BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) to model językowy oparty na architekturze Transformer, opracowany w 2018 roku przez badaczy z Google. Jego celem jest lepsze rozumienie języka naturalnego dzięki analizie kontekstu słów w obu kierunkach – od lewej do prawej i od prawej do lewej. BERT stał się przełomem w przetwarzaniu języka naturalnego, ponieważ znacznie…

Transformer to architektura sieci neuronowej opracowana w 2017 roku przez badaczy z Google. Została opisana w artykule “Attention is All You Need” i od tego momentu całkowicie odmieniła rozwój sztucznej inteligencji. Transformersy zastąpiły wcześniejsze modele sekwencyjne, takie jak LSTM i RNN, oferując lepsze wyniki w przetwarzaniu języka naturalnego i większą skalowalność. Czym…

Duży model językowy (Large Language Model, LLM) to typ sztucznej inteligencji wyszkolony na ogromnych zbiorach tekstów, który potrafi analizować, rozumieć i generować język naturalny. Modele te bazują na architekturze Transformer, co pozwala im przetwarzać długie fragmenty tekstu i uchwycić kontekst wypowiedzi. LLM stanowią fundament współczesnej generatywnej AI i są podstawą działania systemów takich jak ChatGPT…

Głębokie uczenie (Deep Learning) to poddziedzina uczenia maszynowego, w której wykorzystuje się sztuczne sieci neuronowe o wielu warstwach. Dzięki złożonej strukturze te modele potrafią analizować ogromne zbiory danych i wyodrębniać z nich wzorce o różnym stopniu abstrakcji. Głębokie uczenie stoi dziś za większością najgłośniejszych osiągnięć sztucznej inteligencji, od rozpoznawania obrazów, przez tłumaczenia maszynowe, aż po…