Modele językowe LLM (Large Language Models) to narzędzia zdolne do generowania i przetwarzania tekstu, lecz w praktyce robią to przez statystyczne przewidywanie kolejnych tokenów na podstawie kontekstu, a nie przez „rozumienie” w ludzkim znaczeniu. Na ich skuteczność wpływają m.in. architektura transformera, liczba parametrów oraz to, w jaki sposób tekst jest dzielony na tokeny. Te czynniki przekładają się jednocześnie na jakość odpowiedzi, koszty i tempo działania (inferencję). Jeśli chcesz świadomie dobierać model albo realistycznie ustawiać oczekiwania w projekcie, dobrze jest wiedzieć, co faktycznie kryje się pod parametrami i tokenizacją. W kolejnych sekcjach omawiamy to krok po kroku, bez marketingowych uproszczeń.
Co to jest model językowy LLM i jak działają jego parametry?
LLM to model statystyczny, który tworzy tekst, przewidując kolejne tokeny na podstawie kontekstu. Nie „rozumie” treści w sensie ludzkim — uczy się wzorców z danych i na tej podstawie wybiera najbardziej prawdopodobne ciągi dalsze. Liczba parametrów (np. 7B, 70B) opisuje skalę sieci i zwykle wiąże się z lepszą generalizacją, ale też z wyższym kosztem treningu oraz inferencji. W praktyce sięgnięcie po większy model często podnosi jakość w wielu zadaniach, jednak wymaga mocniejszego sprzętu i większego budżetu na uruchomienie.
Parametry nie funkcjonują w oderwaniu, bo na zachowanie LLM wpływa także architektura transformera i sposób pracy z kontekstem. Mechanizm self-attention decyduje, do których wcześniejszych tokenów model „zagląda”, gdy generuje następny token, co ułatwia łączenie odległych fragmentów wypowiedzi. Jednocześnie model działa w ramach okna kontekstu (np. 8k, 32k, 128k tokenów), więc nie ma „nieskończonej pamięci” rozmowy. Im większy kontekst i większy model, tym zwykle łatwiej o spójność przy dłuższych zadaniach, ale rosną koszty oraz opóźnienia.
Jakie znaczenie ma tokenizacja BPE w modelach językowych?
Tokenizacja BPE (lub SentencePiece) ma duże znaczenie, bo LLM nie pracuje na słowach, tylko na tokenach, które mogą być fragmentami słów, pojedynczymi znakami albo ich częściami. To tokeny są jednostką, którą model przewiduje, i to na nich nalicza się koszty przetwarzania w promptach oraz odpowiedziach. W praktyce 1 000 tokenów to zwykle około 700–800 słów po polsku, ale zależy to od stylu oraz znaków specjalnych. Dlatego ten sam „sens” wypowiedzi może zajmować różną liczbę tokenów w zależności od zapisu.
Tokenizacja wpływa także na zachowanie modelu w treściach technicznych, ponieważ kod, JSON i tabele są dla LLM po prostu sekwencjami tokenów o charakterystycznych wzorcach składniowych. Gdy tekst zawiera dużo symboli i uporządkowanej struktury (np. JSON), tokenizacja potrafi wyglądać inaczej niż w zwykłej prozie, co przekłada się na długość kontekstu i koszt inferencji. To jedna z przyczyn, dla których w zadaniach formalnych często pilnuje się długości promptu oraz spodziewanej liczby generowanych tokenów. Rozsądne planowanie tokenów pomaga utrzymać odpowiedź w granicach okna kontekstu i budżetu, szczególnie w aplikacjach produkcyjnych.
Mechanizm self-attention i jego wpływ na rozumienie kontekstu
Mechanizm self-attention sprawia, że model „wie”, które wcześniejsze fragmenty tekstu są najistotniejsze podczas generowania kolejnego tokenu. Działa to przez wyliczanie, którym wcześniejszym tokenom warto nadać większą wagę, dzięki czemu model potrafi powiązać odległe elementy wypowiedzi w jedną, spójną odpowiedź. W praktyce to self-attention pozwala odwołać się do definicji albo ustaleń z początku rozmowy, o ile mieszczą się one w oknie kontekstu. Nie jest to jednak ludzkie rozumienie, lecz operowanie na zależnościach statystycznych wyuczonych z danych.
