LLM — czym są duże modele językowe i skąd biorą odpowiedzi

LLM, czyli duże modele językowe, przetwarzają język i tworzą odpowiedzi. Potrafią pisać teksty, odpowiadać na pytania, streszczać informacje oraz tłumaczyć. [1]
Skąd biorą się ich odpowiedzi i jak ocenić, czy można im ufać? Skalę takich modeli pokazuje GPT-3: ma 175 miliardów parametrów [2].

Czym jest LLM i jak generuje tekst?

LLM tworzy tekst, przewidując kolejne fragmenty wypowiedzi na podstawie polecenia. Przy każdym wyborze uwzględnia pytanie oraz to, co już napisał. Słownik tokenizatora GPT-2 zawiera 50 257 tokenów, spośród których model może wybierać następny [3].

Podczas treningu LLM uczy się zależności między słowami, zdaniami i ich kontekstem. Prompt – polecenie od użytkownika – wskazuje temat i oczekiwany sposób odpowiedzi. Dzięki temu samemu mechanizmowi model napisze krótkie zdanie albo dłuższe wyjaśnienie. W trakcie treningu GPT-3 przetworzono łącznie 300 miliardów tokenów [2].

Wypowiedź powstaje fragment po fragmencie. Model kieruje się poleceniem i zależnościami językowymi poznanymi podczas treningu. W opisanym sposobie generowania na każdym kroku wybiera jeden kolejny token [4].

Model buduje odpowiedź stopniowo, zamiast odtwarzać gotowy tekst.

Czym są źródła informacji, z których powstaje odpowiedź AI?

LLM korzysta z zależności poznanych podczas treningu. System RAG, czyli generowanie wspomagane wyszukiwaniem, może dostarczyć mu również informacje z zewnętrznych źródeł. [1] To, na czym opiera się odpowiedź, zależy od materiałów udostępnionych modelowi przez aplikację. W pierwotnym systemie RAG zewnętrzny indeks zawierał 21 milionów fragmentów Wikipedii [5].

Jak dane treningowe, dostrajanie i uczenie preferencji kształtują odpowiedzi?

Dane treningowe uczą LLM rozpoznawać związki między pojęciami i formułować wypowiedzi. Model nie trzyma jednak uporządkowanego spisu dokumentów, który pozwalałby ustalić pochodzenie każdego zdania. Publikacja o GPT-3 wymienia pięć zbiorów treningowych, lecz nie daje podstaw do wskazania źródła każdego wygenerowanego zdania [2].

Dostrajanie polega na dalszym uczeniu modelu na przygotowanych przykładach, aby lepiej wykonywał określone zadania. Uczenie preferencji wykorzystuje oceny odpowiedzi i wpływa na sposób, w jaki model odpowiada. Żaden z tych etapów nie sprawdza aktualności każdej informacji, którą użytkownik zobaczy później. Do nadzorowanego dostrajania InstructGPT użyto około 13 tysięcy poleceń treningowych z przykładowymi odpowiedziami [6].

Jak nieaktualne dane i uprzedzenia wpływają na odpowiedzi?

Nieaktualne dane mogą sprawić, że LLM bez nowych materiałów opisze przepisy, ofertę lub procedurę sprzed zmiany. Uprzedzenia zawarte w danych i ocenach użytych podczas uczenia mogą z kolei wpływać na przykłady oraz opis grup i opinii. Dla GPT-4.1 deklarowaną granicą wiedzy jest 1 czerwca 2024 r. [7]

Bazę wiedzy systemu RAG można aktualizować bez ponownego trenowania modelu językowego. [1] Nowe materiały nie zwalniają jednak z oceny dokumentów i sprawdzenia odpowiedzi. W Azure AI Search początki zaplanowanych uruchomień indeksatora musi dzielić co najmniej pięć minut [8].

Czym różni się generowanie odpowiedzi od wyszukiwania informacji w internecie?

Generowanie odpowiedzi to pisanie wypowiedzi, a wyszukiwanie informacji – znajdowanie materiałów, z których model może skorzystać przed pisaniem. RAG może sięgać do źródeł prywatnych lub specjalistycznych, nie tylko do publicznego internetu. [1] O tym, czy aplikacja korzysta z takich zasobów, decyduje jej konfiguracja. Microsoft oferuje ponad 100 konektorów Copilot do zewnętrznych źródeł danych, w tym usług i zasobów firmowych [9].

