Co mají společného ChatGPT, Claude nebo Gemini? Všechny využívají LLM – velké jazykové modely. Co to vlastně znamená? A proč je dobré tomu rozumět, i když nejsi ajťák? 👇
Modely umělé inteligence (AI) jsou založené na velkých jazykových modelech (LLM) a stávají se neodmyslitelnou součástí mnoha odvětví. Tyto modely, jako jsou ChatGPT, Claude, Mistral Large a další, přinášejí revoluci v porozumění přirozenému jazyku, kterým mluví lidé – a tím mění pravidla hry ve vzdělávání, zdravotnictví, byznysu a mnoha dalších oborech.
Přestože se jedná o přelomovou technologii, čelí modely LLM výzvám, jako jsou například výpočetní požadavky, etické problémy nebo omezené porozumění kontextu.
Definice LLM (Large Language Model)
LLM neboli velký jazykový model je typ umělé inteligence, který umí pracovat s jazykem: rozumět textu, odpovídat na otázky, shrnovat články, psát e-maily, tvořit kód, překládat nebo třeba vymýšlet pohádky.
Velké jazykové modely si můžeš zjednodušeně představit jako chytrý kalkulátor, který předpovídá, jaké slovo bude následovat v jakémkoli textu.
Je „velký“ proto, že byl natrénovaný na obrovském množství dat – většinou textů z internetu, knih, článků nebo kódu. Díky tomu pozná vzory v jazyce a dokáže předpovídat, jak bude věta nebo odpověď pokračovat. 🧮
Jak funguje LLM?
Základem velkých jazykových modelů je strojové učení, konkrétně deep learning s využitím neuronových sítí – tedy struktur inspirovaných lidským mozkem. Představ si je jako síť „umělých neuronů“, které mezi sebou předávají signály a učí se rozpoznávat vzory v datech. Tato síť má několik vyšších desítek až stovek vrstev, které spolupracují na tom, aby model co nejlépe odhadl, jaký výstup dává v daném kontextu smysl.
Model se učí tím, že prochází obrovská množství textů – klidně miliardy slov – a hledá v nich souvislosti. (💡 Odhaduje se například, že GPT-4 byl trénován na přibližně 13 bilionech tokenů/slov!)
Když pak dostane tzv. prompt (například: „napiš e-mail kolegovi o zpoždění projektu“), neanalyzuje obsah jako člověk, ale vypočítává, jaká slova a věty by statisticky nejpravděpodobněji následovaly.
Aby to fungovalo, text se nejprve rozdělí na tzv. tokeny – malé kousky textu (například slova, slabiky nebo znaky – 1 token ≈ 0,75 slova v angličtině). 💬
Model pak využívá mechanismus zvaný self-attention (neboli mechanismus pozornosti), který mu umožňuje zohlednit kontext celého textu. Díky tomu pozná, že např. poslední věta souvisí s tou první, nebo že jedno slovo může mít více významů podle okolí. Právě tato schopnost chápat vazby v textu dělá z LLM tak silný nástroj pro práci s jazykem.
Architektura neuronových sítí zvaná „transformer“ byla poprvé představena v roce 2017 ve výzkumné práci společnosti Google s názvem „Attention Is All You Need“. Transformery využívají tzv. mechanismus pozornosti (self-attention), díky kterému dokážou sledovat vztahy mezi slovy v celém textu, bez ohledu na jejich pořadí. To je zásadní pro pochopení významu vět a kontextu v přirozeném jazyce.
📌 Ale pamatuj, že nejde o skutečné lidské myšlení – LLM nerozumí slovům jako člověk. Nemá vědomí, ani záměr – jen odhaduje nejpravděpodobnější další slovo nebo větu.
Jak se LLM modely trénují?
Trénování velkého jazykového modelu je náročný, ale systematický proces. Skládá ze tří hlavních fází: shromažďování dat, trénování modelů a vyladění.
Například GPT-3 byl trénován na 570 GB textových dat (po čištění a filtraci), což je téměř 1000× více než celá anglická Wikipedie (zdroj).
- Všechno začíná sběrem obrovského množství dat – třeba z knih, článků, webů nebo fór.
- Tato data se následně vyčistí a připraví, aby s nimi model mohl pracovat.
- Následuje samotné učení: model prochází texty, učí se hledat vzory a upravuje své „vnitřní nastavení“ tak, aby se v předpovědích postupně zlepšoval.
