Jaki model językowy do jakiego zadania? Praktyczny przewodnik po LLM-ach

Wprowadzenie do dużych modeli językowych (LLM)

Duże modele językowe (z ang. Large Language Models, LLM) to zaawansowane systemy oparte na sztucznej inteligencji, które potrafią przetwarzać i generować tekst w sposób zbliżony do ludzkiego. Ich działanie opiera się na głębokich sieciach neuronowych trenowanych na ogromnych zbiorach danych tekstowych, co pozwala im rozumieć kontekst, odpowiadać na pytania, tłumaczyć, streszczać, a nawet programować.

LLM-y zyskały na popularności dzięki swojej zdolności do wszechstronnej obsługi zadań językowych. Od prostego uzupełniania tekstu, przez zaawansowaną analizę semantyczną, po generowanie kodu czy podsumowania dokumentów — ich zastosowania są coraz szersze i bardziej zróżnicowane.

Choć wiele modeli wydaje się podobnych, różnią się one pod względem architektury, przeznaczenia, poziomu otwartości oraz sposobu integracji z innymi systemami. Przykładowo, niektóre LLM-y cechują się ogólnym przeznaczeniem i elastycznością, inne zaś są zoptymalizowane pod kątem konkretnych zadań, takich jak programowanie, analiza finansowa czy wyszukiwanie informacji.

Rozwój LLM-ów doprowadził do powstania różnorodnych narzędzi i modeli, które można podzielić według ich głównych funkcji. Warto więc przyjrzeć się, jaki model najlepiej sprawdzi się w konkretnym scenariuszu — czy to w pracy biurowej, badaniach naukowych, analizie danych czy wspomaganiu procesów decyzyjnych w biznesie.

W kolejnych częściach tego przewodnika przyjrzymy się bliżej różnym typom modeli językowych oraz ich praktycznym zastosowaniom, co pozwoli lepiej dopasować technologię do własnych potrzeb.

Klasyfikacja LLM-ów według typów zastosowań

Duże modele językowe (LLM-y) można podzielić na kilka głównych kategorii w zależności od ich przeznaczenia i rodzaju wykonywanych zadań. Choć wszystkie opierają się na podobnych fundamentach technologicznych, różnią się optymalizacją, szkoleniem oraz sposobem integracji z konkretnymi przypadkami użycia.

• Modele ogólnego przeznaczenia (uniwersalne): Są to wszechstronne LLM-y zaprojektowane do szerokiego zakresu zadań, takich jak odpowiadanie na pytania, tłumaczenia, streszczanie tekstów czy prowadzenie konwersacji. Ich elastyczność sprawia, że są popularnym wyborem dla użytkowników indywidualnych i biznesowych.
• Modele wyszukiwawcze: Łączą możliwości LLM-ów z dostępem do zewnętrznych źródeł wiedzy, w tym internetu. Dzięki temu są w stanie udzielać odpowiedzi opartych na najnowszych informacjach, co czyni je przydatnymi m.in. w analizie aktualnych wydarzeń czy porównywaniu danych.
• Modele dla programistów: Te LLM-y są zoptymalizowane pod kątem zadań związanych z kodowaniem – od podpowiadania składni i generowania funkcji, po automatyzację dokumentacji technicznej. Rozumieją wiele języków programowania i potrafią analizować kontekst kodu.
• Modele specjalistyczne: Zostały wytrenowane na danych z określonych dziedzin, takich jak finanse, medycyna czy prawo. Dzięki temu są w stanie generować treści i analizy o wyższym stopniu precyzji w ramach danej specjalizacji.
• Modele open-source i lokalne: To modele, które można uruchamiać lokalnie lub modyfikować samodzielnie. Często wybierane ze względu na kwestie prywatności, kosztów lub specyficznych wymagań technicznych, pozwalają na większą kontrolę nad środowiskiem działania.

Różnice między tymi typami LLM-ów wynikają z ich architektury, zbiorów danych treningowych oraz sposobu ich zastosowania. Wybór odpowiedniego modelu zależy w dużej mierze od konkretnego przypadku użycia i oczekiwanych rezultatów.

