. Muszą być one naprawdę obszerne, różnorodne i reprezentatywne, żeby model mógł skutecznie rozumieć i generować naturalny język.

• Dane tekstowe: Stanowią absolutną podstawę treningu dużych modeli językowych. Karmimy je miliardami słów z różnych źródeł, choćby z internetu (artykuły, blogi, fora), książek, encyklopedii czy publikacji naukowych. Dzięki temu tekstowe zbiory danych pomagają LLM-om opanować składnię, semantykę, gramatykę, a także różnorodne style i konteksty ludzkiego języka. Weźmy przykład słowa „bank” – model uczy się, że ma ono inne znaczenie w zdaniu „poszedłem do banku po pieniądze” niż w „usiadłem na brzegu rzeki, na piaszczystym banku”.
• Dane multimodalne: Coraz częściej multimodalne zbiory danych okazują się niezbędne w bardziej zaawansowanych zastosowaniach AI. To połączenie tekstu z innymi mediami: obrazami, dźwiękiem czy wideo. Dzięki nim modele potrafią nie tylko generować opisy obrazów, lecz także rozumieć kontekst wizualny i na tej podstawie odpowiadać na pytania. Na przykład, model może wygenerować opis zdjęcia przedstawiającego zachód słońca nad morzem, a nawet odpowiedzieć na pytanie o kolor nieba na tej fotografii.
• Dane interakcji użytkownika: Dane interakcji użytkownika są niezwykle ważne dla doskonalenia, bezpieczeństwa i „wyrównywania” modeli. W ich skład wchodzi nasz feedback, czyli zapisy dialogów, pytania i odpowiedzi, a także poprawki, które wprowadzamy my – ludzie. Te dane umożliwiają udoskonalanie modeli, zmniejszanie liczby „halucynacji” (czyli generowania fałszywych informacji) i dostosowywanie modeli (alignment) do ludzkich wartości i oczekiwań. Dzięki nim modele językowe uczą się, co jest pożądane w ich odpowiedziach, a co nieakceptowalne.

Poniżej przedstawiam krótko, jak każdy rodzaj danych wpływa na działanie modelu:

Rodzaj danych	Opis	Przykłady	Cel w treningu LLM
Dane tekstowe	Główna podstawa nauki języka naturalnego.	Książki, artykuły, fora internetowe, blogi.	Uczenie składni, semantyki, gramatyki, stylów językowych.
Dane multimodalne	Połączenie tekstu z innymi formami mediów.	Obrazy z opisami, transkrypcje wideo, audio.	Rozumienie kontekstu wizualnego i dźwiękowego, generowanie opisów.
Dane interakcji użytkownika	Informacje zwrotne i poprawki od ludzi.	Dialogi, oceny, korekty odpowiedzi modelu.	Udoskonalanie, zwiększanie bezpieczeństwa i zgodności z ludzkimi wartościami.

Dlaczego skala i różnorodność zbiorów danych mówią same za siebie w przypadku LLM?

Skala i różnorodność zbiorów danych są niezwykle istotne dla treningu dużych modeli językowych. To one sprawiają, że modele mogą generalizować wiedzę i dawać nam wszechstronne, spójne odpowiedzi. Największe modele językowe trenujemy na danych liczących setki miliardów tokenów – to naprawdę gigantyczna ilość informacji! Tokenizacja to nic innego jak proces dzielenia surowego tekstu na mniejsze części – słowa, fragmenty wyrazów czy znaki interpunkcyjne – które model potem przetwarza.

Różnorodność źródeł danych jest tak samo ważna jak ich ilość. Dane treningowe dla LLM-ów pochodzą z wielu, naprawdę wielu źródeł: od artykułów naukowych, przez media społecznościowe, po poezję, a nawet kod programistyczny! Taka Data Diversity sprawia, że model uczy się różnych stylów językowych, dialektów, żargonów i sposobów wyrażania myśli. Bez tej różnorodności modele językowe byłyby ograniczone do wąskich dziedzin i nie poradziłyby sobie z niestandardowymi pytaniami.

