Streszczenie: Dziesięć najczęściej zadawanych pytań o duże modele językowe pozwala lepiej zrozumieć sposób generowania odpowiedzi, rolę pamięci, dostęp do aktualnych danych i wykorzystanie dokumentów. Poruszono także problem halucynacji, metody ich ograniczania, sposoby weryfikacji wyników oraz kwestię spójności odpowiedzi w chatbotach.
Liderzy biznesowi podejmujący decyzje związane ze sztuczną inteligencją muszą znać podstawy działania dużych modeli językowych i opartych na nich narzędzi GenAI. Oto zestawienie najczęściej źle rozumianych zagadnień — kompendium wiedzy, które pozwoli szybko nadrobić najważniejsze braki.
W mojej pracy w MIT Sloan School of Management w ciągu ostatnich dwóch lat miałem okazję uczyć wielu menedżerów podstaw działania dużych modeli językowych (LLM).
Niektórzy twierdzą, że liderzy biznesowi ani nie chcą, ani nie muszą wiedzieć, jak działają LLM-y i narzędzia generatywnej AI, które na nich bazują — interesują ich jedynie wyniki, jakie te narzędzia mogą dostarczyć. Moje doświadczenie temu przeczy. Nowocześnie myślący liderzy oczywiście koncentrują się na rezultatach, ale równie mocno zdają sobie sprawę, że jasny i trafny model mentalny działania LLM-ów jest niezbędnym fundamentem podejmowania dobrych decyzji biznesowych dotyczących wykorzystania technologii AI w przedsiębiorstwie.
W tej rubryce dzielę się dziesięcioma pytaniami dotyczącymi często źle rozumianych zagadnień, które regularnie słyszę — oraz odpowiedziami na nie. Nie trzeba czytać książki na każdy z tych tematów ani zagłębiać się w techniczne niuanse, ale warto poznać podstawy. Potraktuj tę listę jako praktyczny punkt odniesienia dla siebie i swojego zespołu, współpracowników czy klientów — zwłaszcza gdy podobne pytania pojawią się w rozmowie. Moi słuchacze na poziomie executive w MIT często podkreślają, że ta wiedza szczególnie przydaje się jako „test rzeczywistości” w dialogu z partnerami technologicznymi.
1. Rozumiem, że LLM-y generują wynik po kawałku tekstu. Skąd LLM „wie”, kiedy przestać
Innymi słowy: kiedy LLM uznaje, że podał użytkownikowi ostateczną odpowiedź? Decyzję o zatrzymaniu determinuje kombinacja tego, co przewiduje sam model, oraz reguł ustawionych w oprogramowaniu, które go uruchamia. Nie jest to wybór podejmowany wyłącznie przez LLM. Przyjrzyjmy się, jak to działa.
Gdy LLM odpowiada na pytanie, produkuje tekst małymi porcjami. Techniczna nazwa takiej porcji to token. Tokeny mogą być słowami lub fragmentami słów. Na każdym kroku LLM przewiduje, który token powinien pojawić się następny, biorąc pod uwagę prompt oraz to, co dotąd już wygenerował.
Zewnętrzny system uruchamia model w pętli „wygeneruj kolejny token → dołącz go do wejścia → wygeneruj następny token” aż do momentu spełnienia warunku zatrzymania. Gdy to nastąpi, system przestaje prosić model o kolejne tokeny i pokazuje wynik użytkownikowi.
W praktyce stosuje się wiele warunków zatrzymania. Kluczowy wykorzystuje specjalny token „end of sequence”, który (nieformalnie) oznacza „koniec odpowiedzi”. Tego tokenu używa się podczas treningu do oznaczania końca pojedynczych przykładów, więc w trakcie nauki model uczy się przewidywać go w chwili, gdy jego odpowiedź jest kompletna. Inne warunki obejmują (między innymi) limit maksymalnej liczby dotąd wygenerowanych tokenów albo pojawienie się zdefiniowanego przez użytkownika wzorca zwanego sekwencją stop.
Jako konsumenci, korzystając z webowej wersji narzędzi takich jak ChatGPT, widzimy wyłącznie gotowy tekst — nie sam proces. Gdy jednak organizacja buduje własne aplikacje LLM, programiści mogą samodzielnie dostrajać te reguły zatrzymania i inne parametry, a te decyzje wpływają na kompletność odpowiedzi, koszt i formatowanie.
Najważniejsze: „decyzja” o zatrzymaniu to efekt interakcji między predykcjami tokenów przez LLM a zewnętrzną logiką sterującą — a nie autonomiczna decyzja modelu.
