Jak duże modele językowe generują odpowiedzi? | FAQ monitorowania AI

Zrozumienie generowania odpowiedzi przez LLM

Duże modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT, Gemini czy Perplexity, nie pobierają gotowych odpowiedzi z bazy danych. Zamiast tego generują odpowiedzi poprzez zaawansowany proces rozpoznawania wzorców i probabilistycznego przewidywania. Gdy wpisujesz zapytanie, model nie „wyszukuje” informacji — przewiduje, jakie słowa lub idee powinny pojawić się dalej, bazując na wszystkim, czego nauczył się podczas treningu. Ta fundamentalna różnica jest kluczowa dla zrozumienia działania współczesnych systemów AI. Proces obejmuje wiele etapów transformacji, od rozbicia tekstu na mniejsze fragmenty po przetwarzanie ich przez miliardy połączonych parametrów. Każdy etap doprecyzowuje rozumienie modelu i generuje coraz bardziej zaawansowane reprezentacje znaczenia.

Tokenizacja: rozbijanie języka na elementy

Proces generowania odpowiedzi rozpoczyna się od tokenizacji, czyli przekształcenia surowego tekstu w dyskretne jednostki zwane tokenami. Tokeny te nie zawsze są całymi słowami; mogą być literami, sylabami, jednostkami podwyrazowymi lub całymi słowami w zależności od projektu tokenizera. Gdy wpisujesz „Wyjaśnij, jak działa fotosynteza”, model rozbija to na tokeny, które może przetwarzać matematycznie. Na przykład zdanie może zostać podzielone na tokeny takie jak [“Wyjaśnij”, “jak”, “foto”, “synteza”, “działa”]. Tokenizacja jest niezbędna, ponieważ sieci neuronowe operują na danych liczbowych, a nie surowym tekście. Każdy token jest następnie mapowany na unikalny identyfikator, z którym model może pracować. Tokenizery różnych LLM mogą się różnić — niektóre stosują kodowanie bajtowo-parowe, inne odmienne algorytmy — ale cel pozostaje stały: przekształcenie języka ludzkiego w format odpowiedni do obliczeń matematycznych.

Osadzanie tokenów i kodowanie pozycyjne

Po tokenizacji każdy token przekształcany jest w osadzenie tokenu — wektor liczbowy, który zawiera informacje semantyczne i leksykalne o danym tokenie. Osadzenia te są wyuczone podczas treningu i istnieją w przestrzeni o wysokiej liczbie wymiarów (często od 768 do 12 288). Tokeny o podobnym znaczeniu mają osadzenia położone blisko siebie w tej przestrzeni. Na przykład osadzenia dla „król” i „cesarz” będą ulokowane blisko siebie, gdyż dzielą właściwości semantyczne. Jednak na tym etapie każde osadzenie tokenu zawiera informacje tylko o tym pojedynczym tokenie, nie o jego pozycji w sekwencji ani relacji z innymi tokenami.

Aby rozwiązać to ograniczenie, model stosuje kodowanie pozycyjne, które wprowadza informację o pozycji tokenu w sekwencji. Zazwyczaj odbywa się to przy użyciu funkcji trygonometrycznych (fal sinusoidalnych i cosinusoidalnych), które tworzą unikalne sygnatury pozycyjne dla każdej lokalizacji. Ten krok jest kluczowy, ponieważ model musi rozumieć nie tylko, jakie słowa są obecne, ale także w jakiej kolejności występują. Informacja o pozycji jest dodawana do osadzenia tokenu, tworząc wzbogaconą reprezentację, która koduje zarówno „czym jest token”, jak i „gdzie znajduje się w sekwencji”. Ta połączona reprezentacja trafia następnie do głównych warstw przetwarzających transformera.

Architektura transformera: silnik generowania odpowiedzi

Architektura transformera stanowi podstawę nowoczesnych LLM. Została ona wprowadzona w przełomowej pracy z 2017 roku „Attention Is All You Need”. W przeciwieństwie do wcześniejszych modeli sekwencyjnych, takich jak RNN i LSTM, które przetwarzały informacje po jednym tokenie, transformatory mogą analizować wszystkie tokeny w sekwencji jednocześnie. Ta równoległość znacznie przyspiesza zarówno trening, jak i generowanie odpowiedzi. Transformer składa się z wielu nakładanych warstw, z których każda zawiera dwa główne komponenty: wielogłową uwagę oraz sieci neuronowe typu feed-forward. Warstwy te współpracują, by stopniowo doprecyzowywać rozumienie tekstu wejściowego przez model.