Tak gigantyczna skala danych wymaga oczywiście bardzo zaawansowanej infrastruktury obliczeniowej. Trenowanie tych modeli pochłania ogromne zasoby energii i mocy, często wykorzystujemy do tego tysiące procesorów graficznych (GPU) przez wiele miesięcy. Co więcej, ten proces obejmuje walidację i testowanie na oddzielnych zbiorach danych – to po to, żeby upewnić się, że model nie „przetrenował się” na danych treningowych i potrafi generalizować wiedzę.

Jak jakość i uprzedzenia danych wpływają na działanie LLM?

Jakość danych AI i ewentualne uprzedzenia w modelach językowych mają ogromny wpływ na to, jak precyzyjne, adekwatne i sprawiedliwe są odpowiedzi generowane przez LLM-y. Pamiętaj, modele językowe uczą się z tego, co im pokażemy. A skoro tak, to dziedziczą również cechy, a nawet błędy czy stronniczość, które są w danych treningowych (LLMTrainingData).

• Jakość i różnorodność danych: To podstawa precyzji i adekwatności działania LLM-ów. Jeśli dane treningowe zawierają błędy, są nieścisłe albo niekompletne, model będzie generował kiepskie odpowiedzi, a nawet „halucynacje”, czyli po prostu błędne informacje. Z kolei Data Diversity (różnorodność danych) sprawia, że model jest wszechstronny i potrafi zrozumieć oraz generować tekst w wielu różnych kontekstach.
• Uprzedzenia w danych (Data Bias): To spore wyzwanie. Uprzedzenia w modelach językowych często biorą się z nierównowagi w danych treningowych – na przykład, gdy pewne grupy społeczne, poglądy czy style językowe są nadreprezentowane, a inne pominięte albo po prostu źle przedstawione. To może prowadzić do stronniczych, dyskryminujących lub nawet szkodliwych odpowiedzi. Wyobraź sobie, że model generuje stereotypowe opisy zawodów dla danej płci! Fei-Fei Li, profesor informatyki na Uniwersytecie Stanforda, ujęła to najlepiej:

Pamiętaj: modele AI są tak dobre, jak dane, na których się uczą. Jeśli te dane są stronnicze, modele odzwierciedlą i wzmocnią te uprzedzenia.

Żeby tego uniknąć, musimy stale udoskonalać modele poprzez fine-tuning i dostosowywać je (alignment) do norm społecznych i etycznych. Twoja rola, a konkretnie dane od użytkowników w AI, są tu ogromnie ważne, bo feedback pozwala nam identyfikować i korygować te uprzedzenia. Proces walidacji i testowania na oddzielnych, niezależnych zbiorach danych też bardzo pomaga w weryfikacji jakości i neutralności modelu. Bezpieczeństwo modelu (Model Safety) to nasz priorytet, dlatego trening dużych modeli językowych musi uwzględniać strategie, które minimalizują ryzyko generowania szkodliwych treści.

Czy przyszłość danych w rozwoju AI to wyłącznie AI-generowane dane?

Przyszłość danych w rozwoju AI to zapewne mieszanka Human Data i coraz ważniejszych danych syntetycznych AI, jednak rola człowieka w rozwoju AI pozostanie bezcenna. Już teraz zauważamy, że dostęp do nowych, oryginalnych danych ludzkich staje się coraz bardziej ograniczony, a to jest spore wyzwanie dla dalszego rozwoju Large Language Model (LLM).

Elon Musk – znany z takich firm jak Tesla, SpaceX czy Grok AI – zauważył, że świat osiągnął granicę dostępnych danych ludzkich do efektywnego treningu dużych modeli językowych. Stwierdził on:

W 2024 roku wyczerpiemy dostępne wysokiej jakości dane tekstowe do trenowania sztucznej inteligencji. Musimy zacząć generować dane syntetyczne, aby kontynuować rozwój.

Właśnie dlatego dane syntetyczne AI – czyli te generowane przez same systemy sztucznej inteligencji – nabierają coraz większego znaczenia. Mogą nam pomóc tworzyć nieskończone ilości różnorodnych danych, co jest konieczne, jeśli chcemy dążyć do Artificial General Intelligence (AGI), czyli sztucznej inteligencji zdolnej do wykonywania dowolnych zadań intelektualnych na poziomie człowieka. Dane syntetyczne potrafią symulować złożone scenariusze i dostarczać unikalnych przykładów, które trudno byłoby zdobyć w prawdziwym świecie.

