Najpopularniejsze duże modele językowe – jak działają i czym się różnią?

Duże modele językowe (ang. Large Language Models, czyli LLM) to zaawansowane modele sztucznej inteligencji, trenowane na bardzo dużych zbiorach danych, które potrafią rozumieć, generować i przetwarzać język naturalny, a obecnie również tworzyć różne rodzaje treści. Można powiedzieć, że to w pewnym sensie “cyfrowe mózgi” o ogromnych możliwościach.

 

Jednak szybki rozwój algorytmów, wyrastające jak grzyby po deszczu nowe wersje i narzędzia, mogą powodować chaos. ChatGPT czy Gemini? Który model jest najlepszy? Czy one w ogóle czymś się od siebie różnią? Jeśli i w Twojej głowie kłębią się te pytania, to ten tekst jest dla Ciebie. Przyglądamy się w nim najbardziej znanym modelom, objaśniamy, jak działają, i kiedy warto ich używać.

  Najpopularniejsze modele językowe

Jeszcze kilka lat temu “rozmowa” z AI bywała frustrująca i płytka. Możliwości konwersacyjne algorytmów były ograniczone, a generowane przez nie treści nie zawsze odpowiadały potrzebom użytkowników. Dziś mamy do czynienia z nową jakością modeli LLM. Potrafią one analizować sens wypowiedzi, rozumieją kontekst i często trafnie przewidują, czego użytkownik naprawdę chce się dowiedzieć – nawet jeśli zadaje pytania w sposób niejasny. W tym artykule omówimy ChataGPT, Gemini, Claude oraz Perplexity AI.

 

 

ChatGPT

​​

 

To najpopularniejszy obecnie model AI i najszybciej rozwijająca się aplikacja. Stanowi złoty standard i jest najbardziej wszechstronnym modelem dostępnym na rynku. Co go wyróżnia:

 

Mocne strony:

 

• Świetny do tworzenia kodu, treści kreatywnych lub prowadzenia rozmów głosowych.
• Oferuje sporo integracji np. Microsoft Copilot w Office oraz narzędziami do generowania obrazów, analizy plików i przeglądarką internetową lub Canvą.
• Oferuje sklep z różnymi modelami GPT związanymi np. z programowaniem, edukacją i stylem życia.
• Może posłużyć za wyszukiwarkę internetową.
• Jest uniwersalny, wielojęzyczny i działa na popularnych urządzeniach mobilnych i desktopowych.
• Bardzo dobrze rozumie kontekst (więcej kontekstu = dokładniejsze rezultaty) i złożone problemy.
• Działa najdłużej na rynku, ma ogromną społeczność oraz mnóstwo sprawdzonych promptów (polecenie lub pytanie zadane modelowi) i technik.
• Umożliwia tworzenie własnych asystentów AI.

 

Słabe strony:

 

• W bezpłatnym planie oferuje ograniczony dostęp do modeli GPT-4o i funkcji głębokiego badania oraz przesyłania plików, analizy danych, generowania obrazów i trybu głosowego.
• Zdarza mu się zmyślać fakty (to tzw. halucynacje – sytuacje, w których algorytm konstruuje wiarygodnie brzmiącą odpowiedź na podstawie błędnych lub niedostatecznych danych).
• Czasami generuje mocno techniczne, zbyt skrótowe treści, które mogą być nie do końca zrozumiałe dla laików (choć można to wyeliminować odpowiednimi promptami).
• Gorzej radzi sobie z wieloma wątkami jednocześnie.

 

Będzie to dobry wybór dla Ciebie jeżeli chcesz uczyć się np. nowych języków, prowadzić rozmowy głosowe, tworzyć teksty lub eksperckie wpisy blogowe, generować obrazy, kod, testy jednostkowe czy pracować na dokumentach (szczególnie polecany model to GPT-4o).

 

 

Gemini

 

 

 

 

 

Popularny, duży i zaawansowany model językowy od Google (wcześniej znany jako Google Bard). Jego najmocniejszą stroną jest stały dostęp do najnowszych informacji wyszukiwarki Google z którą ten model jest głęboko powiązany. Generuje odpowiedzi bardzo szybko, co może spodobać się osobom, które stawiają na natychmiastowe efekty i produktywność.