Tabela porównuje samodzielny LLM i system RAG pod względem pozyskiwania informacji, aktualizacji materiałów oraz czasu odpowiedzi. W teście 81 poleceń powłoki na karcie NVIDIA H100 model Gemma 12B odpowiadał średnio w 2008,6 ms z RAG i 1557,8 ms bez RAG [10].

Kryterium	Samodzielny LLM	System RAG
Pozyskiwanie informacji	Tworzy odpowiedź bez pobierania dokumentów.	Wyszukuje materiały i przekazuje je modelowi, który tworzy odpowiedź.
Aktualizacja materiałów	Zmiana wiedzy utrwalonej w modelu wymaga pracy nad samym modelem.	Materiały dostępne aplikacji można zmienić w bazie wiedzy.
Czas odpowiedzi	Nie uwzględnia etapu wyszukiwania.	Wyszukiwanie może wydłużyć czas odpowiedzi w porównaniu z samodzielnym LLM. [1]

RAG dodaje wyszukiwanie, lecz przytoczenie dokumentu nie dowodzi, że ten dokument uzasadnia treść odpowiedzi. Zbiór RAGTruth obejmuje prawie 18 tysięcy odpowiedzi wygenerowanych z użyciem RAG. Każdą ręcznie oznaczono pod kątem treści nieuzasadnionych źródłami [11].

RAG dostarcza materiały. Poprawność odpowiedzi nadal trzeba sprawdzić.

Czym są tokeny i okno kontekstowe?

Tokeny są fragmentami tekstu przetwarzanymi przez LLM. Okno kontekstowe określa, ile tokenów model może uwzględnić przy tworzeniu odpowiedzi. Token bywa częścią słowa lub znakiem interpunkcyjnym, a nie całym słowem. Pojemność okna dotyczy materiału dostępnego modelowi; długość tworzonej odpowiedzi ogranicza osobny limit. Według orientacyjnego przelicznika OpenAI jeden token odpowiada około czterem znakom tekstu angielskiego, lecz w polszczyźnie proporcja może być inna [12].

Tabela pokazuje deklarowane limity okna kontekstowego i długości odpowiedzi. W przypadku GPT-4.1 okno ma 1 047 576 tokenów, a osobny limit odpowiedzi wynosi 32 768 tokenów [7].

Model	Okno kontekstowe
GPT-5.6 Sol firmy OpenAI	Około 1,05 mln tokenów [13]
DeepSeek V4 Pro Preview	1 mln tokenów [13]

Przywołane dane nie podają maksymalnej długości odpowiedzi DeepSeek V4 Pro Preview.

Duże okno kontekstowe pozwala przekazać modelowi więcej materiału. Nie znaczy to, że odpowiedź może zająć całe okno.

Okno kontekstowe i limit odpowiedzi to dwa różne ograniczenia.

Dlaczego odpowiedź LLM może brzmieć wiarygodnie, choć jest fałszywa?

LLM potrafi płynnie opisać coś, co nie jest prawdą. Spójny język nie oznacza przecież, że model sprawdził fakty. W jednej wypowiedzi może połączyć prawdziwe informacje z błędnym szczegółem, nie sygnalizując różnicy. Taki błąd to halucynacja: model podaje niepotwierdzoną treść jako fakt.

Dane firmowe mogą zmniejszać liczbę halucynacji LLM, ale nie usuwają ich całkowicie. [14] Pewny ton odpowiedzi nie zastępuje sprawdzenia zawartych w niej twierdzeń [15].

Czy połączenie LLM z danymi firmowymi eliminuje halucynacje?

Połączenie LLM z danymi firmowymi nie daje gwarancji poprawności. Model może źle odczytać dokument, przeoczyć warunek albo wyciągnąć wniosek bez oparcia w materiale. Żeby to wykryć, porównaj konkretne twierdzenie z odpowiednim fragmentem dokumentu.

Płynna wypowiedź nie dowodzi, że ktoś sprawdził jej treść.

Budowa, rodzaje, zastosowania i zalety dużych modeli językowych

Duże modele językowe różnią się budową i przeznaczeniem. Jedne tworzą wypowiedzi, inne służą głównie do analizy tekstu. Przy wyborze sprawdź więc, czy potrzebujesz napisanej odpowiedzi, czy rozpoznania znaczenia dostarczonej treści.

