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.
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. 🧮
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.
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).
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).
LLM je spíš označení technologie než konkrétního produktu. Různé firmy vyvíjejí své vlastní modely, které se liší podle:
Tady je přehled těch nejvýraznějších LLM:
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. 📷
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.
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:
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.
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:
Na příkladu:
📌 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.
Velké jazykové modely (LLM) výrazně rozšiřují možnosti práce s textem i daty. Umožňují:
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.
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. 🔐
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:
Zodpovědné používání AI není o zákazu nebo strachu – ale o přístupu, který bere ohled na lidi, kontext a důsledky. 🌱
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.
S AI teprve začínáš a chceš porozumět základům? Mrkni, jaká je definice umělé inteligence, jak funguje, kde ji využiješ a kam směřuje její vývoj.
Vibe coding ti umožní tvořit pomocí AI i bez znalosti kódu. K čemu se hodí, kdy ti usnadní práci – a kde naopak nestačí?
Pro ENGETO studenty spouštíme AI mentora – chytrého pomocníka, který při studiu poradí 24/7. Vysvětlí látku, navrhne řešení a ví, kde v kurzu právě jsi.