- Celý proces vyžaduje obrovský výpočetní výkon, zkušenosti a hlavně spoustu
A výsledek? Na konci procesu LLM zvládne generovat lidsky znějící text na základě jednoduchého zadání (tzv. promptu). 😊
Model lze v průběhu času dále zdokonalovat pomocí aktualizovaných dat nebo úpravou nastavení na základě zpětné vazby a reálného použití.
Trénink modelu GPT-4 společnost OpenAI údajně stál více než 100 milionů dolarů (zdroj: Wired). Tato částka zahrnuje náklady na hardware, energii, data a lidské zdroje (od datových inženýrů, přes výzkumníky, softwarové inženýry, až po specialisty na infrastrukturu a projektové manažery).
Existují různé typy LLM?
LLM je spíš označení technologie než konkrétního produktu. Různé firmy vyvíjejí své vlastní modely, které se liší podle:
- velikosti (počtu parametrů),
- trénovacích dat (např. více zaměření na programování, vědu, jazyk atd.),
- možností interakce (chat, API, plug-iny),
- otevřenosti (open-source vs. uzavřený systém).
Nejznámější velké jazykové modely
Tady je přehled těch nejvýraznějších LLM:
- GPT-4 / GPT-4o / GPT-3.5 (OpenAI) – nejrozšířenější jazykové modely. GPT-4o je multimodální – zvládá i obrázky.
- Claude (Anthropic) – model zaměřený na bezpečnost a kvalitní psaní. Vhodný na dlouhé texty a kódování.
- Gemini (Google DeepMind) – víceúčelový model od Googlu. Dobře spolupracuje s Google Dokumenty a má skvělé vyhledávání.
- LLaMA (Meta) – open-source modely, ideální pro vývojáře, kteří si je chtějí spustit a ladit lokálně. Ale pozor: i když jsou zdarma a otevřené, je potřeba je rozběhnout na vlastním (výkonném) stroji – což nemusí být pro každého. ️
- Mistral – efektivní evropský model, vhodný pro menší zařízení.
- Grok (xAI / Elon Musk) – AI pro sociální sítě X. Umí odpovídat na dotazy a analyzovat příspěvky.
A to zdaleka není všechno. Cohere, PaLM, Aleph Alpha, Falcon a další – LLM je dynamicky rostoucí oblast – a každý měsíc přibývají další hráči. 🚀
Každý model má jiné využití, velikost i přístup (některé jsou open-source, jiné uzavřené).
Multimodální jazykové modely (Multimodal LLMs) jsou pokročilejší verze klasických LLM, které zvládají nejen text, ale i další typy vstupů – například obrázky, zvuk nebo video. Umí tedy nejen generovat text, ale třeba i popsat obrázek, odpovědět na otázku založenou na vizuálním obsahu nebo propojit text s obrázkem. Ty lepší pak dokážou obrázek nebo dokument i vygenerovat. 📷
Který LLM je nejlepší?
Na tuhle otázku neexistuje jednoznačná odpověď. Každá AI platforma, která využívá různé LLM modely, má své silné i slabé stránky – a taky jinou cenovku. Stejně tak mají uživatelé, kteří tyto nástroje využívají, jiný styl práce a požadavky.
Některé modely jsou zcela zdarma, jiné mají omezené verze zdarma a přístup k těm nejpokročilejším funkcím je za poplatek.
Například ChatGPT je často vnímán jako všestranný nástroj, který zvládne dobře široké spektrum úkolů – od kódování po psaní esejí. Neznamená to ale, že by byl vždy ten nejlepší v konkrétní specializaci.
Claude je oblíbený pro kreativní psaní, Gemini se hodí na rychlou práci s dokumenty a Perplexity zase září při rešerších.
V praxi si většina lidí vybere jen několik platforem, které jim vyhovují podle toho, co dělají nejčastěji. Pokud tě zajímají reálné zkušenosti uživatelů, mrkni třeba na tohle vlákno na Redditu, kde sdílí své postřehy. Klidně otestuj víc variant a zjisti, co sedne právě tobě.
K čemu se LLM využívá v praxi?
LLM dnes nachází uplatnění skoro všude. Velké jazykové modely nejsou jen o povídání s chatbotem. Díky schopnosti porozumět textu a reagovat na něj přirozeně nacházejí využití v různých oborech:
- 🧑💻 Programování a IT – generování kódu, nápověda k API, ladění chyb nebo generování testů a dokumentací.
