Reklama
OFERTA SPECJALNA na NAJWYŻSZY pakiet subskrypcji! Wersję Platinum - OFERTA LIMITOWANA
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

AI w polskiej medycynie: lepsza diagnostyka vs. ryzyko utraty kompetencji

Polskie szpitale i uczelnie medyczne coraz śmielej korzystają z możliwości sztucznej inteligencji – od precyzyjnej diagnostyki onkologicznej w Tychach, po zaawansowane systemy wizyjne rozwijane na AGH. Algorytmy stają się „drugim okiem” lekarza, istotnie zwiększając wykrywalność zmian nowotworowych. Jednak za technologiczną euforią kryje się ryzyko nazywane „lenistwem poznawczym” – lekarze wspierani przez AI tracą biegłość w samodzielnej diagnozie.

zarządzanie szybkim wzrostem firmy Jak radzić sobie z szybkim wzrostem

Szybki wzrost organizacji niesie ze sobą wyzwania związane z podziałami między wczesnymi członkami zespołu a nowo przyjętymi pracownikami. Kluczem do sukcesu jest budowanie wspólnego języka, tożsamości oraz kultury sprzeciwu, które pomagają skutecznie integrować różnorodne zespoły i wykorzystywać potencjał różnorodności.

Dlaczego 95% wdrożeń AI kończy się porażką? I jak znaleźć 5% tych udanych?

Sztuczna inteligencja nie jest dziś wyzwaniem technologicznym, lecz testem dojrzałości organizacyjnej. W rozmowie z Tomaszem Kostrząbem AI jawi się nie jako cel sam w sobie, ale jako narzędzie głębokiej transformacji procesów, ról i sposobu myślenia liderów. Tekst pokazuje, dlaczego większość wdrożeń AI kończy się porażką, gdzie firmy popełniają kluczowe błędy oraz jak połączyć technologię z ludźmi i biznesem, by osiągnąć realną wartość.

Od czego zacząć porządkowanie analityki internetowej?

Chaotyczna analityka internetowa prowadzi do błędnych decyzji i nieefektywnego wydatkowania budżetów marketingowych. Audyt danych, właściwa konfiguracja GA4, zarządzanie zgodami oraz centralizacja tagów w Google Tag Managerze to fundamenty, od których należy zacząć porządkowanie analityki, aby realnie wspierała cele biznesowe.

Pięć trendów w AI i Big Data na rok 2026

Rok 2026 w świecie AI zapowiada się jako czas wielkiej weryfikacji. Eksperci MIT SMR stawiają sprawę jasno: indywidualne korzystanie z Copilota to za mało. Przyszłość należy do firm, które potrafią skalować rozwiązania dzięki „fabrykom AI” i przygotowują się na nadejście autonomicznych agentów. Dowiedz się, dlaczego deflacja bańki AI może być dla Twojego biznesu szansą na oddech i lepszą strategię.

Puste przeprosiny w pracy, czyli więcej szkody niż pożytku

Większość menedżerów uważa, że szczere wyznanie winy zamyka temat błędu. Tymczasem w środowisku zawodowym puste deklaracje skruchy działają gorzej niż ich brak – budują kulturę nieufności i wypalają zespoły. Jeśli po Twoim „przepraszam” następuje „ale”, właśnie wysłałeś sygnał, że nie zamierzasz nic zmieniać.

Liderzy kontra algorytmy: najpopularniejsze teksty MITSMRP w 2025 roku

Od lekcji przetrwania Krzysztofa Folty w obliczu „czarnych łabędzi”, po dylematy etyczne w erze AI – oto teksty, które ukształtowały polskie przywództwo w minionym roku. Sprawdź zestawienie najchętniej czytanych artykułów premium MIT SMR i dowiedz się, jak polscy liderzy przekuwają niepewność w trwałą przewagę konkurencyjną. Wejdź w 2026 rok z wiedzą opartą na twardych danych i lokalnych sukcesach.

Multimedia
Zarządzanie w czasach AI: Nasze najpopularniejsze treści wideo w 2025 roku

Sztuczna inteligencja, kryzys kompetencji i walka o odporność organizacji – rok 2025 przyniósł liderom wyzwania, których nie da się rozwiązać starymi metodami. Wybraliśmy pięć materiałów wideo, które stały się manifestem nowoczesnego zarządzania na MIT Sloan Management Review Polska. Dowiedz się, jak wygrywać w erze niepewności, nie tracąc przy tym ludzkiego pierwiastka.

Spokój: niedoceniana kompetencja, potrzebna liderom od zaraz

„Wiem, że potrzebuję spokoju, ale moja praca mi na to nie pozwala”. Brzmi znajomo? Dla wielu liderów to zdanie stało się codzienną mantrą. Tymczasem wyniki badań są jednoznaczne: umiejętność robienia pauzy to dziś najrzadsza i najbardziej pożądana kompetencja menedżerska.

Trzy kroki w stronę sprawiedliwszego zarządzania talentami

Większość firm deklaruje walkę o różnorodność, ale wciąż wpada w pułapkę „wojny o talenty”, która promuje wąskie, często uprzedzone definicje sukcesu. Dlatego, zamiast ślepo gonić za parytetami, musimy naprawić same procesy decyzyjne. Dowiedz się, dlaczego tradycyjne modele kompetencji mogą nieświadomie szukać „stereotypowego żołnierza” i jak przejście od sprawiedliwości dystrybutywnej do proceduralnej może radykalnie odblokować potencjał Twojego zespołu.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

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

Subskrybuj

Newsletter

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!