2. Jeśli LLM popełni błąd i go poprawię, czy model zaktualizuje się od razu
Nie, LLM nie aktualizuje się natychmiast po Twojej poprawce. W przypadku narzędzi takich jak ChatGPT czy Claude, Twoja interwencja może pomóc w ulepszaniu przyszłych wersji modelu, jeśli zapis rozmowy zostanie wykorzystany w kolejnych procesach treningowych — ale takie aktualizacje następują w cyklach tygodniowych czy miesięcznych, a nie w czasie rzeczywistym.
Niektóre aplikacje, takie jak ChatGPT, mają funkcję pamięci, która może aktualizować się na bieżąco, aby zapamiętywać informacje osobiste, np. Twoje imię, preferencje czy lokalizację. Jednak ta pamięć służy do personalizacji i nie jest wykorzystywana do poprawiania wiedzy faktograficznej modelu ani jego błędów w rozumowaniu.
3. Skoro LLM generuje odpowiedzi token po tokenie na podstawie bieżącej rozmowy, dlaczego zdarzało mi się widzieć, że korzysta z informacji z wcześniejszej konwersacji (np. sprzed tygodnia)
LLM-y generują odpowiedzi na podstawie danych wejściowych z danej rozmowy. Domyślnie nie sięgają do wcześniejszych konwersacji. Jednak — jak wspomniano wyżej — niektóre aplikacje LLM mają funkcję pamięci, która pozwala im przechowywać informacje z poprzednich czatów, takie jak Twoje imię, zainteresowania, preferencje, bieżące projekty czy często poruszane tematy.
Kiedy rozpoczynasz nową rozmowę, wybrane fragmenty tej zapisanej pamięci mogą być automatycznie dodawane do promptu „w tle”. Oznacza to, że model nie „przypomina sobie” rozmów w czasie rzeczywistym, lecz dostaje podane przypomnienia w formie dodatkowego kontekstu wejściowego. Dlatego może się wydawać, że „pamięta” coś sprzed tygodnia.
Zakres tego, co jest zapisywane i kiedy jest używane, zależy od dostawcy, a szczegóły nie są jawnie ujawniane. Możliwe, że stosowana jest technika retrieval-augmented generation (RAG), która pomaga wybrać, które elementy pamięci dodać do nowego promptu. Wiele platform umożliwia użytkownikom podgląd, edytowanie lub całkowite wyłączenie pamięci. W aplikacji ChatGPT można to zrobić w Ustawieniach > Personalizacja.
RAG, jeśli nie jest Ci znane, to technika, która zapewnia modelowi dostęp do określonego zestawu danych (np. wewnętrznych firmowych). Dzięki temu LLM może udzielać trafniejszych i bardziej pomocnych odpowiedzi.
4. Rozumiem, że LLM-y mają datę odcięcia treningu i nie „wiedzą” o zdarzeniach, które nastąpiły później. A jednak potrafią odpowiadać na pytania o wydarzenia po tej dacie. Jak to możliwe
Kiedy pytasz o coś, co wydarzyło się po dacie odcięcia treningu, sam model nie „zna” tych zdarzeń — chyba że ma dostęp do aktualnych informacji. Niektóre systemy — np. ChatGPT z włączoną funkcją przeglądania — potrafią wykonywać na żywo wyszukiwania w sieci, aby pomóc w odpowiedzi. W takim przypadku LLM generuje zapytanie na podstawie Twojego pytania, a osobny moduł (poza samym modelem) przeprowadza wyszukiwanie. Wyniki są następnie przekazywane do LLM, który tworzy odpowiedź, wykorzystując te świeże informacje.
Nie wszystkie modele czy aplikacje mają tę funkcję. Bez dostępu do danych na żywo model może jedynie wygenerować odpowiedź na podstawie wiedzy z treningu, która nie odzwierciedla najnowszych wydarzeń.
5. Jeśli dołączę dokumenty do promptu, czy mogę mieć pewność, że LLM użyje wyłącznie tych dokumentów przy generowaniu odpowiedzi? Na przykład: jeśli wgram firmowy regulamin wydatków i zadam pytanie, czy mogę zagwarantować, że model oprze się tylko na tym dokumencie, a nie na podobnych regulaminach z sieci, które znalazły się w danych treningowych
Nie. Choć staranne formułowanie promptów oraz techniki takie jak RAG mogą skłaniać model do priorytetowego korzystania z podanych dokumentów, standardowe LLM-y nie mogą zostać zmuszone do używania wyłącznie tego materiału. Model nadal ma dostęp do wzorców i informacji, które zapamiętał w trakcie treningu, i może je mieszać z dostarczonymi treściami — zwłaszcza jeśli dane treningowe obejmowały podobne dokumenty.