Do czego wykorzystuje się duże modele językowe?

LLM przydaje się tam, gdzie trzeba zinterpretować polecenie i ułożyć odpowiedź. W firmie może przygotować szkic wiadomości do klienta albo uporządkować informacje z przekazanego dokumentu. Przed publikacją sprawdź nazwy, warunki oferty oraz twierdzenia wymagające potwierdzenia.

Jakie są zalety dużych modeli językowych?

Zaletą LLM jest możliwość opisania zadania zwykłym językiem, bez pisania reguły dla każdego sformułowania. Model dopasuje formę wypowiedzi do wskazanych odbiorców i skorzysta z kontekstu podanego w poleceniu. Dzięki tej elastyczności szybciej powstaje szkic. Nadal wymaga on redakcji i sprawdzenia faktów.

Z jakich elementów składa się model językowy?

Model językowy obejmuje reprezentację tekstu, sieć przetwarzającą tę reprezentację oraz wyuczone parametry wpływające na wynik. Embeddingi to liczbowe reprezentacje fragmentów tekstu. Transformer jest architekturą sieci, która uwzględnia zależności między fragmentami wejścia. Parametry modelu powstają podczas uczenia; nie są katalogiem dokumentów, z którego model pobiera gotowe zdania.

Jakie są rodzaje modeli językowych i ich przykłady?

Modele językowe można podzielić według zadań, do których dostosowano ich architekturę. GPT i GPT-4 generują tekst. BERT służy natomiast przede wszystkim do tworzenia reprezentacji analizowanego tekstu.

Tabela porównuje przykładowe modele pod względem głównego zastosowania i ograniczeń istotnych przy wyborze.

Model	Główne zastosowanie	Ograniczenie i „dla kogo nie”
GPT	Generuje tekst na podstawie polecenia.	Nie zastępuje weryfikacji faktów; nie sprawdzi się, jeśli oczekujesz informacji potwierdzonych automatycznie.
GPT-4	Generuje odpowiedzi w aplikacjach opartych na tym modelu.	Nie gwarantuje poprawności każdej odpowiedzi; nie nadaje się do procesów bez kontroli treści [16].
BERT	Analizuje tekst i tworzy jego reprezentację.	Nie służy do swobodnego pisania długich odpowiedzi; nie zastąpi generatora rozmów.

ChatGPT jest aplikacją, nie rodzajem modelu. Aby ją ocenić, sprawdź używany model i dostępne funkcje. Materiały edukacyjne mają różny zakres: LLM University firmy Cohere obejmuje inżynierię podpowiedzi, dostrajanie i RAG. [17] Samouczek „Intro to Large Language Models” Andreja Karpathy’ego trwa godzinę, a kurs „GenAI dla początkujących” firmy Microsoft obejmuje 21 lekcji. [17] [18]

Wybór modelu językowego zależy od tego, czy zadaniem jest tworzenie wypowiedzi, czy analiza tekstu.

Najpierw ustal, czego potrzebujesz: generatora tekstu czy narzędzia do jego analizy.

Skala, multimodalność, dostrajanie i ograniczenia modeli AI

Modele AI różnią się obsługiwanymi danymi, wymaganiami sprzętowymi i możliwościami dostosowania. Sama wielkość nie mówi, czy model przetworzy obraz lub dźwięk. Nie przesądza też, czy uruchomisz go we własnej infrastrukturze.

Czym jest multimodalność i jakie dane może przetwarzać model?

Multimodalność oznacza przetwarzanie więcej niż jednego rodzaju danych, na przykład tekstu i obrazu. Tabela pokazuje dane i funkcje obsługiwane przez przykładowe modele.

Model	Obsługiwane dane i funkcje
GPT-5.6 Sol firmy OpenAI	Przyjmuje tekst i obrazy; może też współpracować między innymi z wyszukiwaniem plików, wyszukiwaniem w sieci i wywołaniami funkcji. [13]
Gemini 3.1 Pro Preview firmy Google	Może pracować z tekstem, obrazami, dźwiękiem, wideo i kolekcjami plików. [13] [19]

SeamlessM4T firmy Meta tłumaczy między tekstem a mową, między formami mowy oraz między tekstami. Zależnie od zadania obsługuje 100 języków. [20] Multimodalność mówi, jakie dane model potrafi przyjąć, a nie czy zawsze poda poprawny wynik [21].

