Dołącz do grona liderów, którzy chcą więcej
BIZNES I TECHNOLOGIE
Polska flaga

Polacy nie gęsi, więc swoje AI mają

12 listopada 2024 3 min czytania
Krzysztof Habowski
Polacy nie gęsi, więc swoje AI mają

Streszczenie: Polska rozwija cztery inicjatywy tworzenia dużych modeli językowych (LLM) w celu wzmocnienia rodzimych technologii. Globalne modele, jak ChatGPT, bazują głównie na języku angielskim, co ogranicza ich zdolność do uchwycenia polskich niuansów językowych i kulturowych. Tworzenie polskich LLM-ów jest kluczowe dla zrozumienia lokalnej specyfiki i ochrony dziedzictwa kulturowego. Budowa takiego modelu od podstaw jest kosztowna; amerykańskie firmy technologiczne zainwestowały w nie setki milionów dolarów. W Europie francuska firma Mistral pozyskała ponad 1 mld euro na rozwój otwartego LLM-u dla języków europejskich. W Polsce podjęto kroki w kierunku stworzenia własnych modeli językowych, powołując Radę AI i zespoły zadaniowe, jednak rozproszona organizacja spowalnia postępy. Przełomem było udostępnienie przez Metę modelu LLaMa w 2023 roku, co umożliwiło trenowanie go polskimi treściami, będąc tańszą alternatywą niż budowa od podstaw. Tworzenie narodowego modelu językowego porównano do wprowadzenia polskiego pisma w XIII wieku, co wzmocniło tożsamość narodową i rozwój kultury. Polskie modele językowe mogą wspierać konkurencyjność przedsiębiorstw w sektorach takich jak bankowość, administracja, medycyna czy prawo.

Pokaż więcej

Polska może pochwalić się czterema fascynującymi inicjatywami w zakresie tworzenia dużych modeli językowych, które mają na celu rozwój rodzimych rozwiązań technologicznych. Każdy z tych projektów, choć oparty na podobnym założeniu, wyróżnia się unikalnym podejściem i metodami działania.

W dobie globalizacji największe korporacje technologiczne rozwijają zaawansowane modele językowe, takie jak ChatGPT, które są w dużej mierze trenowane na treściach w języku angielskim. Modele te, choć imponujące, mają ograniczoną zdolność do uchwycenia subtelnych różnic językowych, kulturowych i historycznych takich krajów jak Polska. Dlatego tworzenie polskich modeli językowych jest kluczowe – pozwala lepiej rozumieć specyfikę naszego kraju, wspiera rozwój technologiczny oraz chroni nasze dziedzictwo kulturowe i historyczne.

Opracowanie dużego modelu językowego (LLM) od podstaw to jednak niezwykle kosztowny projekt. Pierwsze komercyjne i zamknięte LLM‑y były rozwijane przez gigantów technologicznych z USA: Google, OpenAI, Meta, IBM czy NVIDIA, a każda z tych firm zainwestowała w to setki milionów dolarów. Niestety, w polskich firmach wciąż brakuje odpowiedniego kapitału, który pozwoliłby na realizację projektów o tak dużej skali i kosztach.

Europa, która często przesypia zmiany technologicznie i reaguje na nie z opóźnieniem, tradycyjnie zaczęła od stworzenia regulacji. Na tym tle jednak wyróżniła się francuska firma Mistral, która postawiła sobie za cel stworzenie otwartego LLM‑u, w którym lepiej byłyby reprezentowane języki europejskie: francuski, niemiecki, hiszpański i włoski. Do realizacji tego projektu w kolejnych rundach finansowania firma zdobyła ponad 1 mld euro (4,3 mld zł).

Innym podejściem, które przyjęło wiele krajów, było stworzenie przez rządy narodowych programów budowy własnych modeli językowych. Takie inicjatywy powstały w Chinach, Rosji, Indiach, Hiszpanii, Niemczech, Szwecji, Finlandii, Singapurze czy Nigerii. W Polsce również podjęto kroki w tym kierunku, powołując Radę AI, zespoły zadaniowe oraz punkty kontaktowe. Plan był ambitny, chciano działać kompleksowo, ale rozproszona organizacja i ilość inicjatyw naraz prowadzą do powolnego i nieefektywnego działania.

Przełom nastąpił w marcu 2023 roku, gdy z Mety najpierw wyciekł kod, a następnie został udostępniony duży model językowy LLaMa w postaci open source. Pół roku później własne rozwiązanie opublikowała firma Mistral. W lipcu 2023 roku Meta zrobiła następny krok: wypuściła na rynek kolejną wersję otwartego modelu LLaMa 3.1 405B. Od tego momentu możliwe było wykorzystanie jednego z tych bazowych modeli i trenowanie go polskimi treściami, co jest o wiele tańsze niż budowanie nowego modelu od podstaw.

