Po co nam to całe AI?
Generatywne AI to takie sprytne narzędzia, które potrafią coś stworzyć: napisać tekst, narysować obrazek, wygenerować muzykę, a nawet napisać kod. Ale uwaga - ono nie myśli jak człowiek. Ono zgaduje. Na podstawie tego, co już widziało, przewiduje, co powinno być dalej. Jak gra w zgadywankę, tylko z turbo-pamięcią.

Z czego to się składa?
Wyobraź sobie kuchnię. Mamy składniki (czyli dane - teksty, obrazki, dźwięki). Mamy noże do krojenia (tokeny - czyli kawałki słów). Mamy przyprawy (embeddingi - nadają sens tym kawałkom). No i kucharza - to model AI, który zna przepisy (czyli ma zapisane wagi i zasady). Im lepiej wyszkolony kucharz, tym lepsze dania (czyli treści).

Tokeny - czyli jak AI rozumie słowa
Model nie czyta tekstu jak człowiek. Rozbija go na małe części - tokeny. Czasem to jedno słowo, a czasem tylko jego kawałek. I właśnie te kawałki są podstawą, na której AI uczy się rozumieć i tworzyć nowe rzeczy.

Embeddingi - mapa znaczeń
Każdy token dostaje liczbowe współrzędne w przestrzeni znaczeń. Trochę jak punkty na mapie. Słowa podobne są blisko siebie („pies” i „szczeniak”), a zupełnie inne są daleko („rower” i „tęcza”). Dzięki temu AI wie, że „kotek” i „kociak” to nie to samo, co „kapusta”.

Transformery - mózg AI
To specjalna architektura, która pozwala AI patrzeć na cały tekst jednocześnie, a nie tylko kawałek po kawałku. Mechanizm „uwagi” działa jak inteligentny radar - AI skanuje cały tekst i skupia się na najważniejszych słowach. Dzięki temu rozumie kontekst i potrafi odpowiednio reagować.

Jak AI się uczy?
Model uczy się na podstawie miliardów przykładów. Najpierw coś przewiduje, potem sprawdza, czy się nie pomylił. Jeśli tak - poprawia się. I tak setki tysięcy razy. To trochę jak dziecko uczące się mówić - próbuje, słucha, poprawia.

Styl tworzenia - dwa sposoby
AI może tworzyć tekst krok po kroku (token po tokenie) albo uzupełniać brakujące kawałki w środku zdania. Obie metody mają jeden cel: stworzyć coś, co ma sens.

A co z obrazami i dźwiękiem?
Tu rządzą inne triki. Na przykład w obrazach używa się metody „dyfuzji” - najpierw robi się z obrazka chaos, a potem krok po kroku go się odbudowuje. W dźwięku i wideo są mieszanki różnych technik, ale zasada jest ta sama: zgadywać, co dalej.

Jak AI decyduje, co napisać?
Po treningu AI ma listę najbardziej prawdopodobnych opcji i wybiera jedną z nich. Można ustawić, jak bardzo ma być kreatywna - im wyższa „temperatura”, tym więcej luzu. Można też ograniczyć wybór do kilku najlepszych opcji. Jak chcesz poważnie, to niska temperatura. Jak ma być artystycznie - podkręcamy.

Czy AI pamięta wszystko?
Nie. Ma swoją „pamięć krótkotrwałą” - tzw. okno kontekstu. Jak się zapełni, to stare rzeczy wylatują. Dlatego ważne jest, żeby pisać do AI konkretnie i zwięźle - wtedy lepiej działa.

Jak nadać AI trochę smaku?
Po treningu modele są dość „bezpłciowe”. Dlatego ludzie pokazują im, które odpowiedzi są lepsze. Dzięki temu AI uczy się dawać bardziej trafne i ludzkie odpowiedzi. To jak nauczyciel, który mówi: „to było dobre, to niekoniecznie”.

RAG – czyli ściąga na legalu
Czasem AI nie zna świeżych informacji. Można je więc podłączyć do wyszukiwarki albo bazy wiedzy. Najpierw AI szuka, potem na tej podstawie tworzy odpowiedź. I to działa naprawdę dobrze.

Personalizacja - bez wielkiego remontu
Nie musisz trenować całego modelu od nowa. Wystarczy dodać małe „wtyczki”, które uczą się Twojego stylu. To jakby do gotowego garnituru doszyć nową kieszeń. Szybko, tanio, skutecznie.

Prosty przykład z życia
Potrzebujesz oferty dla klienta? AI dostaje informacje o kliencie, Twoje wcześniejsze teksty i generuje nową propozycję. Możesz ustawić, czy ma być poważnie, czy luźno. W obrazach: prosisz o grafikę do posta - AI robi to krok po kroku. W dźwięku: sztuczny głos nie brzmi już jak robot z lat 90., tylko jak prawdziwy człowiek.

Dlaczego AI czasem gada głupoty?
Bo zgaduje. Jak nie ma wystarczających danych, to dopowiada. Czasem trafnie, czasem nie. Najlepiej wtedy dać mu konkretne źródła albo zadanie zamiast pytania. Wtedy radzi sobie lepiej.

Kilka ciekawostek, o których rzadko się mówi
– Tokeny nie są równe słowom. Czasem jedno zdanie zajmuje dużo miejsca w pamięci. Krócej = lepiej.
– AI potrafi być powtarzalne (np. do raportów), jeśli ustawimy niską kreatywność.
– Szybkość działania zależy od wielu rzeczy, nie tylko serwera.
– Większy model nie znaczy zawsze mądrzejszy. Czyste dane = lepsze efekty.
– Wewnątrz modelu są specjalne „obwody”, które uczą się konkretnych zadań.
– AI można oszukać, jeśli nie zabezpieczysz dobrze danych. Zawsze warto być ostrożnym.

Jak korzystać z AI z głową?
Zawsze określ, kto mówi, w jakim celu, na jakiej podstawie i w jakim formacie. Nie pytaj: „czy AI zna się na tym?”, tylko: „jak to obliczyć, na czym się oprzeć, jak to zrobisz krok po kroku?”. AI to narzędzie, nie wróżbita.

Podsumowanie - po ludzku
Generatywne AI to świetny pomocnik. Nie wie wszystkiego, ale potrafi naprawdę sporo, jeśli go dobrze poprowadzisz. Działa jak szybki, inteligentny asystent. Taki, który nie marudzi i nie bierze urlopu.

PS. Coś ekstra
Model „słyszy” nie tylko treść, ale też rytm i pozycję słów. Dlatego, jeśli chcesz go nauczyć swojego stylu - pisz konsekwentnie. To działa dużo lepiej niż tysiące instrukcji.

📲 instagram.com/cos.z.nicego