Czym różnią się małe modele językowe od dużych?

Małe modele językowe potrzebują mniej zasobów do uruchomienia niż duże. Liczy się jednak także złożoność zadania. Stosunkowo małe LLM mogą tworzyć krótkie teksty na laptopie. [14] Gdy potrzebujesz rozbudowanej odpowiedzi, sama możliwość lokalnego uruchomienia nie świadczy jeszcze o jakości modelu.

Duży model językowy może wymagać specjalistycznego sprzętu. Jeden z przykładów dotyczy modelu o 65 mld parametrów oraz karty GPU A100 z co najmniej 80 GB pamięci VRAM. [1] Nie jest to uniwersalny próg sprzętowy dla wszystkich LLM [22].

Na czym polega dostrajanie modelu i kiedy ma sens?

Dostrajanie pomaga nauczyć model powtarzalnego sposobu wykonywania zadania. Nie służy wyłącznie do dostarczania aktualnych informacji. Przed wdrożeniem organizacja powinna ocenić jakość przykładów i sprawdzić wyniki na treściach, których nie użyła do dostrajania.

DeepSeek V4 Pro Preview ma otwarte wagi, więc organizacja zyskuje większą kontrolę nad wdrożeniem niż przy zamkniętej usłudze hostowanej. [13] Nadal trzeba sprawdzić warunki użycia i wymagania sprzętowe. Po dostosowaniu modelu należy też ocenić jego odpowiedzi.

Wielkość modelu, obsługiwane dane i sposób wdrożenia oceniaj osobno.

Jak sprawdzić, czy cytowane źródło potwierdza odpowiedź AI?

Cytowane źródło potwierdza odpowiedź AI tylko wtedy, gdy uzasadnia konkretne twierdzenie. Dokumenty użyte w RAG mogą ograniczać halucynacje LLM, ale wynik zależy od jakości i aktualności tych dokumentów. [1] [23]

• Twierdzenie AI potraktuj jako osobną informację do sprawdzenia. Wskaż nazwę, liczbę lub warunek wymagający potwierdzenia.
• Cytowany dokument otwórz i odszukaj fragment, który odnosi się dokładnie do badanego twierdzenia.
• Kontekst źródła przeczytaj wraz z wyjątkami i zastrzeżeniami, które model mógł pominąć.
• Aktualność dokumentu oceń względem daty zdarzenia albo okresu obowiązywania opisanych zasad.

Wynik weryfikacji powinien rozróżniać twierdzenia potwierdzone przez źródło, sprzeczne z nim i takie, których źródło nie rozstrzyga.

Sprawdzaj poszczególne twierdzenia, nie tylko ogólne wrażenie, jakie robi odpowiedź.

Jak uporządkować treści, by AI łatwiej znajdowała w nich odpowiedzi?

Treści dla LLM powinny odpowiadać na konkretne pytania w wyraźnie oznaczonych fragmentach. Wtedy system może je odnaleźć i odczytać we właściwym kontekście. LLMO oznacza dostosowanie treści do sposobu, w jaki modele językowe przetwarzają informacje. Pomagają w tym jasne nagłówki, definicje i logiczne powiązania między akapitami. [24]

• Nagłówek artykułu sformułuj tak, by nazywał pytanie, na które odpowiada tekst.
• Odpowiedź pod nagłówkiem podaj na początku sekcji. Zaraz po niej opisz warunki i wyjątki.
• Definicję pojęcia umieść przy jego pierwszym użyciu, zamiast odsyłać czytelnika do innej części artykułu.
• Nazwy firm i usług zapisuj konsekwentnie. Czytelnik powinien wiedzieć, której firmy lub usługi dotyczy informacja.

Artykuły odpowiadające na pytania użytkowników mają większą szansę trafić do odpowiedzi generowanej przez AI. [24] Czytelna struktura pomaga odczytać treść, ale nie gwarantuje cytowania strony.

Darmowy audyt widoczności w AI pozwoli sprawdzić, czy w treściach Twojej firmy łatwo znaleźć odpowiedzi na pytania klientów.