Mimo wszystko rola człowieka w rozwoju AI jest po prostu ogromna. To my jesteśmy niezbędni w projektowaniu algorytmów, definiowaniu celów, a także w ocenie i nadzorowaniu danych syntetycznych. Musimy mieć pewność, że nie powielają one istniejących uprzedzeń ani nie generują niepożądanych treści. Human Data zawsze będzie bardzo ważne dla początkowego kształtowania modeli i weryfikowania ich zgodności z ludzkimi wartościami. Pamiętaj, to my ostatecznie decydujemy o kierunkach rozwoju AI i jej zastosowaniu w społeczeństwie.

Na koniec: po co modelom językowym nasze dane?

Modele językowe potrzebują od nas danych, bo to właśnie dane ludzkie są dla nich niekończącym się źródłem wiedzy. Dzięki nim potrafią rozumieć świat i komunikować się tak, jak my. Gdy trenujemy duże modele językowe na gigantycznych zbiorach danych (LLMTrainingData) – w tym tekstowych, multimodalnych i tych pochodzących z naszych interakcji – uczą się one wzorców językowych, kontekstu i wszystkich niuansów komunikacji. Jakość danych w AI, ich różnorodność i ciągłe udoskonalanie modeli (z naszą pomocą!) są niezwykle ważne dla ich precyzji, bezpieczeństwa (Model Safety) i zgodności z wartościami społecznymi (Model Alignment). Wyzwania związane z uprzedzeniami w modelach językowych oraz rosnąca waga danych syntetycznych AI pokazują, jak złożony i dynamiczny jest rozwój tych technologii. Pamiętaj, niezależnie od innowacji, rola człowieka w rozwoju AI pozostaje niezastąpiona. To my dbamy o odpowiedzialne i etyczne kształtowanie inteligentnych systemów.

Chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak Twoje dane wpływają na rozwój AI? Skontaktuj się z nami!

FAQ – najczęściej zadawane pytania o przekazywanie danych do modeli językowych (LLM)

Czy moje dane są bezpieczne?

Renomowane firmy AI stosują rygorystyczne protokoły bezpieczeństwa i techniki anonimizacji danych, na przykład usuwają dane osobowe, żeby chronić Twoją prywatność. Chodzi przecież o wykorzystanie wzorców z danych, a nie o Twoje indywidualne informacje – to zapewnia ochronę Twojej tożsamości.

Czym różnią się dane tekstowe od danych multimodalnych?

Dane tekstowe to głównie pisany język, na przykład artykuły, książki czy posty z mediów społecznościowych, służące do nauki składni i semantyki. Natomiast dane multimodalne to kombinacja tekstu z innymi formami informacji, takimi jak obrazy, dźwięk czy wideo, co poszerza możliwości modelu o rozumienie różnych zmysłów.

Czym są uprzedzenia w danych i jak je minimalizujemy?

Uprzedzenia w danych to takie niepożądane wzorce, stereotypy albo nierównowaga w zbiorach treningowych. Mogą prowadzić do stronniczych, dyskryminujących lub po prostu nieprawidłowych odpowiedzi modelu. Minimalizujemy je, zbierając bardziej zrównoważone i różnorodne zbiory danych, a także stosując techniki fine-tuningu i Model Alignment, często pod ludzkim nadzorem.

Czy sztuczna inteligencja będzie w przyszłości uczyć się tylko na danych syntetycznych?

Dane syntetyczne będą na pewno odgrywać coraz większą rolę i uzupełniać dane ludzkie, szczególnie gdy mamy ograniczone zasoby. Ale pamiętaj, rola ludzkiego feedbacku i nadzoru pozostanie niezwykle ważna dla odpowiedzialnego i etycznego rozwoju AI – dzięki temu modele będą zgodne z ludzkimi wartościami i tym, co dzieje się w prawdziwym świecie.

 

Poszukujesz agencji SEO w celu wypozycjonowania swojego serwisu? Skontaktujmy się!