6. LLM-y czasami podają źródła, na których rzekomo opierają swoją odpowiedź. Jeśli odpowiedź zawiera cytowane materiały, czy mogę im ufać
Nie. LLM-y potrafią fabrykować (halucynować) cytaty lub używać prawdziwych źródeł w sposób nieprecyzyjny czy wprowadzający w błąd. Niektóre systemy LLM dodają kroki postprocessingu, które mają weryfikować cytowania, ale takie kontrole nie zawsze są rzetelne ani pełne. Dlatego zawsze należy sprawdzić, czy wskazane źródło faktycznie istnieje i czy jego treść rzeczywiście potwierdza informacje zawarte w odpowiedzi.
7. Gdy mamy wiele dokumentów, korzystamy z RAG, czyli najpierw wyszukujemy istotne informacje, a do promptu włączamy tylko je. Ale współczesne LLM-y mają bardzo długie okna kontekstu — łatwo możemy wrzucić wszystkie dokumenty. Czy w takim razie RAG jest jeszcze potrzebny
Nowoczesne modele, takie jak GPT-4.1 czy Gemini 2.5, oferują okna kontekstu liczące miliony tokenów — wystarczająco dużo, by pomieścić całe książki. To naturalnie rodzi pytanie: skoro możemy zmieścić wszystko, po co ograniczać się do fragmentów?
Choć tak duże okna kontekstu są imponujące, wrzucanie do promptu wszystkich dokumentów nie zawsze jest dobrym pomysłem. Jest ku temu kilka powodów, dla których RAG wciąż ma znaczenie:
Po pierwsze, RAG nie polega wyłącznie na skracaniu promptu. Chodzi o wybranie najbardziej relewantnych fragmentów dokumentów. Przeładowanie kontekstu nadmiarem lub treściami niezwiązanymi z pytaniem może pogorszyć jakość odpowiedzi. Krótszy, trafny i dobrze dobrany kontekst zwykle daje lepsze wyniki.
Po drugie, nawet jeśli modele mogą przyjąć bardzo długie konteksty, nie przetwarzają wszystkich części równie skutecznie. Badania pokazują, że modele silniej koncentrują się na początku i końcu promptu, a treści ze środka łatwo umykają.
Po trzecie, dłuższe prompty oznaczają więcej tokenów — co zwiększa koszty API i spowalnia generowanie odpowiedzi. Ma to znaczenie w realnych zastosowaniach, gdzie liczy się efektywność kosztowa i szybkość działania.
Krótko mówiąc: długie okna kontekstu to ogromny atut, ale nie czynią RAG zbędnym. RAG pozostaje ważnym narzędziem, szczególnie gdy priorytetem są trafność, efektywność i koszty. Wybór jego zastosowania należy ocenić w zależności od potrzeb konkretnej aplikacji.
8. Czy można całkowicie wyeliminować halucynacje LLM?
Nie, przy obecnej technologii LLM-ów halucynacji nie da się w pełni wyeliminować. Wynikają one z probabilistycznej natury modeli językowych, które generują tekst poprzez przewidywanie najbardziej prawdopodobnych sekwencji tokenów na podstawie danych treningowych — a nie przez weryfikację faktów w wiarygodnym źródle.
Można jednak zmniejszać ryzyko halucynacji poprzez odpowiednie projektowanie promptów, stosowanie technik takich jak RAG, dostrajanie modelu na danych specyficznych dla danej domeny czy postprocessing oparty na regułach i zewnętrznej weryfikacji. Choć żadne z tych podejść nie gwarantuje całkowitego wyeliminowania halucynacji, w wielu praktycznych zastosowaniach pozwalają one zwiększyć niezawodność modelu na wystarczającym poziomie.
9. Skoro halucynacji i błędów LLM nie da się wyeliminować, musimy weryfikować odpowiedzi. Jak robić to efektywnie?
Sposób sprawdzania wyników LLM zależy od rodzaju zadania i akceptowalnego poziomu ryzyka. Ogólnie stosuje się dwie główne strategie: nadzór ludzki oraz metody automatyczne.