- 📝 Marketing a tvorba obsahu – psaní článků, e-mailů, SEO textů nebo popisků produktů.
- 📊 Shrnování a analýza textu – převod dlouhých dokumentů do stručných výstupů (např. sumarizace meetingů), vytahování klíčových informací, vyhledávání informací.
- 💬 Chatboti a asistenti – plynulé odpovědi na dotazy, automatická komunikace se zákazníky, interní znalostní báze, porozumění lidské řeči.
- 🌍 Překlad a vícejazyčná podpora – kvalitnější překlady textů včetně idiomů a kulturních nuancí.
- 🎓 Vzdělávání – adaptivní výuka, AI mentor nebo interaktivní příprava na zkoušky.
- 👨⚕️ Výzkum a zdravotnictví – shrnování vědeckých článků, hledání souvislostí v datech.
Narazíš na něj i personalizaci podle historie vyhledávání a preferencí – třeba na e-shopech, streamovacích platformách nebo v online kurzech.
A v běžném životě? Nachází uplatnění při plánování dovolené, tvorbě nákupních seznamů, generování nápadů apod.
Jaký je rozdíl mezi AI a LLM?
Možná ti tyhle dva pojmy trochu splývají. V médiích se všechno často označuje jako „umělá inteligence“, ale ne všechno AI je LLM.
Představ si umělou inteligenci (AI) jako velký deštník️, pod kterým se schovávají různé technologie. AI je obecný pojem pro počítačové programy, které se dokážou učit z dat a řešit úkoly, které běžně zvládá člověk. Avšak AGI (= AI, která by přemýšlela na úrovni člověka) zatím neexistuje. Nicméně nejsme daleko.
| Když někdo říká „ChatGPT je AI“, je to pravda. Ale není to ta chytrá AI jako z filmů. Není to robot, co samostatně přemýšlí a plánuje. Je to spíš hodně šikovná kalkulačka na slova. AI není univerzální inteligence jako člověk. Vždy umí jen to, co se naučila – a jen tam, kde byla dobře natrénovaná. V jaké fázi vývoje umělé inteligence se právě nacházíme a kam směřuje její vývoj? 👉 Omrkni článek Úvod do umělé inteligence u nás na blogu. |
🎥 Hledáš tipy na nejlepší IT seriály o IT, moderních technologiích a hackování? Mrkni na náš výběr.
Jednou z těchto technologií je strojové učení – způsob, jak se AI učí na základě zkušeností (dat). Ještě chytřejší verzí je hluboké učení, které používá neuronové sítě inspirované tím, jak funguje lidský mozek.
No a velké jazykové modely (LLM), jako je třeba ChatGPT, jsou jen jeden konkrétní typ AI, který se specializuje na práci s jazykem – tedy na psaní textů, odpovídání na otázky, shrnování informací nebo překlady.
Shrnutí:
- AI = velký obor, který zahrnuje různé chytré technologie.
- LLM = jeden konkrétní druh AI, který umí pracovat s jazykem. Představ si ho jako specialistu na mluvení a psaní.
Na příkladu:
- AI může být robot, který řídí auto nebo analyzuje genetická data.
- LLM je model, který s tebou povídá nebo ti vygeneruje esej.
📌 Takže: LLM je typ AI – ale ne každá AI je LLM. LLM se specializuje na text a jazyk. Jiná AI se třeba stará o tvé zdraví nebo tě naviguje v autě.
💡 Příklad z praxe: Pokud čteš titulek „Umělá inteligence objevila nový protein“, s největší pravděpodobností za tím NENÍ jazykový model (LLM), ale jiný typ AI – např. specializovaný algoritmus pro zpracování biologických dat. Obdobně za jakýmikoliv průlomy v medicíně nestojí LLM, ale jiná forma AI.
Co umí LLM a proč jsou tak silné
Velké jazykové modely (LLM) výrazně rozšiřují možnosti práce s textem i daty. Umožňují:
- rychle shrnovat informace,
- odpovídat na dotazy,
- tvořit dokumenty,
- překládat texty,
- vyhledávat na webu,
- navrhovat a optimalizovat kód,
- vytvářet obrázky – v kombinaci s jinými modely (např. DALL·E). Ale některé modely GPT to dnes zvládají i samy o sobě.