Tworzenie narodowego modelu językowego można porównać do wprowadzania polskiego pisma w XIII wieku. Był to niezwykle ważny krok, który wzmocnił naszą tożsamość narodową, przyczynił się do rozwoju kultury i nauki, usprawnił administrację i gospodarkę, a także umocnił pozycję Polski na arenie międzynarodowej. Podobnie dzisiaj polskie modele językowe – otwarte i niezależne od zewnętrznych dostawców – będą wspierały konkurencyjność naszych przedsiębiorstw na rynku technologicznym, zapewniając stabilne zaplecze dla kluczowych sektorów, takich jak bankowość, administracja, medycyna czy prawo. Obecnie wystartowało kilka inicjatyw mających na celu tworzenie narodowego LLM‑u.

Przeczytaj artykuł i poznaj cztery najważniejsze modele.

O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

Cyfrowe rozczarowanie. Dlaczego w wielu firmach automatyzacja nie przynosi efektów? 

Wdrażasz nowe narzędzia, ale nie widzisz efektów? Problem rzadko leży w technologii. Automatyzacja niespójnych i nieuporządkowanych procesów sprawia jedynie, że błędy pojawiają się szybciej. Przeczytaj, dlaczego technologia nie naprawi firmy za Ciebie i jak mądrze przygotować się do wdrożenia rozwiązań AI, by przyniosły realne korzyści.

Ciemna strona AI: Treści dla dorosłych i ryzyko dla firm

Nowe badanie naukowe ujawnia, że szeroka dostępność treści dla dorosłych generowanych przez sztuczną inteligencję mogła doprowadzić do gwałtownego wzrostu przestępczości na tle seksualnym. Analiza szczegółowych danych o przestępczości, opublikowanych przez japońską Narodową Agencję Policji, wykazała, że w okresach szczytowego zaangażowania w materiały oznaczone jako wygenerowane przez AI i przeznaczone wyłącznie dla dorosłych, odnotowano statystycznie istotny wzrost liczby gwałtów. Może to wskazywać na nadciągające ryzyko wizerunkowe i prawne dla firm dostarczających narzędzia oraz platformy dla tego typu treści.

Premium
Gdy firma rośnie, a zysk znika

laczego szybko rozwijająca się firma nagle traci marże, chociaż przychody notują historyczne rekordy? Przekonaj się, na czym polega problem „ziemi niczyjej” w ewolucji biznesu i sprawdź, dlaczego wdrożenie sztucznej inteligencji w nieuporządkowanej architektonicznie organizacji jest prostym przepisem na skalowanie chaosu.

Premium
Skalowanie AI dzięki adaptacyjnemu ładowi zarządczemu

Zastosowanie sztucznej inteligencji na szeroką skalę diametralnie zwiększa ryzyka biznesowe i wizerunkowe. Poznaj koncepcję adaptacyjnego ładu zarządczego – innowacyjnego podejścia, które wbudowuje mechanizmy kontroli bezpośrednio w procesy i struktury operacyjne firmy, chroniąc przed niewidocznymi, kaskadowymi błędami modeli uczących się.

Premium
Twórz wartość z generatywnej AI w skali całej organizacji

Jak skutecznie wdrażać generatywną sztuczną inteligencję w całej organizacji, unikając organizacyjnych silosów? Zobacz, dlaczego tradycyjne struktury decyzyjne zawodzą przy GenAI i dowiedz się, w jaki sposób innowacyjny twór zwany „kręgosłupem AI” pozwala łączyć kompetencje biznesowe oraz technologiczne, przynosząc firmom wymierny zwrot z inwestycji.

Premium
Strategia w cieniu AI. Gdy sprawy pilne wypierają ważne

AI zmienia sposób, w jaki firmy tworzą kampanie, analizują dane i docierają do klientów. Jednak największym ryzykiem nie jest brak wdrożenia nowych technologii, lecz wykorzystanie ich w sposób, który zwiększa produktywność kosztem przewagi konkurencyjnej. Liderzy muszą odpowiedzieć na pytanie: jak skalować działania marketingowe, nie tracąc tego, co czyni markę wyjątkową?

Premium
Jak liderzy uwalniają innowacyjność na pierwszej linii

Najlepsze innowacje ratujące jakość i efektywność często rodzą się na operacyjnej pierwszej linii. Sprawdź, dlaczego to średni szczebel zarządzania jest kluczem do ich uwolnienia.

Premium
Jak GenAI może – a jak nie może – pomóc w zarządzaniu wiedzą o klientach

Generatywna sztuczna inteligencja rewelacyjnie analizuje informacje o konsumentach, ale nie naprawi kultury Twojej firmy. Gdzie kończą się możliwości technologii?

Premium
Co prezesi muszą wiedzieć o suwerennej AI

Globalna skala AI zderza się z lokalnymi regulacjami prawnymi. Dlaczego strategia „suwerennej sztucznej inteligencji” to pilne zadanie dla prezesów, a nie tylko dla działu IT?

Premium
Dlaczego przejrzysta strategia ma znaczenie w erze cyfrowej

Technologie cyfrowe i AI znoszą bariery geograficzne, ale bez odpowiedniej strategii mogą pogłębiać nierówności w biznesie. Zobacz, jak uniknąć pułapki skalowania w globalnym świecie.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!