W zadaniach otwartych — takich jak streszczenia, eseje, raporty czy analizy — najpewniejszą formą kontroli pozostaje recenzja ludzka. Jednak jest ona kosztowna i trudna do skalowania, zwłaszcza w scenariuszach wymagających szybkości lub odpowiedzi w czasie rzeczywistym. Jednym ze sposobów zwiększenia efektywności jest przeglądanie jedynie części wyników (np. metoda próbkowania) albo selekcja według ryzyka, tak aby uwagę ludzi kierować na przypadki najbardziej krytyczne.
Coraz popularniejszą alternatywą staje się tzw. „AI judge” — czyli zwykle inny LLM oceniający lub weryfikujący odpowiedzi pierwszego modelu. Pozwala to na skalowalną i szybką kontrolę poprawności, ale ma swoje ograniczenia: taki „sędzia” również może halucynować lub rozminąć się z oceną człowieka, szczególnie w złożonych sprawach. Możliwe usprawnienia to m.in. korzystanie z wielu modeli-sędziów do porównania wyników, łączenie ich ocen z weryfikacją opartą na wyszukiwaniu faktów (retrieval-based fact-checking) czy projektowanie workflow, w którym odpowiedzi o niskim poziomie pewności są przekazywane do sprawdzenia ludziom.
W przypadku zadań ustrukturyzowanych — takich jak generowanie kodu, klasyfikowanie informacji czy tworzenie danych w formatach SQL lub JSON — automatyzacja sprawdza się znacznie lepiej. Wygenerowany kod można testować automatycznie przy użyciu testów jednostkowych lub uruchamiać w środowisku sandbox. Wyniki klasyfikacji da się weryfikować pod kątem zgodności z wcześniej zdefiniowanymi kategoriami. Dane w formatach strukturalnych (JSON, SQL, XML) można automatycznie sprawdzać pod względem poprawności składniowej, choć to gwarantuje jedynie poprawny format, a nie trafność treści.
Podsumowując: najefektywniejsze strategie kontroli łączą automatyzację z nadzorem ludzkim. Narzędzia automatyczne zapewniają szybkość i skalowalność, a ludzie — wiarygodność oceny. Dzięki takiemu połączeniu oraz stosowaniu podejścia opartego na ocenie ryzyka organizacje mogą osiągnąć rozsądny balans między jakością a efektywnością.
10. Budujemy chatbota opartego na LLM i chcielibyśmy zagwarantować, że odpowiedź na dane pytanie pozostanie niezmienna, gdy zada je inny użytkownik (lub ten sam użytkownik w innym czasie). Czy to możliwe?
Jeśli przez „gwarancję” rozumiesz identyczne brzmienie odpowiedzi za każdym razem, to krótka odpowiedź brzmi: nie.
Jeśli pytanie zostanie sformułowane różnymi słowami, odpowiedzi modelu prawie na pewno będą się różnić. Ale nawet gdy treść pytania jest dokładnie taka sama, niemal niemożliwe jest zagwarantowanie, że model zawsze wygeneruje identyczną odpowiedź słowo w słowo.
Możesz ograniczyć zmienność, konfigurując określone parametry modelu (np. ustawiając „temperaturę” na zero), blokując dokładną wersję modelu, a nawet uruchamiając go na własnej infrastrukturze, aby kontrolować cały stos sprzętowo-programowy. Jednak nawet w takich warunkach czynniki techniczne sprawiają, że całkowite wyeliminowanie wszelkich różnic w środowisku produkcyjnym jest niezwykle trudne. W praktyce i tak mogą pojawiać się drobne zmiany w sformułowaniu czy akcentach, które nie wpływają na sens odpowiedzi. W wielu przypadkach taki poziom spójności wystarcza, jeśli zależy Ci głównie na znaczeniu, a nie na dosłownym brzmieniu.
Jedynym sposobem na prawdziwą gwarancję identycznego sformułowania jest zapisanie (cache’owanie) odpowiedzi wygenerowanej po raz pierwszy i zwracanie tego samego tekstu przy każdym wykryciu identycznego pytania. Ta metoda działa dobrze, jeśli system rozpoznawania powtarzających się pytań jest perfekcyjny, ale w praktyce pytania sformułowane inaczej lub lekko zmienione mogą ominąć cache i ponownie uruchomić generowanie, co skutkuje inną odpowiedzią.
Podsumowanie: możesz osiągnąć bardzo wysoką spójność odpowiedzi, ale stuprocentowej gwarancji identycznego brzmienia nie da się zapewnić przy obecnej technologii.