Jsou škálovatelné, výkonné a zvládají spoustu rutinní práce ve firmách i v běžném životě. Pomáhají šetřit čas, zlepšovat zákaznickou zkušenost a přinášet nové vhledy díky analýze rozsáhlých datových souborů.
Na co si dát pozor při používání LLM
Ačkoliv LLM umí spoustu věcí, nejsou neomylné. Občas si informace vymýšlí (tzv. halucinují), nerozumí kontextu nebo mohou být zkreslené kvůli datům, na kterých byly trénovány. Navíc reagují podle toho, jak přesně jim zadáš otázku – čím lepší prompt, tím lepší odpověď. ✍️
❗ Pozor na citlivé údaje. LLM nejsou přirozeně bezpečné a neměly bys jim bezhlavě svěřovat osobní data, firemní know-how nebo interní dokumenty. U veřejných nástrojů platí jednoduché pravidlo: co jim pošleš, to už nemusíš mít pod kontrolou.
Nehodí se proto pro složité rozhodování bez lidského dohledu – výstupy je třeba vyhodnocovat s nadhledem a myslet na etiku i bezpečnost. 🔐
Etika a zodpovědné používání AI
LLM nejsou neutrální. To, co říkají, může být ovlivněné tím, na čem se učily. Pokud byla data nevyvážená, plná stereotypů nebo jednostranných pohledů, projeví se to i ve výstupech.
Proto je důležité přemýšlet:
- 🧠 Kdo odpovídá za výstup? Uživatel, ne model. Výsledky AI je vždycky potřeba ověřit.
- 🌍 Reprezentuje výstup různé perspektivy? Nebo utvrzuje jen jednu pravdu?
- 🤖 Používám model zodpovědně? Tedy ne na manipulaci, šíření nepravd nebo generování škodlivého obsahu.
Zodpovědné používání AI není o zákazu nebo strachu – ale o přístupu, který bere ohled na lidi, kontext a důsledky. 🌱
Zjednoduš si práci i každodenní život
V našich AI kurzech tě naučíme, jak se správně ptát, jak LLM využít na reálné úkoly a jak s nimi pracovat i eticky a bezpečně.
Velké jazykové modely míří k chytřejším, multimodálním a specializovaným nástrojům, které bude snadné zapojit do běžného života i pracovního prostředí. A pokud umíš jejich možnosti využít ve svůj prospěch, máš náskok.
Shrnutí
- Umělá inteligence (AI) je široký pojem. Zahrnuje všechny technologie, které napodobují určité schopnosti lidského myšlení – rozhodování, učení, rozpoznávání obrazu, porozumění řeči nebo třeba pohyb robotů.
- Large Language Models (LLM) – tedy velké jazykové modely – jsou jen jednou z konkrétních podmnožin AI. Jsou navržené hlavně na práci s jazykem. Umí psát, překládat, shrnovat nebo doplňovat texty – typicky to, co dělá třeba ChatGPT.
- LLM jsou skvělé pro generování textů, ale nejsou univerzální. AI je širší ekosystém – a jazykové modely jsou jen jeho jedna (byť velmi viditelná) součást.
- LLM nevědí, co říkají – nechápou význam slov tak, jak jim rozumíme my. Nemají vědomí, záměr, ani skutečné porozumění. Jsou to jen statistické stroje na dokončování vět – extrémně výkonné, vylepšené stovkami miliard parametrů, ale stále jen nástroje, které počítají pravděpodobnost, jaké slovo by mohlo následovat.
- Jazykové modely LLM se rychle posouvají kupředu a otevírají nové možnosti pro automatizaci a zefektivnění práce napříč obory – od podpory zákazníků, přes tvorbu obsahu až po vzdělávání a vědu.
- Spolu s tím ale přicházejí i důležité otázky, například jak zabránit zneužití nebo jak řešit předsudky či dezinformace, které se mohou do modelů promítat.
- Za nejznámější LLM modely se považují:
- GPT-4 / GPT-3.5 (OpenAI, ChatGPT) – nejpopulárnější jazykový model pro psaní textů i kódu. Od srpna 2025 je k dispozici nová verze GPT-5.
- Claude (Anthropic) – zaměřený na dlouhé texty a bezpečnější odpovědi.
- Gemini (Google) – propojený s nástroji jako Gmail, Dokumenty nebo Kalendář.
- Mistral – evropský open-source jazykový model.
- LLaMA (Meta) – další z open-source modelů, využívaný vývojáři po celém světě.