Przejrzysty tekst łatwiej odczytać, lecz AI nie musi go wykorzystać.

Pamięć AI a kontekst rozmowy: co model faktycznie zapamiętuje?

LLM nie zapamiętuje rozmowy tak jak człowiek. Tworząc odpowiedź, korzysta z treści przekazanych mu przez aplikację jako kontekst rozmowy. Może to być bieżący prompt wraz z wybranymi wcześniejszymi wiadomościami. Jeśli aplikacja pominie wcześniejszą informację, model nie uwzględni jej w odpowiedzi.

Pamięć aplikacji jest osobną funkcją. Może zachowywać informacje poza bieżącą rozmową i ponownie przekazywać je modelowi. Samo wpisanie danych do promptu nie zapisuje ich w parametrach modelu. To aplikacja decyduje, co przechowuje i dołącza do zapytania, a więc jakie informacje trafią do LLM [25].

Model uwzględni tylko informacje, które udostępni mu aplikacja.

Uprzedzenia w odpowiedziach AI: jak je rozpoznać i ograniczać?

Uprzedzenia w odpowiedziach LLM można zauważyć, porównując opisy różnych grup przy tym samym pytaniu. Ich ograniczanie wymaga kontroli poleceń, danych i wyników. LLM mogą podawać odpowiedzi błędne, nieistotne lub obciążone uprzedzeniami pochodzącymi z uczenia bądź dostrajania. [14]

• Porównanie odpowiedzi wykonaj na pytaniach, w których zmienia się wyłącznie nazwa ocenianej grupy. Zapisz różnice w przypisywanych cechach i zaleceniach.
• Uzasadnienie odpowiedzi sprawdź pod kątem cech przypisywanych całej grupie bez podstawy w pytaniu lub materiale źródłowym.
• Polecenie dla LLM sformułuj tak, by wymagało oceny istotnych informacji, a nie wnioskowania z cech osoby.
• Wyniki po zmianach przetestuj ponownie na tych samych pytaniach. Zapisz różnice, które pozostały.

Kontrola uprzedzeń wymaga wykrywania nieuzasadnionych różnic i ponownego sprawdzania odpowiedzi po każdej zmianie.

Porównuj odpowiedzi na te same pytania, by wychwycić różnice wymagające sprawdzenia.

Benchmarki modeli AI: co mierzą, a czego nie pokazują?

Benchmarki modeli AI pokazują wyniki w określonych testach, nie w zadaniach Twojej firmy. Znaczenie mają zarówno treść testu, jak i sformułowanie polecenia. W opisanym badaniu nieistotne klauzule dodane do zadań matematycznych obniżyły dokładność badanych modeli. Spadek o ponad 65% dotyczył modelu Phi-3-mini, a nie każdego modelu z najlepszymi wynikami w tych zadaniach. [26] [27]

Moc obliczeniowa także nie mówi, czy konkretna odpowiedź będzie dobra. Według przywołanego opisu Grok 4 firmy xAI wykorzystał podczas treningu ze wzmocnieniem ponad rząd wielkości więcej obliczeń niż wcześniej. [26] Nie przesądza to o przydatności modelu w wybranym procesie [28].

Porównanie LLM oprzyj na tych samych zadaniach firmowych i kryteriach dla każdego kandydata. Oceń jakość odpowiedzi, opóźnienia, niezawodność i bezpieczeństwo. [13] Osobno sprawdź potrzebne okno kontekstowe, obsługiwane dane i sposób wdrożenia. Benchmark nie opisuje całej aplikacji; o wyborze powinien decydować wynik w docelowym zadaniu.

Wynik testu to wskazówka, nie gotowa ocena modelu w Twoim zastosowaniu.

Czy współczesne modele AI mogą stać się AGI?

Współczesny LLM nie jest tym samym co AGI – sztuczna inteligencja zdolna do wykonywania szerokiego zakresu zadań poznawczych. Rozwój modeli językowych nie dowodzi, że osiągnięto AGI. Poleganie na rozpoznawaniu wzorców może utrudniać LLM zadania wymagające spójnego rozumowania logicznego. [26]

Tabela porównuje LLM i koncepcję AGI pod względem zakresu zadań, sposobu oceny oraz ograniczeń.