Wpływ self-attention na kontekst ma też swoje granice, bo model przetwarza tylko tyle treści, ile obejmuje okno kontekstu (np. 8k, 32k, 128k tokenów). Kiedy kontekst staje się zbyt długi, najstarsze informacje wypadają lub ulegają kompresji, co może sprawiać wrażenie „zapominania” wcześniejszych ustaleń. Dlatego w długich rozmowach stosuje się podejścia typu streszczanie pośrednie, pamięć wektorową lub selekcję kluczowych fragmentów przed kolejnym pytaniem. W rezultacie jakość odpowiedzi zależy nie tylko od „inteligencji” modelu, ale również od tego, jak zarządzasz kontekstem w aplikacji.
Różnice między modelami GPT, BERT i T5
GPT, BERT i T5 różnią się przede wszystkim sposobem uczenia oraz tym, do jakich zadań są najlepiej dopasowane. Modele autoregresywne (np. GPT/Llama) przewidują następny token, więc naturalnie sprawdzają się w generowaniu tekstu i prowadzeniu dialogu. BERT jest modelem dwukierunkowym, co zazwyczaj lepiej wspiera zadania takie jak klasyfikacja oraz ekstrakcja informacji z tekstu. T5 ma architekturę encoder-decoder, dlatego często dobrze wypada w zadaniach typu „wejście → wyjście”, np. w streszczaniu.
W praktyce dobór rodziny modelu zależy od tego, czy chcesz generować odpowiedzi, czy raczej analizować tekst i wyłapywać z niego istotne sygnały. Jeśli na pierwszym planie jest rozmowa i tworzenie treści, modele autoregresywne są naturalnym wyborem, bo ich sposób generowania dobrze pasuje do schematu „prompt → kontynuacja”. Gdy zadanie sprowadza się do oznaczania treści, kategoryzacji albo ekstrakcji pól, częściej sprawdza się podejście w stylu BERT. Jeżeli celem jest przekształcenie tekstu w konkretny rezultat (np. streszczenie z jasno zdefiniowanym wejściem i wyjściem), T5 bywa wygodny dzięki architekturze encoder-decoder.
Jakie są praktyczne zastosowania LLM w automatyzacji obsługi klienta?
LLM w automatyzacji obsługi klienta wykorzystuje się głównie do klasyfikowania zgłoszeń, sugerowania odpowiedzi oraz dopytywania o brakujące informacje, co realnie skraca czas obsługi. Model może od razu poprosić o dane potrzebne do rozwiązania sprawy (np. numer zamówienia lub logi), zamiast prowadzić długą wymianę wstępnych wiadomości. W środowisku call center często łączy się to z bazą artykułów i procedur, tak aby odpowiedzi pozostawały spójne z aktualnymi zasadami. Gdy odpowiedzi mają być zgodne z procedurami i bieżącymi cennikami, typowym podejściem jest spięcie LLM z bazą wiedzy w trybie RAG.
LLM może też pełnić rolę „warstwy frontowej” dla systemów firmowych, jeśli ma możliwość wywoływania narzędzi (tool calling) zamiast zgadywania rezultatu. W praktyce model tworzy ustrukturyzowane argumenty (np. JSON), backend wykonuje zapytanie do API (np. CRM), a następnie model przedstawia użytkownikowi zwięzłe podsumowanie wyniku. Takie podejście wspiera scenariusze typu „sprawdź status zamówienia” i ogranicza ryzyko wprowadzania w błąd, bo informacje pochodzą bezpośrednio z systemu źródłowego. W produkcji kluczowe jest również zawężanie uprawnień integracji (tokeny o wąskim zakresie) oraz audyt działań, zwłaszcza gdy operacje są nieodwracalne.
- Klasyfikacja zgłoszeń i nadawanie priorytetów na podstawie treści ticketu.
- Proponowanie odpowiedzi oraz pytań doprecyzowujących o brakujące dane (np. numer zamówienia, logi).
- Odpowiadanie na podstawie firmowych procedur i artykułów (RAG), zamiast opierać się na „pamięci” modelu.
- Wywoływanie narzędzi i API (tool calling), aby pobrać faktyczne dane z CRM/ERP i streścić je klientowi.
Bezpieczeństwo danych w modelach językowych: jak chronić PII?
PII w systemach z LLM zabezpiecza się m.in. przez maskowanie danych osobowych, kontrolę logów i czasu przechowywania oraz takie ustawienie przetwarzania, by ograniczyć utrwalanie wrażliwych informacji. Użytkownicy często wklejają do czatu dane typu PESEL czy adres, więc ryzyko dotyczy nie tylko odpowiedzi modelu, ale również zapisanych promptów i logów. W praktyce stosuje się przycinanie logów, szyfrowanie oraz ustawienia dostawcy (np. tryb bez trenowania na danych klienta i ograniczona retencja). Jeśli system nie ma odpowiednich warstw ochrony, PII może utrwalić się w logach lub procesach uczenia, dlatego zabezpieczenia należy projektować na poziomie danych, dostępu oraz polityki retencji.