Modele uniwersalne: ChatGPT, Claude i ich możliwości

Uniwersalne modele językowe, takie jak ChatGPT od OpenAI oraz Claude od Anthropic, należą do najbardziej wszechstronnych narzędzi w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego. Zostały zaprojektowane tak, by radzić sobie z szerokim zakresem zadań — od prowadzenia konwersacji, przez generowanie tekstu, aż po podstawowe wsparcie w programowaniu czy analizie danych.

Główne cechy, które wyróżniają modele uniwersalne, to:

• Wszechstronność – działają dobrze w wielu kontekstach, bez potrzeby specjalistycznego dostosowania.
• Umiejętność rozumienia kontekstu – potrafią analizować długie wypowiedzi i utrzymywać sensowny dialog.
• Możliwość personalizacji – niektóre modele oferują tryby pracy lub funkcje dostosowania do konkretnego stylu czy zadania.

Poniższa tabela przedstawia ogólne porównanie dwóch popularnych modeli uniwersalnych:

Przykładowe użycie ChatGPT do konwersji danych w Pythonie:

prompt = "Zamień listę stringów na słownik z długościami słów"
response = chatgpt.query(prompt)
print(response)
# Output: {'kot': 3, 'samochód': 8, 'dom': 3}

Chociaż oba modele mogą obsłużyć podobne zadania, różnią się w szczegółach implementacyjnych, sposobie interakcji oraz filozofii projektowej. Wybór odpowiedniego modelu zależy często od konkretnego kontekstu użycia, preferencji dotyczących stylu odpowiedzi, a także integracji z istniejącym środowiskiem pracy. Jeśli chcesz pogłębić wiedzę praktyczną na temat wykorzystania modeli językowych, warto rozważyć udział w Kursie AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering.

Modele wyszukiwawcze: Perplexity AI, You.com i ich zastosowanie

Duże modele językowe coraz częściej łączone są z funkcjami wyszukiwania w czasie rzeczywistym, tworząc tzw. LLM-y wyszukiwawcze. Modele te, takie jak Perplexity AI czy You.com, stanowią połączenie generatywnej sztucznej inteligencji z aktualnymi wynikami wyszukiwania internetowego, dzięki czemu dostarczają użytkownikowi bardziej aktualnych i udokumentowanych odpowiedzi.

Podstawową funkcją wyszukiwawczych LLM-ów jest nie tylko generowanie treści, ale i uzasadnianie odpowiedzi na podstawie źródeł. Sprawia to, że są one szczególnie przydatne w zadaniach wymagających faktograficznej precyzji, takich jak pisanie streszczeń artykułów naukowych, szybkie zbieranie informacji o bieżących wydarzeniach, czy wsparcie przy analizie danych z wielu źródeł.

Oto krótkie porównanie dwóch popularnych modeli wyszukiwawczych:

Z punktu widzenia dewelopera, niektóre modele wyszukiwawcze udostępniają API, które pozwala korzystać z ich funkcji programistycznie. Przykład prostego zapytania z użyciem API Perplexity (hipotetyczny przykład):

import requests

query = "What are the latest trends in AI in 2024?"
response = requests.post(
    "https://api.perplexity.ai/query",
    json={"question": query},
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
)

print(response.json())

W przeciwieństwie do klasycznych chatbotów, modele wyszukiwawcze cechują się większym stopniem aktualności oraz możliwością eksplorowania źródeł, co czyni je atrakcyjnym narzędziem zarówno dla profesjonalistów, jak i użytkowników indywidualnych, poszukujących szybkich i wiarygodnych odpowiedzi.

LLM-y dla programistów: Code Llama, GitHub Copilot i inne

W świecie programowania duże modele językowe (LLM) zrewolucjonizowały sposób pracy z kodem. Dzięki zaawansowanemu rozumieniu składni, kontekstu i semantyki języków programowania, modele te wspierają programistów na różnych etapach cyklu tworzenia oprogramowania — od generowania kodu, przez automatyzację testów, aż po pomoc w dokumentacji.

Najpopularniejsze modele tego typu to GitHub Copilot (stworzony przez GitHub we współpracy z OpenAI) oraz Code Llama (rozwijany przez Meta AI). Oba modele oferują wsparcie dla wielu języków programowania, ale różnią się sposobem implementacji, dostępnością oraz poziomem kontroli użytkownika nad generowanym kodem.

