Duże modele językowe (LLM): fundamenty, parametry i konsekwencje wdrożeniowe
Ten rozdział porządkuje podstawy bez uproszczeń, które później kosztują. LLM to nie „magiczny czat”, lecz komponent
probabilistyczny o konkretnych ograniczeniach: tokeny, okno kontekstu, dekodowanie, źródła i walidacja.
Czas czytania: ~15–18 minPoziom: ogólny → wdrożeniowyAktualizacja: 4 stycznia 2026
W tym przewodniku
co LLM robi „pod maską” (model mentalny)
tokeny, okno kontekstu i ich skutki uboczne
rodzaje modeli: base vs instruct, multimodalne, rozmiary
parametry dekodowania (temperature, top‑p) i stabilność
RAG, fine‑tuning i kryteria doboru podejścia
checklista wdrożeniowa: koszt, opóźnienia, jakość
Teza operacyjna:
LLM jest generatorem kolejnych tokenów. Jakość w produkcji wynika przede wszystkim z doboru danych wejściowych,
ograniczeń i weryfikacji — dopiero potem z „ładnego promptu”.
1. Model mentalny: predykcja następnego tokena
Duże modele językowe (LLM) są trenowane tak, aby przewidywać najbardziej prawdopodobną kontynuację sekwencji tokenów.
W praktyce oznacza to, że model:
nie „rozumie” w sensie ludzkim — dopasowuje wzorce z danych treningowych,
jest wrażliwy na sformułowanie i kolejność informacji w kontekście,
może brzmieć pewnie nawet wtedy, gdy podstawy są niewystarczające (zob. Halucynacje AI).
2. Tokeny, okno kontekstu i „pojemność”
Model operuje na tokenach (fragmentach tekstu), a nie na znakach czy słowach. Dwa praktyczne wnioski:
Pojęcie
Co oznacza
Dlaczego ma znaczenie
Token
Jednostka wejścia/wyjścia modelu (często fragment słowa).
Koszt i limity liczone są w tokenach, nie w znakach.
Okno kontekstu
Maksymalna liczba tokenów, które model „widzi” w jednym wywołaniu.
To pojemność, nie strategia. Trzeba budżetować i selekcjonować.
Embedding
Wektorowa reprezentacja tekstu (często do wyszukiwania semantycznego).
Podstawa dla RAG: trafność retrieval wpływa na jakość odpowiedzi.
Uwaga praktyczna:
„Więcej kontekstu” rzadko oznacza „lepiej”. Nadmiar informacji zwiększa koszt, ryzyko i niekiedy pogarsza trafność,
bo model dostaje szum zamiast sygnału.
3. Architektura w skrócie: co dzieje się w inferencji
Praktyczny obraz pipeline: wejście → model → wynik, z warstwami wspierającymi (źródła i narzędzia).
W systemie produkcyjnym „model” jest tylko jednym elementem. Równie istotne są:
Pracuje na tekście + obrazie (czasem dźwięku), zależnie od modelu.
Analiza dokumentów, obrazy, UI, wsparcie procesów operacyjnych.
5. Dekodowanie: jak parametry wpływają na stabilność
Model zwraca rozkład prawdopodobieństwa kolejnego tokena. Dekodowanie to wybór tokenów z tego rozkładu.
Parametry dekodowania kontrolują kompromis: kreatywność vs powtarzalność.
Parametr
Co kontroluje
Efekt uboczny
temperature
„Płaskość” rozkładu (większa = większa losowość).
Wysoka wartość zwiększa zmienność i ryzyko błędów faktograficznych.
top‑p
Próbkowanie z „jądra” rozkładu (najbardziej prawdopodobnych tokenów).
Zbyt niskie top‑p może obcinać poprawne warianty; zbyt wysokie — zwiększać szum.
max tokens / stop
Limit i kryteria zakończenia generacji.
Brak kontroli prowadzi do „rozlewania” wypowiedzi i kosztu.
Rekomendacja wdrożeniowa:
Dla treści operacyjnych (support, procedury, raporty) preferuj niską zmienność: niższa temperatura, jawny format,
cytowania i walidacje. Kreatywność zostaw tam, gdzie jest potrzebna i akceptowalna.
6. RAG vs fine‑tuning: dwie różne dźwignie
W praktyce często miesza się dwie techniki:
RAG (Retrieval‑Augmented Generation) — dostarczasz modelowi aktualne źródła w kontekście.
Fine‑tuning — zmieniasz zachowanie modelu poprzez dodatkowe uczenie (styl, format, domena).
Gdy potrzebujesz faktów
Zwykle zaczynasz od RAG (źródła, wersje, cytowania).
Gdy potrzebujesz stylu i formatu
Fine‑tuning lub szablony + weryfikator (zależnie od ryzyka).
