Narzędzia generacyjnej sztucznej inteligencji, takie jak chatboty, generatory obrazów i asystenci kodowania, konwertują dane wejściowe na dane numeryczne, a następnie budują wynik krok po kroku, używając wzorów wyuczonych z dużych zestawów danych treningowych. Narzędzia tekstowe i kodowe przewidują następny token w sekwencji, używając modeli transformer, podczas gdy narzędzia obrazowe, takie jak Imagen, stopniowo usuwają szum z losowego wzorca, aż pojawi się obraz pasujący do zachęty tekstowej.
Ta wersja jest tłumaczeniem maszynowym oryginału (English). Przeczytaj oryginał
Mimo że generatory tekstu, generatory obrazów i asystenci kodowania pracują z bardzo różnymi wynikami, mają wspólne podstawy: sieć neuronowa wytrenowana na dużych ilościach danych uczy się wzorów statystycznych, a następnie wykorzystuje te wzorce do tworzenia nowej zawartości kawałek po kawałku, a nie do pobierania zapisanej odpowiedzi.
Generowanie tekstu: przewidywanie następnego tokena
Duże modele języka, takie jak te będące podstawą chatbotów, najpierw dzielą tekst na małe jednostki zwane tokenami, którymi mogą być całe słowa lub części słów, zgodnie z wyjaśnieniem technicznym modeli transformer IBM opublikowanym 28 marca 2025 roku. Każdy token jest konwertowany na wektor numeryczny, zwany osadzeniem, który reprezentuje jego znaczenie, i dodawany jest drugi wektor do kodowania pozycji tokena w zdaniu.
Głównym mechanizmem jest samo-atencja: dla każdego tokena model oblicza istotność każdego innego tokena na wejściu, używając trzech wyuczonych wektorów na token — zapytania, klucza i wartości, zgodnie z IBM. Pozwala to modelowi ważyć kontekst z dowolnego miejsca w tekście jednocześnie, zamiast czytać słowo po słowie, jak robiły to starsze architektury. Transformery tylko z dekodorem, architektura leżąca u podstaw modeli takich jak GPT, następnie generują tekst autoregresywnie — przewidując jeden token na raz i podając ten token z powrotem do przewidywania następnego, wyjaśnia IBM.
Badania Anthropic, opublikowane na jej stronie jako 'Tracing the thoughts of a large language model', wykazały, że ten proces przewidywania następnego tokena może wiązać się z większym planowaniem niż się wydaje z zewnątrz. W jednym eksperymencie, gdy jej model Claude pisał wers poezji, aktywował wewnętrzne cechy odpowiadające możliwemu słowu rymującemu się, zanim napisał resztę wiersza, a następnie dostosował swoją redakcję, aby osiągnąć to słowo. W innym teście model odpowiedział na pytanie wieloetapowe — takie jak zidentyfikowanie stolicy stanu zawierającego Dallas — najpierw aktywując wewnętrzną reprezentację dla 'Teksasu', a następnie oddzielnie pobierając 'Austin', zamiast przejść bezpośrednio do odpowiedzi, jak raportowała Anthropic.
Anthropic odkryła również lukę między wewnętrznym obliczeniem modelu a jego własnym opisem tego obliczenia: gdy zapytano, jak wykonał obliczenie matematyczne, Claude opisał metodę standardową, ale wewnętrzny proces, który Anthropic śledziła, używał innego, równoległego podejścia, łącząc szacunek przybliżony ze śledzeniem osobno ostatniej cyfry.
Generowanie obrazów: usuwanie szumu krok po kroku
Większość nowoczesnych narzędzi konwersji tekstu na obraz, w tym Imagen Google'a, używa modeli dyfuzji, które działają w kierunku przeciwnym do generowania tekstu. Zgodnie ze stroną badań Imagen Google'a, system zaczyna od zamrożonego dużego modelu języka — T5-XXL — który konwertuje zachętę tekstową na osadzenie, tego samego rodzaju numerycznej reprezentacji używanej w modelach tekstowych. Badacze Google zauważają, że skalowanie wielkości tego kodera tekstowego poprawiło jakość obrazu bardziej niż skalowanie części modelu generującej obraz.