W praktyce GitHub Copilot sprawdza się znakomicie jako kontekstowy asystent programisty, działający niemal jak "autouzupełnianie na sterydach". Przykład typowego użycia:

// Komentarz: Napisz funkcję zwracającą największą liczbę z tablicy
function findMax(arr) {
  return Math.max(...arr);
}

Z kolei Code Llama może być używany lokalnie, co czyni go atrakcyjnym wyborem w środowiskach o podwyższonych wymaganiach prywatności lub bez dostępu do chmury. Umożliwia również fine-tuning na własnych zbiorach danych, co bywa kluczowe w środowiskach enterprise.

Oprócz tych dwóch modeli na rynku pojawiają się również inne rozwiązania, takie jak StarCoder, Tabnine czy Replit Code, które oferują różne kompromisy między jakością generowanego kodu, prędkością działania a poziomem integracji z narzędziami developerskimi.

LLM-y dla programistów nie zastępują jeszcze inżynierów oprogramowania, ale stają się niezwykle użytecznym wsparciem — zwłaszcza w zadaniach rutynowych, refaktoryzacji kodu czy pracy z dużymi, nieznanymi repozytoriami. Jeśli chcesz lepiej zrozumieć praktyczne zastosowania modeli językowych w kontekście regulacji i ich wykorzystania w firmach, sprawdź Kurs AI i Data Act: zastosowanie, regulacje i praktyczne wykorzystanie GPT.

Specjalistyczne modele finansowe: Przykład BloombergGPT

W świecie dużych modeli językowych pojawia się coraz więcej rozwiązań dostosowanych do konkretnych branż. Jednym z najbardziej wyrazistych przykładów takiego specjalistycznego podejścia jest BloombergGPT — model językowy stworzony z myślą o sektorze finansowym. W przeciwieństwie do uniwersalnych LLM-ów, które starają się odpowiadać na szeroki zakres zapytań, modele takie jak BloombergGPT skupiają się na precyzji, bezpieczeństwie informacji oraz kontekście biznesowo-finansowym.

Podstawowe cechy tego typu modeli to:

• Specjalistyczne dane treningowe — model uczony jest na danych finansowych: raportach giełdowych, artykułach rynkowych, analizach inwestycyjnych czy dokumentach regulatorów.
• Terminologia branżowa — lepsze rozumienie żargonu finansowego i skrótów specyficznych dla instytucji finansowych.
• Integracja z systemami analitycznymi — możliwość wykorzystania modelu w narzędziach do analizy danych rynkowych lub prognozowania trendów.

BloombergGPT może być używany w różnych zadaniach wspierających analityków i doradców finansowych:

• Streszczanie raportów kwartalnych
• Generowanie alertów rynkowych na podstawie wiadomości
• Ocenianie sentymentu komunikatów giełdowych
• Tworzenie draftów analiz inwestycyjnych

Poniżej prosty przykład użycia BloombergGPT do ekstrakcji kluczowych informacji z komunikatu prasowego spółki giełdowej:

prompt = "Streść najważniejsze informacje z poniższego komunikatu prasowego i przetłumacz je na język polski."
input_text = komunikat_spółki
response = bloomberggpt.query(prompt + "\n" + input_text)
print(response)

Dzięki wąskiej specjalizacji BloombergGPT wykazuje wyższą trafność i kontekstualne zrozumienie danych finansowych niż modele ogólnego przeznaczenia. Poniższa tabela ilustruje główne różnice między typowym LLM a wyspecjalizowanym modelem finansowym:

Specjalistyczne modele jak BloombergGPT pokazują, że LLM mogą być nie tylko wszechstronnym narzędziem komunikacyjnym, ale także wyspecjalizowanym wsparciem analitycznym w konkretnych branżach — w tym przypadku w finansach, gdzie dokładność i terminowość mają kluczowe znaczenie.

Modele open-source i lokalne: Mistral, LLaMA i ich znaczenie

W ostatnich latach znacząco wzrosło zainteresowanie dużymi modelami językowymi typu open-source oraz możliwością ich uruchamiania lokalnie, bez konieczności korzystania z zewnętrznych serwerów czy chmur obliczeniowych. Rozwiązania takie jak Mistral oraz LLaMA (Large Language Model Meta AI) stają się coraz popularniejsze w środowiskach badawczych, edukacyjnych oraz wśród firm i programistów ceniących sobie prywatność, elastyczność i pełną kontrolę nad modelem.