Kryterium	LLM	AGI
Zakres zadań	Wykonuje zadania w granicach swoich możliwości i dostępnego kontekstu.	Zakłada zdolność działania w szerokim zakresie zadań poznawczych [29].
Sposób oceny	Wynik można sprawdzić w konkretnym zadaniu.	Ocena wymaga wykazania, że system przenosi umiejętności między różnymi zadaniami.
Ograniczenie	Poprawnie sformułowana wypowiedź nie dowodzi poprawności rozumowania.	Samo wygenerowanie poprawnej wypowiedzi nie dowodzi osiągnięcia AGI [30].

Neurosymboliczne LLM łączą model językowy z rozumowaniem symbolicznym. Jawne reguły i operacje wykonuje w nim zewnętrzny system. Model może przekształcać instrukcje językowe w programy symboliczne, które uruchamia interpreter. [26] Takie połączenie pomaga realizować wybrane zadania, ale nie dowodzi powstania AGI.

Co oznacza skrót LLM w kontekście AI?

Skrót LLM określa rodzaj modelu, nie poziom ogólnej inteligencji systemu. Aplikacja oparta na LLM może mieć dodatkowe komponenty. Nie zmieniają one jednak znaczenia skrótu. Użycie modelu językowego nie oznacza więc, że aplikacja ma zdolności przypisywane AGI.

Podobnie brzmiąca odpowiedź nie czyni z LLM i AGI tego samego.

Modele językowe i multimodalne w branżach: możliwości i ograniczenia

Modele językowe i multimodalne mogą pomagać firmom w pracy z informacjami. Przed wdrożeniem trzeba jednak określić zadanie, zabezpieczyć dane i zaplanować kontrolę odpowiedzi. Wybór LLM do zastosowania biznesowego zacznij od wskazania zadań, które ma wykonywać. [14] Połączenie go z danymi firmy pozwala wyszukiwać informacje właściwe dla przedsiębiorstwa i wyciągać na ich podstawie wnioski. [14]

Dane firmowe w systemie RAG wymagają kontroli dostępu. Połączenie z bazami wiedzy i dokumentami stwarza ryzyko ujawnienia wrażliwych informacji lub nieuprawnionego dostępu. [1] LLMOps obejmuje praktyki utrzymania aplikacji językowych: testowanie, monitorowanie i nadzór nad odpowiedziami. W biznesie taka kontrola jest konieczna, a aktualizacja modelu przez dostawcę może oznaczać potrzebę ponownego sprawdzenia jakości rozwiązania. [14]

• Dobór modelu zależy od zadania i dostępnych zasobów obliczeniowych. Większy model nadal trzeba przetestować na materiałach firmy.
• Ochrona danych w RAG wymaga ograniczenia dostępu do dokumentów zgodnie z uprawnieniami użytkownika. Połączenie modelu z bazą nie powinno otwierać mu wszystkich jej treści.
• Monitorowanie odpowiedzi obejmuje wykrywanie błędów i ponowne testy po zmianie modelu lub dokumentów. Pomaga ustalić, czy problem leży w źródle, czy w wygenerowanej wypowiedzi.

Prognozy rynkowe dotyczą różnie definiowanych obszarów, a nie skuteczności wdrożenia w danej firmie. Tabela przedstawia przytoczone prognozy i ich zakres.

Źródło i zakres rynku	Podana wartość i prognoza
Hostinger: globalny rynek dużych modeli językowych	Prognozowana wartość do 2033 roku to 82,1 mld dolarów. [24]
Newseria Biznes: rynek rozwiązań opartych na LLM	Podana wartość rynku to 6 mld dolarów, a prognoza na 2030 rok wynosi 30 mld dolarów. [14]

Przydatność LLM w firmie zależy od wyników w jej zadaniach i bezpieczeństwa danych, nie od wielkości prognozowanego rynku.

Wdrożenie oceniaj na podstawie zadań, danych i możliwości kontroli.

Bezpłatny audyt widoczności w AI

Bezpłatny audyt widoczności w AI pomoże sprawdzić, jak systemy AI przedstawiają Twoją firmę i z jakich publicznych treści korzystają. Skontaktuj się z Linkjuice, jeśli chcesz ocenić te odpowiedzi i wskazać treści, które wymagają uporządkowania.