 

Mocne strony:

 

• Świetna integracja z ekosystemem Google np. kalendarz, Android Studio, Workspace, co stanowi kluczowy atut. Warto też dodać, że w Google Docs można automatycznie poszerzać treść, generować artykuły lub dodawać szablony do dokumentów.
• Potrafi generować tekst, obraz, filmy i kod.
• Ma bardzo dużą pojemność kontekstową (to ilość informacji, jaką LLM może zapamiętać i uwzględniać podczas przetwarzania tekstu). Pojemność kontekstową modeli zwyczajowo mierzy się w tokenach – porcjach informacji, na które modele dzielą tekst (tokenem może być np. jedno słowo, jego fragment lub znak). Gemini  na raz uwzględnia aż do 1 mln tokenów (dla porównania – pojemność kontekstowa ChataGPT to 128 tys. tokenów).
• Możesz wrzucić pełny projekt, książkę lub zestaw maili czy raport - model będzie analizował całość, a nie tylko ostatni fragment.
• Gemini integruje się z dokumentami i umożliwia ich szybką analizę, dlatego dobrze sprawdza się w zarządzaniu projektami.
• Model stanowi bardzo dobre rozwiązanie dla osób ceniących produktywność i stawiających na automatyzację procesów.
• Oferuje wersję webową i mobilną aplikacji Gemini na urządzenia Android/iOS.

 

Słabe strony:

 

• Choć korzysta z wyszukiwarki Google, nie zawsze wyraźnie podaje, skąd pochodzi konkretna informacja.
• Czasami ma zbyt formalny i suchy styl, szczególnie przy luźnych, kreatywnych zadaniach może brzmieć zbyt encyklopedycznie.
• Obsługuje pliki PDF, które może czytać, ale nie jest w stanie ich edytować.
• Model nie zawsze gwarantuje pełną precyzje i bywają sytuacje, w których generuje odpowiedzi wymagające dodatkowej weryfikacji.
• Możliwe występowanie halucynacji i gorsze radzenie sobie z pisaniem niż ChatGPT.

 

Będzie dla Ciebie dobrym wyborem, jeżeli pracujesz w ekosystemie Google – Gemini wspiera pracę kreatywną i analityczną licznymi szablonami, a także dużymi możliwościami edytowania i streszczenia dokumentów Świetnie sprawdzi się z krótkimi formatami tekstowymi, generowaniem pomysłów i podpowiedziami w zakresie marketingu oraz pomocy w pracy kreatywnej.

 

 

 

Claude Anthropic

 

 

 

Claude to model językowy stworzony przez firmę Anthropic, zaprojektowany z misją budowania bezpiecznej, przewidywalnej i etycznej sztucznej inteligencji. Wyróżnia go empatyczny styl rozmowy.

 

Mocne strony:

 

 

• Może przetwarzać długi tekst oraz czytać całe książki dzięki rozumieniu długiego kontekstu. To duża przewaga, jeżeli potrzebujesz analizować na przykład długi plik PDF czy obszerne zestawy danych.
• Świetnie nadaje się do pisania esejów, redakcji i analizy logicznej.
• Jedną z unikalnych cech Claude jest tzw. “Constitutional AI”, co oznacza, że model został zaprojektowany z zestawem zasad i wytycznych, które mają zapewnić, że jego odpowiedzi będą bezpieczne, pomocne i etyczne.
• Potrafi generować spójne i kreatywne teksty w różnych stylach i formatach.
• Ma lepszą gramatykę i stylistykę wypowiedzi niż pozostałe modele.
• Jest ceniony za swoją zdolność do prowadzenia płynnych i naturalnych dialogów.
• Nowsze wersje Claude’a są coraz szybsze w generowaniu odpowiedzi, co jest istotne w zastosowaniach wymagających błyskawicznych reakcji np. obsłudze klienta.
• Claude w wersji 3.7 wprowadził agenta programistycznego, który pozwala na kodowanie. Oferuje masę ciekawych funkcji np. automatyczną analizę kodu, samodzielną identyfikację plików, ręczne testowanie i debugowanie kodu bez nadzoru, publikację zmian z opisem.
  

 

 

Słabe strony:

 

• Brak wsparcia dla polskiego interfejsu.
• Obowiązuje limit 30 MB na plik i do 20 plików na czat.
• Podobnie jak inne modele Claude uczy się na ogromnych zbiorach danych. To oznacza, że może generować nieprawdziwe lub zmyślone informacje (halucynacje).
• Ze względu na jego “grzeczny” styl wypowiedzi może mieć trudności z rozumieniem niuansów, ironią czy sarkazmem.

Będzie to dobry wybór dla Ciebie, jeżeli zależy Ci na długich analizach. Od wersji 3.7 Claude ze swoim agentem AI może być dobrym rozwiązaniem dla osób chcących trenować umiejętności programistyczne. Claude widzi cały kod, pokazuje, jak funkcjonuje on jako całość. Co ważne — tłumaczy również jego działanie. Pozwala to na naukę poprzez obserwację i uczy dobrych praktyk.

  Perplexity AI

 

 

 

Perplexity to nie do końca model językowy, ale raczej kompleksowa wyszukiwarka działająca na bazie kilku LLM. Co ważne, narzędzie to przytacza dane pochodzące z rzetelnych źródeł (publikacje naukowe, oficjalne raporty). Oferuje najdokładniejszy research w porównaniu z pozostałymi modelami. Koncentruje się na badaniach, precyzyjnym wyszukiwaniu informacji i analizie danych źródłowych.