Modele te, w przeciwieństwie do zamkniętych rozwiązań komercyjnych, oferują:

• Dostęp do architektury i wag – umożliwia to dogłębną analizę działania modelu i jego dalsze dostosowywanie.
• Uruchamianie lokalne – pozwala na działanie bez konieczności przesyłania danych do chmury, co zwiększa bezpieczeństwo i prywatność.
• Brak opłat licencyjnych – wiele modeli open-source dostępnych jest na licencjach umożliwiających bezpłatne użytkowanie komercyjne i niekomercyjne.
• Możliwość trenowania i fine-tuningu – użytkownicy mogą swobodnie dostosowywać modele do własnych, specyficznych potrzeb.

Mistral to jeden z nowszych modeli, który zyskał uznanie dzięki swojej efektywności i stosunkowo kompaktowej budowie, umożliwiającej uruchamianie na sprzęcie o ograniczonych zasobach. Z kolei LLaMA, rozwijany przez Meta, oferuje kilka wariantów rozmiarów, co czyni go elastycznym rozwiązaniem zarówno dla eksperymentów lokalnych, jak i wdrożeń produkcyjnych.

Modele open-source są również istotne z perspektywy suwerenności technologicznej – organizacje i państwa mogą budować własne systemy AI bez zależności od zamkniętych dostawców usług. W kontekście coraz większego znaczenia danych i ich ochrony, możliwość samodzielnego uruchamiania modeli językowych lokalnie nabiera strategicznego wymiaru.

Jak dobrać odpowiedni LLM do konkretnego zastosowania

Wybór odpowiedniego dużego modelu językowego (LLM) zależy przede wszystkim od rodzaju zadania, które chcemy wykonać. Nie każdy model sprawdzi się jednakowo dobrze we wszystkich zastosowaniach, dlatego warto znać podstawowe różnice między nimi i kierować się konkretnymi kryteriami przy doborze.

Poniżej przedstawiamy kluczowe aspekty, które warto wziąć pod uwagę przy wyborze LLM-a:

• Cel zastosowania: Czy potrzebujesz modelu do prowadzenia konwersacji, analizy dokumentów, generowania kodu, czy może do przeszukiwania informacji? Każde z tych zadań wymaga innego typu modelu.
• Dostępność i koszt: Modele takie jak ChatGPT są dostępne komercyjnie przez API, podczas gdy inne, jak LLaMA, mogą być uruchamiane lokalnie. Niektóre opcje są darmowe, inne wymagają subskrypcji lub opłat za zużycie zasobów.
• Wymagania dotyczące prywatności: W zastosowaniach, gdzie dane są wrażliwe (np. medyczne lub finansowe), lokalne modele open-source mogą być lepszym wyborem niż modele działające w chmurze.
• Wydajność i czas odpowiedzi: W projektach wymagających szybkich odpowiedzi w czasie rzeczywistym warto zwrócić uwagę na modele zoptymalizowane pod kątem szybkości działania.
• Język i kontekst: Nie wszystkie modele obsługują wiele języków jednakowo dobrze. Jeśli tworzysz aplikację w języku polskim, ważne jest, aby wybrać model przeszkolony na odpowiednich danych językowych.

Przykładowo, jeśli tworzysz aplikację do generowania kodu w Pythonie, bardziej odpowiedni będzie model wyspecjalizowany w programowaniu, jak np. Code Llama. Z kolei do ogólnego użytku konwersacyjnego sprawdzi się lepiej model taki jak ChatGPT. Dobierając model, warto też zwrócić uwagę na jego aktualność, wsparcie ze strony społeczności i dokumentację techniczną.

Ostatecznie, kluczem do trafnego wyboru LLM-a jest jasne zdefiniowanie celu projektu oraz zrozumienie mocnych i słabych stron poszczególnych modeli.

Czas przetwarzania danych jako metryka efektywności 23 lipca 2025

Model Pixar (Once upon a time...) 21 lipca 2025