Źródła

1. 🔍 RAG vs. samodzielne modele LLM – poznaj kluczowe zalety AI! 🤖 — https://www.cognity.pl/zalety-systemu-rag-vs-samodzielne-modele-llm
2. Brown i in., Language Models are Few-Shot Learners — https://arxiv.org/pdf/2005.14165
3. OpenAI, kod źródłowy tiktoken — https://github.com/openai/tiktoken/blob/main/tiktoken_ext/openai_public.py
4. Hugging Face, Generation with LLMs — https://huggingface.co/docs/transformers/v4.48.0/llm_tutorial
5. Lewis i in., Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks — https://arxiv.org/pdf/2005.11401
6. Ouyang i in., Training language models to follow instructions with human feedback — https://arxiv.org/pdf/2203.02155
7. OpenAI API, GPT-4.1 Model — https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-4.1
8. Microsoft Learn, Schedule Indexer Execution — https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/search-howto-schedule-indexers
9. Microsoft Learn, Microsoft 365 Copilot connectors overview — https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/copilot/extensibility/overview-copilot-connector
10. Adebimpe, Neukirchen i Welsh, badanie systemu honeypot z RAG — https://uni.hi.is/helmut/files/2025/10/Adebimpe_Neukirchen_Welsh_SBASH_Framework_RAG_Prompt_Tuned_LLM_Honeypots.pdf
11. Niu i in., RAGTruth: A Hallucination Corpus for Developing Trustworthy Retrieval-Augmented Language Models — https://arxiv.org/pdf/2401.00396
12. OpenAI Help Center, Understanding and counting tokens — https://help.openai.com/en/articles/4936856-understanding-and-counting-tokens
13. 5 Najlepszych Dużych Modeli Językowych (LLM) w [month] [year] – Unite.AI — https://www.unite.ai/pl/best-large-language-models-llms/
14. Duże modele językowe – jak skutecznie z nich korzystać? – Media i PR – Newseria Biznes — https://biznes.newseria.pl/biuro-prasowe/media_i_pr/duze-modele-jezykowe-,b1600035062
15. Cohere, dokumentacja RAG — https://docs.cohere.com/v2/docs/retrieval-augmented-generation-rag
16. OpenAI, opis badań nad GPT-4 — https://openai.com/pl-PL/index/gpt-4-research/
17. Opanuj duże modele językowe (LLM) dzięki tym bezpłatnym zasobom LLM — https://meetcody.ai/pl/blog/opanuj-duze-modele-jezykowe-dzieki-tym-bezplatnym-zasobom-llm/
18. Microsoft, Generative AI for Beginners; Andrej Karpathy, autorski wykład; Cohere, materiały LLM University — https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
19. OpenAI, specyfikacja GPT-5.6 Sol — https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-sol
20. What is an LLM? A Guide on Large Language Models and How They Work | DataCamp — https://www.datacamp.com/blog/what-is-an-llm-a-guide-on-large-language-models
21. Meta, opis SeamlessM4T — https://ai.meta.com/blog/seamless-m4t/
22. Runpod, przykład zasobów do uruchamiania modeli od 65 mld parametrów — https://www.runpod.io/blog/use-large-llms-runpod
23. AWS, „Grounding and Retrieval Augmented Generation”. — https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-serverless/grounding-and-rag.html
24. Na czym polega Large Language Model Optimization (LLMO)? | OBTK — https://obtk.pl/na-czym-polega-large-language-model-optimization-llmo-i-jak-sprawic-by-llm-y-lepiej-rozumialy-nasze-tresci/
25. OpenAI, „Memory in ChatGPT”. — https://help.openai.com/en/articles/8590148-memory-in-chatgpt
26. Przesunięcie Neurosymboliczne: Dlaczego Czyste LLM-y Natrafiają na Ścianę — https://www.unite.ai/pl/the-neurosymbolic-shift-why-pure-llms-are-hitting-a-wall/
27. GSM-Symbolic, wyniki badania — https://arxiv.org/html/2410.05229v2
28. xAI, „Grok 4”, 9 lipca 2025 r. — https://x.ai/news/grok-4
29. Google DeepMind, „Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI”. — https://deepmind.google/research/publications/66938/
30. OpenAI, „Improving mathematical reasoning with process supervision”. — https://openai.com/index/improving-mathematical-reasoning-with-process-supervision/