 

Mocne strony:

 

• Najmocniejszą stroną Perplexity jest generowanie odpowiedzi z cytatami. Syntezuje informacje z wielu źródeł i przedstawia w formie spójnej, zwięzłej odpowiedzi, cytując źródła, z których pochodzą dane.
• W przeciwieństwie do wielu modeli, których wiedza ograniczona jest do odcięcia danych treningowych, Perplexity przeprowadza wyszukiwanie w czasie rzeczywistym w internecie.
• Nie tylko odpowiada na pytania, ale również angażuje się w dialog przypominający naturalną konwersację np. poprzez zadawanie pytań i podtrzymywanie rozmowy.
• Zamiast zalewać ogromem danych, generuje zwięzłe i trafne podsumowania.
• W połączeniu z modelem do generowania treści kreatywnych (np. ChatGPT), Perplexity AI stanowi świetne uzupełnienie i pozwala na uniknięcie pomyłek spowodowanych halucynacjami innych modeli.

 

Słabe strony:

 

• Nie posiada własnego modelu językowego, lecz korzysta z zewnętrznych modeli (np. GPT-4, Claude, Gemini), więc jego pojemność kontekstowa zależy od wybranego silnika. Przy większych plikach wejściowych automatycznie konwertuje dane wejściowe na plik, aby obsłużyć więcej treści.
• Limity mogą się zmieniać w zależności od obciążenia serwerów i brak priorytetowego dostępu w godzinach szczytu
• Mniejsza pamięć kontekstowa darmowej wersji modelu.
• Nie zawsze podaje dokładne informacje ze względu na różnorodność zbiorów danych 
• Nieco gorzej może radzić sobie przy treściach kreatywnych z uwagi na jego badawczy styl wypowiedzi. Średnio radzi sobie z tekstami marketingowymi o perswazyjnym charakterze.
  
  

Perplexity AI będzie dla Ciebie dobrym wyborem jeżeli jesteś studentem lub badaczem i potrzebujesz szybko przyswoić wiedzę lub odnaleźć duże ilości danych pochodzących z publikacji. To narzędzie ułatwi pracę wszystkim tym, którzy tworzą artykuły zasadzone na  sprawdzonych danych i zweryfikowanych źródłach – naukowcom, analitykom, dziennikarzom. Choć nie jest najlepszy w generowaniu “miękkich”, nacechowanych emocjonalnie tekstów, z powodzeniem może wspomóc marketerów w tworzeniu raportów i infografik.

 

 

 

 

Najpopularniejsze LLM - zestawienie

 

 

 

 

Czy modele AI nadają się do kodowania?

Większość z omówionych w tym artykule modeli nadaje się do programowania. Warto jednak z rozwagą podchodzić do nauki z tymi narzędziami i należy pamiętać, że AI często się myli. Zdarzają się przypadki, kiedy potrafi podawać błędne informacje, generować niepełny kod wymagający poprawek lub taki, który nie działa optymalnie. Niemniej jednak do pewnego momentu może nam „towarzyszyć” w podróży. 

 

I tak po prawdzie — wybór najlepszego modelu zależy przede wszystkim od konkretnego zadania. Do generowania i manipulacji kodem, Gemini, ChatGPT i Claude AI plasują się w TOP3. Z kolei do szybkiego researchu i znajdowania rozwiązań w sieci Perplexity AI nie ma sobie równych. Wielu programistów używa kilku modeli jako kombinacji narzędzi, aby wykorzystać ich atuty i mocne strony w różnych etapach procesu programowania.

 

Pamiętajmy jednak, że  modele AI to nie ludzie. Nie myślą w sposób kreatywny i empatyczny. Chociaż sztuczna inteligencja próbuje udawać kreatywność, to nie ma zdolności i intuicji do innowacyjnego rozwiązywania problemów. Traktuj te inteligentne narzędzia jako pomoc i wsparcie. Zawsze weryfikuj i testuj kod wygenerowany przez AI. Pamiętaj, że w przyszłości (jeżeli jeszcze nie programujesz) odpowiedzialność za kod będzie spoczywała na Tobie. 

Sztuczna inteligencja w roli wsparcia to dobre rozwiązanie, a wybór modelu zależy głównie od zastosowania. AI Może wspomóc Cię w codziennej pracy i zautomatyzować procesy. Jest to świetny kompan do dyskusji na wiele tematów. Nie zastąpi jednak w pełni człowieka ani jego krytycznego myślenia. Jeśli interesujesz się nowymi technologiami, ale jednocześnie cenisz relację z drugim człowiekiem, zobacz nasze szkolenia. Umiejętnie łączymy naukę nowych technologii pod kierunkiem doświadczonych mentorów z elementami pracy z AI. A jeśli chcesz nauczyć się tworzyć sztuczną inteligencję i budować technologię przyszłości, sprawdź kompleksowy kurs z zakresu uczenia maszynowego.