Wielogłowa uwaga: kluczowy mechanizm

Wielogłowa uwaga to prawdopodobnie najważniejszy element architektury transformera. Pozwala modelowi jednocześnie koncentrować się na różnych aspektach tekstu wejściowego. Każda „głowa” działa niezależnie, korzystając ze swojego zestawu wyuczonych macierzy wag, co pozwala modelowi uchwycić różne rodzaje relacji językowych. Na przykład jedna głowa może specjalizować się w relacjach gramatycznych, inna w znaczeniu semantycznym, a jeszcze inna w wzorcach składniowych.

Mechanizm uwagi opiera się na trzech kluczowych wektorach dla każdego tokenu: Query (Q), Key (K) i Value (V). Wektor Query reprezentuje bieżący token zadający pytanie „na co powinienem zwrócić uwagę?”. Wektory Key reprezentują wszystkie tokeny w sekwencji i odpowiadają „to, czym jestem”. Model oblicza wyniki uwagi poprzez mnożenie skalarne między Query i Key, co mierzy, jak bardzo dany token jest istotny dla bieżącej pozycji. Wyniki te są następnie normalizowane przy użyciu softmax, co przekształca je w wagi uwagi sumujące się do jedności. Ostatecznie model oblicza ważoną sumę wektorów Value przy użyciu tych wag, tworząc wzbogaconą kontekstem reprezentację dla każdego tokenu.

Przykładowo, w zdaniu „Prezes powiedziała kierownikowi, że ona zaakceptuje umowę.”, mechanizm uwagi musi rozstrzygnąć, że „ona” odnosi się do prezesa, a nie do kierownika. Wektor Query dla „ona” będzie miał wysokie wagi względem „prezes”, ponieważ model nauczył się, że zaimki zwykle odnoszą się do podmiotów. Zdolność do rozstrzygania dwuznaczności i rozumienia dalekosiężnych zależności czyni mechanizmy uwagi tak potężnymi. Wiele głów uwagi działających równolegle pozwala modelowi uchwycić te informacje, jednocześnie analizując inne wzorce językowe.

Sieci feed-forward i doprecyzowanie warstw

Po przetworzeniu każdego tokenu przez mechanizm uwagi, wynik trafia do sieci neuronowych typu feed-forward (FFN). Są to stosunkowo proste perceptrony wielowarstwowe, stosowane niezależnie do każdego tokenu. O ile uwaga miesza informacje między wszystkimi tokenami w sekwencji, etap FFN doprecyzowuje kontekstowe wzorce, które uwaga już zintegrowała. Warstwy FFN wydobywają cechy i wzorce wyższego rzędu z wyników uwagi, dalej wzbogacając reprezentację każdego tokenu.

Zarówno komponenty uwagi, jak i FFN wykorzystują połączenia resztkowe oraz normalizację warstw. Połączenia resztkowe umożliwiają przepływ informacji bezpośrednio z jednej warstwy do kolejnej, zapobiegając utracie informacji w głębokich sieciach. Normalizacja warstw stabilizuje proces uczenia, normalizując wyjścia każdej warstwy. Dzięki tym technikom, gdy informacja przepływa przez wiele warstw (współczesne LLM mają od 12 do nawet 96+ warstw), reprezentacje pozostają spójne i znaczące. Każda warstwa stopniowo wzbogaca osadzenia tokenów o coraz bardziej abstrakcyjne, wyższe informacje językowe.

Iteracyjne przetwarzanie przez nakładane warstwy

Transformer przetwarza dane wejściowe przez wiele nakładanych warstw, z których każda doprecyzowuje reprezentacje tokenów. W pierwszej warstwie tokeny uzyskują świadomość najbliższego kontekstu i relacji z sąsiednimi tokenami. W kolejnych warstwach tokeny rozwijają coraz bardziej zaawansowane rozumienie zależności dalekosiężnych, relacji semantycznych i pojęć abstrakcyjnych. Reprezentacja tokenu w warstwie 50 w modelu 96-warstwowym zawiera znacznie więcej kontekstu niż ta sama reprezentacja w warstwie 1.