Model dyfuzji bierze następnie to osadzenie tekstowe i generuje mały obraz 64x64 pikseli. Robi to, zaczynając od losowego szumu wizualnego i uruchamiając iteracyjny proces 'usuwania szumu', gdzie model wielokrotnie przewiduje i usuwa trochę szumu, kierowany osadzeniem tekstowym, aż pozostaje spójny obraz o niskiej rozdzielczości, zgodnie z opisem Google'a. Obraz jest następnie powiększany przy użyciu dwóch dodatkowych modeli dyfuzji, najpierw do 256x256 pikseli, a następnie do 1024x1024 pikseli, kaskada, którą Google nazywa dyfuzją o super-rozdzielczości.
Aby umożliwić modelowi bardziej ścisłe śledzenie zachęty tekstowej, strona badań Imagen Google'a wprowadza 'nową próbkarkę dyfuzji z progowaniem', używaną wraz z metodą znaną jako przewodnictwo bez klasyfikatora, które razem umożliwiają użycie znacznie większych wag przewodnictwa. Google raportowała, że w ocenach człowieka ewaluatorzy ocenili wynik Imagen jako porównywalny do rzeczywistych zdjęć referencyjnych pod względem zgodności z zachętą tekstową i woleli go od innych systemów konwersji tekstu na obraz, w tym DALL-E 2, na benchmarku DrawBench stworzonym przez Google'a.
Generowanie kodu: sugestie zbudowane z kontekstu
Asystenci kodowania AI, tacy jak GitHub Copilot, stosują to samo podejście oparte na transformerze, przewidującego następny token, używane do tekstu ogólnego, ale wytrenowanego specjalnie na kodzie programistycznym i dostosowanego do przestrzeni roboczej dewelopera. Zgodnie z własną dokumentacją GitHub, Copilot działa w dwóch głównych trybach: tryb 'pomocniczy', który sugeruje kod, odpowiada na pytania lub wyjaśnia kod podczas pisania przez dewelopera, i tryb 'agentury', w którym deweloper opisuje cel, a Copilot pracuje przez wiele kroków — badając repozytorium, proponując plan, edytując pliki i uruchamiając narzędzia, aby ukończyć zadanie.
Dokumentacja GitHub stwierdza, że możliwości Copilota obejmują również dostosowania, takie jak instrukcje specyficzne dla repozytorium i integracje narzędzi zewnętrznych, oraz że niektóre funkcje działają asynchronicznie, umożliwiając agentowi kodowania wprowadzanie zmian i otwieranie lub aktualizowanie żądań ściągnięcia bez stałego nadzoru. GitHub nie określa publicznie każdego używanego modelu ani pełnych szczegółów technicznych tego, jak kontekst jest wybierany i przekazywany do podstawowego modelu, zgodnie z jego bieżącą dokumentacją.
Transformer autoregresywny wytrenowany na kodzie, z dodanym kontekstem przestrzeni roboczej
Tokeny kodu plus otaczające pliki/kontekst
GitHub Copilot
Wszystkie trzy podejścia zależą od danych treningowych: wewnętrzne wzorce modelu pochodzą z tekstu, obrazów lub kodu, na którym był trenowany, a jego wynik to nowo wygenerowana sekwencja lub obraz ukształtowany przez te wyuczone wzorce, a nie kopia dowolnego przykładu treningowego.
Pokazujemy, że duże wstępnie wytrenowane zamrożone kodery tekstowe są bardzo skuteczne dla zadania tekst-obraz.
— Zespół badawczy Google Imagen
Pytania
Jaka jest główna technologia stojąca za chatbotami takimi jak ChatGPT lub Claude?
Wykorzystują one sieć neuronową transformer, która dzieli tekst na tokeny, oblicza, jak każdy token odnosi się do każdego innego tokena poprzez samo-atencję, a następnie przewiduje następny token po jednym na raz, aby zbudować odpowiedź, zgodnie z wyjaśnieniem transformera IBM.
Jak generator obrazów AI przekształca zachętę tekstową w obraz?