- Maskowanie PII w treści wejściowej i wyjściowej oraz ograniczanie logów do niezbędnego minimum.
- Szyfrowanie danych oraz ograniczanie retencji i dostępu do zapisów rozmów.
- Anonimizacja danych używanych do uczenia oraz testy „canary”, aby wykrywać memorowanie wrażliwych sekwencji.
- Konfiguracje dostawcy ograniczające wykorzystanie danych klienta do trenowania.
Ryzyko wycieku rośnie szczególnie wtedy, gdy model jest dopasowywany na wewnętrznych mailach lub ticketach, a dane są zbyt dosłowne i mało zróżnicowane, przez co model potrafi odtwarzać fragmenty w odpowiedziach. Dlatego, poza anonimizacją, stosuje się ograniczenia dostępu do danych treningowych oraz testy sprawdzające, czy nie dochodzi do niepożądanego „zapamiętywania”. W organizacji warto też ustalić jasne reguły dotyczące tego, co wolno wklejać do promptów, bo to użytkownicy często nieświadomie wprowadzają dane wrażliwe do systemu. Ostatecznie bezpieczeństwo PII w rozwiązaniach z LLM zależy od połączenia polityk, zabezpieczeń technicznych i regularnego testowania zachowania systemu.
Wyzwania związane z halucynacjami i ich ograniczanie w LLM
Halucynacje w LLM to sytuacje, w których model generuje wiarygodnie brzmiące, ale fałszywe informacje, ponieważ optymalizuje płynność i prawdopodobieństwo tokenów, a nie prawdę. Najskuteczniej ogranicza się je wtedy, gdy system nie opiera się na „pamięci” modelu, tylko wspiera odpowiedzi zewnętrznymi źródłami lub weryfikacją faktów. W praktyce pomaga RAG z cytatami oraz wymaganie źródeł, dzięki czemu wiadomo, na jakich fragmentach dokumentów oparto odpowiedź. Dodatkowo można zmniejszyć losowość generowania, aby ograniczyć skłonność do dopowiadania niepewnych treści.
Ograniczanie halucynacji to również kwestia ustawień inferencji oraz walidacji po stronie aplikacji, a nie wyłącznie „lepszego modelu”. Gdy odpowiedź ma pozostać stabilna i formalna, zwykle pomaga niższa temperatura, wymuszenie formatu oraz walidacja wyniku (np. schema JSON), a w razie błędu także pętla poprawkowa. Jeśli zadanie wymaga ścisłej poprawności (np. obliczeń lub reguł biznesowych), bezpieczniej delegować je do narzędzi (kalkulator/Python, SQL, silnik reguł), a modelowi zostawić rolę interfejsu oraz wyjaśniania. W systemach opartych na dokumentach warto dodatkowo pilnować, czy odpowiedzi rzeczywiście korzystają z dostarczonych fragmentów, bo samo „doklejenie” treści do promptu nie daje pewności, że zostanie ona użyta poprawnie.
Jak integracja API i kontrola uprawnień wpływają na wdrażanie LLM?
Integracja API i kontrola uprawnień przesądzają o tym, czy LLM może bezpiecznie wykonywać działania na danych firmowych, zamiast jedynie generować tekst. Gdy model ma dostęp do narzędzi (tool calling), może poprosić system o wykonanie konkretnej operacji przez backend, a następnie streścić wynik użytkownikowi. Ogranicza to „zgadywanie” faktów, ponieważ kluczowe informacje są pobierane przez API z systemów źródłowych (np. CRM/ERP/Jira). Równocześnie im szerszy zakres narzędzi i danych, tym większe znaczenie ma projektowanie zabezpieczeń na poziomie integracji.
Bezpieczne wdrożenie opiera się na zasadzie najmniejszych uprawnień, audycie działań oraz świadomym zawężaniu tego, co model w ogóle może wywołać. W praktyce stosuje się tokeny o wąskim zakresie, allow-list narzędzi oraz „human-in-the-loop” dla operacji nieodwracalnych, a w wrażliwych obszarach także tryb „read-only”. Takie podejście ogranicza ryzyko nadużyć i pomyłek, nawet jeśli model błędnie zinterpretuje polecenie albo natrafi na konflikt instrukcji w kontekście. W systemach pracujących z dokumentami dodatkowym ryzykiem są ataki prompt injection, dlatego warto oddzielać instrukcje od kontekstu i kontrolować, które fragmenty treści mogą wpływać na decyzje o użyciu narzędzi.