To iteracyjne doprecyzowanie jest kluczowe dla rozumienia złożonych zjawisk językowych. Wczesne warstwy mogą uchwycić podstawowe wzorce składniowe, środkowe relacje semantyczne, a późniejsze pojęcia abstrakcyjne i schematy rozumowania. Model nie uczy się tych hierarchii wprost — wyłaniają się one naturalnie podczas treningu. Gdy token dociera do ostatniej warstwy, jego reprezentacja zawiera nie tylko dosłowne znaczenie, ale i rolę w całej sekwencji wejściowej oraz związek z zadaniem.

Od reprezentacji do rozkładów prawdopodobieństwa

Po przejściu przez wszystkie warstwy transformera każdy token zyskuje końcową reprezentację, która zawiera bogate informacje kontekstowe. Ostatecznym celem modelu jest jednak wygenerowanie kolejnego tokenu w sekwencji. Aby to osiągnąć, końcowa reprezentacja tokenu (zazwyczaj ostatniego tokenu w sekwencji wejściowej) jest przetwarzana przez liniową warstwę wyjściową, a następnie przez funkcję softmax.

Warstwa liniowa mnoży końcową reprezentację tokenu przez macierz wag, generując logity — nienormalizowane wyniki dla każdego tokenu w słowniku. Logity te określają surowe preferencje modelu względem możliwych kolejnych tokenów. Funkcja softmax przekształca logity w rozkład prawdopodobieństwa, w którym suma wszystkich prawdopodobieństw wynosi jeden. Ten rozkład odzwierciedla ocenę modelu, który token powinien pojawić się jako następny. Na przykład dla wejścia „Niebo jest”, model może przypisać wysokie prawdopodobieństwo „niebieskie”, a niższe innym kolorom lub niepowiązanym słowom.

Generowanie tokenów i strategie dekodowania

Po wygenerowaniu rozkładu prawdopodobieństwa model musi wybrać, który token wygenerować. Najprostszym podejściem jest dekodowanie zachłanne, które zawsze wybiera token o najwyższym prawdopodobieństwie. Może to jednak prowadzić do powtarzalnych lub mniej optymalnych odpowiedzi. Bardziej zaawansowane metody obejmują próbkowanie z temperaturą, które dostosowuje rozkład prawdopodobieństwa, czyniąc go bardziej lub mniej jednolitym oraz próbkowanie top-k, które bierze pod uwagę tylko k najbardziej prawdopodobnych tokenów. Wyszukiwanie wiązki (beam search) utrzymuje wiele możliwych sekwencji kandydatów i wybiera najlepszą na podstawie skumulowanego prawdopodobieństwa.

Wybrany token jest następnie dołączany do sekwencji wejściowej i cały proces się powtarza. Model przetwarza oryginalne dane wejściowe oraz nowo wygenerowany token, tworząc rozkład prawdopodobieństwa dla kolejnego tokenu. Proces ten powtarza się aż do wygenerowania specjalnego tokenu końca sekwencji lub osiągnięcia maksymalnej długości odpowiedzi. Dlatego odpowiedzi LLM generowane są token po tokenie, a każdy kolejny token zależy od wszystkich poprzednich w sekwencji.

Nauka na bazie ogromnych danych treningowych

Niezwykłe możliwości LLM wynikają ze szkolenia na miliardach tokenów pochodzących z różnych źródeł: książek, artykułów, repozytoriów kodu, rozmów i stron internetowych. Podczas treningu model uczy się przewidywać kolejny token na podstawie wszystkich poprzednich. Ten prosty cel, realizowany miliardy razy na ogromnych zbiorach danych, pozwala modelowi przyswoić wzorce dotyczące języka, faktów, rozumowania, a nawet kodowania. Model nie zapamiętuje konkretnych zdań; zamiast tego uczy się statystycznych wzorców działania języka.