W modelach takich jak Imagen Google'a zamrożony model języka konwertuje zachętę na osadzenie numeryczne, a model dyfuzji zaczyna od losowego szumu i wielokrotnie usuwa szum kierowany tym osadzeniem, aż powstaje obraz, a następnie powiększa go w dodatkowych krokach dyfuzji, zgodnie ze stroną badań Google'a.
Czy model AI planuje z wyprzedzeniem podczas pisania tekstu, czy tylko zgaduje następne słowo?
Badania interpretowalności Anthropic wykazały dowody ograniczonego planowania z wyprzedzeniem w niektórych przypadkach — na przykład aktywacja przez model docelowego słowa rymującego się przed skomponowaniem pozostałej części wiersza poetyckiego — chociaż model wciąż ostatecznie generuje tekst token po tokenie.
Czym różni się generowanie kodu AI od generowania tekstu AI?
Oba polegają na przewidywaniu następnego tokena opartym na transformerze, ale asystenci kodowania, tacy jak GitHub Copilot, są wytrenowani na kodzie programistycznym i czerpią dodatkowy kontekst z plików i repozytorium dewelopera, i mogą działać w trybie 'agentury', który planuje i wykonuje zadania kodowania wieloetapowego, zgodnie z dokumentacją GitHub.
Czy własne wyjaśnienie Claude'a jego rozumowania zgadza się z tym, co faktycznie obliczył?
Niekoniecznie. Anthropic raportowała, że gdy Claude'a poproszono o opisanie, jak rozwiązał problem matematyczny, jego wymieniona metoda różniła się od wewnętrznych kroków obliczeniowych, które prześledzili badacze, ujawniając lukę między samooceną modelu a jego rzeczywistym procesem.
Ten tekst przygotowała sztuczna inteligencja, a przed publikacją przeszedł automatyczną kontrolę źródeł. Jeśli widzisz błąd, poproś o sprostowanie. Poproś o sprostowanie lub odpowiedź · Jak to robimy
Geoffrey Hinton, laureat Nagrody Nobla w dziedzinie informatyki, znany jako «ojciec chrzestny sztucznej inteligencji», twierdzi, że najlepszą szansą przetrwania ludzkości w obliczu coraz bardziej inteligentnych maszyn jest zaprojektowanie ich tak, aby naprawdę dbały o ludzi, a nie tylko ich posłuszały. Przemawiając na Festiwalu Starmus na Teneryfie w październiku 2026 roku, Hinton ostrzegał, że bez tej zmiany ludzkość będzie mieć poważne konsekwencje.
Laboratorium badań sztucznej inteligencji Flapping Airplanes, z siedzibą w San Francisco, pozyskało 1 miliard dolarów w rundzie Series A, podnosząc swoją wycenę do 6 miliardów dolarów, około czterech razy wyższą niż 1,5 miliarda dolarów, którą osiągnęła po rundzie seed w wysokości 180 milionów dolarów w stycznia 2026 roku. Roczny startup nie ma jeszcze komercyjnego produktu i skupia się na uczynieniu trenowania modeli AI mniej zależnym od ogromnych ilości danych i mocy obliczeniowej.
Chatboty AI są zbudowane na podstawie dużych modeli językowych (LLM), sieci neuronowych przeszkolonych do przewidywania następnego "tokenu" w sekwencji tekstu. Zamieniają słowa na liczby, używają mechanizmu uwagi do ważenia tego, jak słowa się do siebie odnoszą, a następnie są dostrajane za pomocą informacji zwrotnych od ludzi, aby zachowywać się jak pomocni asystenci, a nie jak surowe predyktory tekstu.
Systemy rekomendacji AI personalizują kanały i sugestie produktów, analizując to, co użytkownicy klikają, oglądają, oceniają i kupują, a następnie porównując to zachowanie ze wzorcami podobnych użytkowników. Platformy takie jak Netflix, YouTube i Amazon twierdzą, że używają sygnałów zaangażowania i sygnałów kontekstowych — a nie w niektórych przypadkach danych demograficznych — podczas gdy regulatorzy w USA i UE wyrazili obawy dotyczące przejrzystości i zbierania danych stojącego za tymi systemami.
