Sztuczna inteligencja to nie magia - dlaczego deweloperzy powinni rozumieć jej działanie?

Większość programistów ma już pewne doświadczenie z ChatGPT, GitHub Copilot czy Claude. wykorzystujemy je do pisania kodu, generowania pomysłów, streszczania tekstów i rozwiązywania problemów, a działają one imponująco dobrze. Tak dobrze, że czasem wydaje się to niemal magią.

Prawda jest jednak taka, że żadnej magii tu nie ma - jest tylko dużo matematyki, uczenia maszynowego i inteligentnej inżynierii.

Dlaczego więc warto to rozumieć?

Kuszące jest myślenie, że bycie dobrym w korzystaniu ze sztucznej inteligencji wystarczy. Choć w wielu przypadkach tak jest. Jednak dla programistów prawdziwa wartość tkwi w zrozumieniu, jak działają te modele - nawet jeśli tylko na poziomie podstawowym.

• Jak działa transformator?
• Czym tak naprawdę jest token - i jak liczba tokenów wpłynie na rachunek, gdy opłata jest naliczana za token?
• Co oznacza, że model „widzi” tylko wcześniejsze tokeny?
• Co się dzieje, gdy przeprowadzamy „fine-tuning”?
• Czym jest mechanizm uwagi (attention)?

Korzyści ze zrozumienia, jak działa LLM

Lepsze zrozumienie mechanizmów dużych modeli językowych (LLM) ułatwia ocenę, gdzie mogą być skutecznie stosowane, a gdzie nie powinny. Dzięki temu łatwiej uniknąć zarówno niedoszacowania możliwości modeli, jak i przesadnego wyolbrzymiania ich potencjału.

Znajomość takich pojęć jak tokenizacja czy okno kontekstowe pozwala:

• pisać bardziej skuteczne i zwięzłe prompty,

• dokładniej szacować koszty korzystania z API,

• wybór odpowiedniej strategii: prompt engineering, RAG czy fine-tuning.

Zrozumienie, jak modele przewidują następne słowo, wyjaśnia też, dlaczego czasami udzielają pewnych, ale nieprawidłowych odpowiedzi. Model po prostu nie wie, kiedy kłamie. Pomaga to wprowadzić mechanizmy weryfikacji, zanim "halucynacje" trafią do produkcji.

Wiele narzędzi LLM i interfejsów API udostępnia parametry takie jak temperature i top-p. Bez znajomości stojącej za nimi matematyki (logitów i rozkładów prawdopodobieństwa), dostrajanie tych ustawień przypomina zgadywanie. Zrozumienie ich działania pozwala programistom lepiej kontrolować wyniki - od precyzyjnych i deterministycznych po kreatywne i eksploracyjne.

To nie tylko kwestia „nerdowskiej” ciekawości (choć tej też nie brakuje). Chodzi o pewne i świadome korzystanie z narzędzi. Zrozumienie sposobu działania LLM ułatwia wykrywanie ograniczeń, tworzenie lepszych promptów, zmniejszanie ryzyka błędów oraz podejmowanie lepszych decyzji architektonicznych przy integracji modeli językowych z systemami.

Więc nawet jeśli nie planujesz w najbliższym czasie zbudować własnego LLM, posiadanie mentalnego obrazu jego działania daje znaczną przewagę.

Roger Gullhaug, Dyrektor ds. Rozwoju i Operacji w RamBase

Czy naprawdę rozumiemy, jak działa sztuczna inteligencja?

Powszechnym twierdzeniem jest: "Nikt tak naprawdę nie wie, jak działają te modele". Ale czy to prawda?

Nowoczesne duże modele językowe są budowane przy użyciu dobrze znanych zasad - architektur transformatorowych, zstępowania gradientowego, propagacji wstecznej oraz ogromnych zbiorów tekstów. Procesy stojące za ich uczeniem się i działaniem opierają się na namacalnych mechanizmach, takich jak algebra liniowa, rozkłady prawdopodobieństwa i projektowanie sieci neuronowych.

Trudność polega na tym, by wytłumaczyć, dlaczego dany model generuje konkretny wynik. Wiedza, której się uczy, jest rozproszona w miliardach parametrów, co oznacza, że nie da się wyodrębnić konkretnych faktów czy zachowań w pojedynczym węźle. Nie oznacza to jednak, że modele są czarnymi skrzynkami - po prostu ich złożoność jest rozproszona i trudna do rozplątania na poziomie mikro.

Tak więc, choć nie zawsze da się wytłumaczyć każdą decyzję modelu, jego architektura, proces treningu i ogólne wzorce zachowań są w dużej mierze zrozumiałe.

Podsumowując

Zrozumienie, jak działają duże modele językowe, to nie tylko kwestia ciekawości. To element kompetencji każdego programisty w obliczu technologii, która już teraz zmienia sposób tworzenia, testowania i używania oprogramowania. Mając w głowie solidny obraz działania LLM-ów, łatwiej dostrzec ich ograniczenia, wykorzystać mocne strony i tworzyć inteligentniejsze rozwiązania.

Na początku tego roku postanowiłem zagłębić się w temat, jak faktycznie działają duże modele językowe. Efektem tej podróży jest krótka książka: The Inner Workings of Large Language Models - How Neural Networks Learn Language. To darmowy e-book dla wszystkich, którzy mają techniczną ciekawość i chcą wyjść poza powierzchowne korzystanie z narzędzi, by naprawdę zrozumieć, co dzieje się „pod maską”.

Życzę miłej lektury i powodzenia przy kolejnym promptcie!