Współczesne LLM mają miliardy do setek miliardów parametrów — regulowanych wag, które kodują wyuczone wzorce. Parametry te są doprecyzowywane poprzez wsteczną propagację błędu (backpropagation), w której przewidywania modelu porównywane są z rzeczywistymi kolejnymi tokenami, a błędy służą do aktualizacji wag. Skala tego procesu jest ogromna: trening dużego modelu może trwać tygodnie lub miesiące na wyspecjalizowanym sprzęcie i pochłaniać ogromne ilości energii elektrycznej. Jednak raz wytrenowany model generuje odpowiedzi w milisekundy.

Dostosowanie i alignement dla lepszych odpowiedzi

Surowy model językowy po treningu jest w stanie generować płynny tekst, ale może tworzyć treści niedokładne, stronnicze lub szkodliwe. Aby temu zapobiec, twórcy stosują dostrajanie (fine-tuning) i alignement. Dostrajanie polega na dodatkowym treningu modelu na wyselekcjonowanych, wysokiej jakości danych. Alignement obejmuje ocenę odpowiedzi modelu przez ludzi i wykorzystanie tej informacji zwrotnej do dalszego ulepszania modelu przy użyciu technik takich jak uczenie przez wzmacnianie na podstawie informacji zwrotnej od ludzi (RLHF).

Procesy te uczą model, by był bardziej pomocny, nieszkodliwy i uczciwy. Nie zmieniają one fundamentalnego mechanizmu generowania odpowiedzi, lecz ukierunkowują model na tworzenie lepszych odpowiedzi. Dlatego różne LLM (ChatGPT, Claude, Gemini) mogą generować odmienne odpowiedzi na to samo zapytanie — zostały inaczej dostrojone i zaalignowane. Ludzki wkład w ten proces jest kluczowy; bez alignement LLM byłyby mniej użyteczne, a potencjalnie szkodliwe.

Dlaczego odpowiedzi LLM wydają się naturalne i kontekstowe

Odpowiedzi LLM wydają się niezwykle ludzkie, bo model uczył się na miliardach przykładów ludzkiej komunikacji. Przyswoił wzorce dotyczące tego, jak ludzie budują argumenty, wyrażają emocje, używają humoru i dostosowują ton do kontekstu. Gdy prosisz LLM o wsparcie, nie decyduje on świadomie o byciu empatycznym — po prostu nauczył się, że pewne wzorce odpowiedzi następują po zachęcających zapytaniach w danych treningowych.

To wyuczone rozumienie dynamiki rozmowy, w połączeniu ze zdolnością mechanizmu uwagi do utrzymywania kontekstu, pozwala generować odpowiedzi spójne i adekwatne do sytuacji. Model potrafi zachować konsekwentny charakter, pamiętać wcześniejsze części rozmowy i dostosowywać ton do potrzeb użytkownika. Te umiejętności wynikają z wyuczonych statystycznie wzorców, a nie z programowania na sztywno. Dzięki temu LLM mogą prowadzić zniuansowane rozmowy, rozumieć subtelne sugestie i generować kreatywne treści.

Ograniczenia i rola okna kontekstowego

Pomimo swojej zaawansowania LLM mają istotne ograniczenia. Mogą przetwarzać tylko ograniczoną ilość kontekstu naraz, określaną przez okno kontekstowe (zwykle od 2 000 do 200 000 tokenów w zależności od modelu). Informacje wykraczające poza to okno są tracone. Ponadto LLM nie mają dostępu do aktualnych informacji w czasie rzeczywistym; mogą korzystać wyłącznie z wiedzy zawartej w danych treningowych. Potrafią halucynować — pewnie generować fałszywe informacje, które brzmią wiarygodnie. Mają też trudności z zadaniami wymagającymi precyzyjnych obliczeń matematycznych czy rozumowania wykraczającego poza dopasowanie wzorców.

Zrozumienie tych ograniczeń jest kluczowe dla efektywnego korzystania z LLM. Doskonale sprawdzają się w zadaniach związanych z rozumieniem języka, generowaniem tekstu i rozpoznawaniem wzorców, ale do zadań wymagających informacji w czasie rzeczywistym, precyzyjnych obliczeń czy gwarantowanej poprawności powinny być wspierane innymi narzędziami. Wraz z rozwojem technologii LLM, naukowcy opracowują techniki takie jak generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG), które pozwala modelom korzystać z zewnętrznych źródeł informacji, oraz promptowanie z łańcuchem myśli (chain-of-thought), zachęcające do rozumowania krok po kroku.