Po sukcesach chińskiego modelu DeepSeek i francuskiego Mistral AI Le Chat, który niedawno trafił do użytkowników systemu iOS jako natywna aplikacja, na nowo rozgorzała dyskusja o miejscu Polski w wyścigu o generatywne modele językowe. Choć na świecie dominują giganci z USA i Chin, polskie środowisko naukowe nie ustaje w pracach nad lokalnymi rozwiązaniami, które mogą wspierać krajowy biznes i administrację publiczną.
W opinii wielu specjalistów, obecność rodzimego LLM (Large Language Model) to nie tylko kwestia prestiżu, ale i realna potrzeba rozwojowa. Modele oparte na języku polskim są nieporównywalnie bardziej efektywne w krajowym kontekście niż ich anglojęzyczne odpowiedniki – zwłaszcza w sektorach takich jak prawo, medycyna czy administracja.
– Zdecydowanie warto budować i rozwijać polskie LLM-y. Sprawdzają się one lepiej dla tekstów opublikowanych w naszym języku. W Polsce doskonale zdajemy sobie z tego sprawę, dlatego kilka czołowych jednostek w ostatnich latach prowadzi prace w tym kierunku, a najlepszym przykładem jest chociażby model PLLuM, który został opracowany przez sześć czołowych jednostek naukowych z obszaru sztucznej inteligencji i językoznawstwa, w tym ekspertów z Ośrodka Przetwarzania Informacji – Państwowego Instytutu Badawczego (OPI PIB). Warto jednak zastanowić się, czy koniecznie musimy się ścigać z USA i Chinami w budowaniu dużych modeli – mówi dr hab. inż. Jarosław Protasiewicz, dyrektor Ośrodka Przetwarzania Informacji – Państwowego Instytutu Badawczego.
Technologiczne ambicje kontra realne możliwości
Z jednej strony – przykład DeepSeek pokazuje, jak zaawansowane mogą być dzisiejsze modele. Najnowsza wersja chińskiego modelu (v3/R1) operuje na 700 miliardach parametrów, a do jej efektywnego działania potrzeba co najmniej 16 kart NVIDIA H100. Każda z nich kosztuje około 200 tysięcy złotych. To jednak dopiero początek – by zapewnić odpowiednią wydajność nawet dla ograniczonej liczby użytkowników, potrzeba wielokrotnie większego zaplecza obliczeniowego, a więc i nakładów finansowych.
Dla większości firm w Polsce – szczególnie tych z sektora MŚP – takie inwestycje nie mają uzasadnienia. W praktyce bardziej opłacalne okazują się modele o ograniczonym zakresie tematycznym, dostosowane do kilku konkretnych scenariuszy biznesowych.
– Przewiduję, że modele ogólnego użytku jak DeepSeek, GPT4 będą powstawać, aby zachwycać ludzi dużym zróżnicowaniem kompetencji. Będę one głównie używane do pomocy w różnych zadaniach i problemach dnia codziennego. Natomiast tam, gdzie występuje ryzyko utraty przewagi konkurencyjnej bazującej na prywatnych danych, będziemy szli w dużo mniejsze modele szyte na miarę konkretnych firm lub instytucji. Szczególnie biorąc pod uwagę fakt, że dostosowanie DeepSeeka do mniejszych modeli drogą destylacji, np. do LLam-y 70B, odbywa się z dużą stratą jakościową – mówi dr inż. Marek Kozłowski, kierownik AI Labu w Ośrodku Przetwarzania Informacji – Państwowym Instytucie Badawczym.
Co to są parametry modelu?
Parametry to wartości liczbowe, które model językowy wykorzystuje do analizowania i generowania tekstu. Im więcej parametrów, tym teoretycznie większa zdolność rozumienia i tworzenia skomplikowanych wypowiedzi – ale też wyższe koszty trenowania i utrzymania takiego modelu.
Mniejszy nie znaczy słabszy
Choć Polska nie dysponuje obecnie infrastrukturą porównywalną z tą, którą mają do dyspozycji liderzy z Azji czy Stanów Zjednoczonych, to jednak możliwości rozwoju są nadal znaczące. Eksperci podkreślają, że modele do 100 miliardów parametrów mogą skutecznie konkurować w określonych dziedzinach – zwłaszcza tam, gdzie potrzebna jest znajomość polskich realiów kulturowych, historycznych czy językowych.
Takie rozwiązania mają dodatkową zaletę – są relatywnie łatwe do wdrożenia w firmach, które obawiają się o bezpieczeństwo swoich danych i nie chcą korzystać z komercyjnych, zagranicznych modeli wrażliwych na wycieki informacji.
Współpraca europejska kluczem do rozwoju
Polska nie działa jednak w próżni. Ośrodek Przetwarzania Informacji – Państwowy Instytut Badawczy (OPI PIB) uczestniczy w unijnym programie LLMs4EU, który powstał w ramach inicjatywy „Cyfrowa Europa”. Celem projektu jest rozwój dużych modeli językowych dla wszystkich języków Unii Europejskiej, tak by zapobiec ich cyfrowemu wykluczeniu i wspierać różnorodność językową na kontynencie.
Projekt ma umożliwić firmom i instytucjom – zwłaszcza tym mniejszym – korzystanie z zaawansowanych technologii językowych przy jednoczesnym przestrzeganiu przepisów RODO i AI Act. Zakłada się, że firmy otrzymają nie tylko dostęp do gotowych modeli, ale także zestawy narzędzi umożliwiających ich dostosowanie do własnych potrzeb.
Czego dotyczą AI Act i RODO?
AI Act to unijne rozporządzenie dotyczące sztucznej inteligencji, które nakłada konkretne obowiązki na twórców i użytkowników AI, w tym obowiązek zapewnienia przejrzystości i bezpieczeństwa systemów.
RODO natomiast reguluje przetwarzanie danych osobowych i również odnosi się do trenowania modeli językowych, które mogą wykorzystywać takie dane.
Europejska odpowiedź na dominację gigantów
W ramach projektu LLMs4EU powołano międzynarodowe konsorcjum, które obejmuje instytucje z ponad 20 krajów. Ich celem jest nie tylko stworzenie wielojęzycznych modeli, ale także praktyczne przetestowanie ich w realnych zastosowaniach – od energetyki i telekomunikacji, przez turystykę, aż po sektor naukowy. Powstaną też nowe bazy danych językowych, które będą wspierać rozwój przyszłych rozwiązań AI.
Wnioski? LLM-y po polsku są nie tylko możliwe, ale potrzebne
W świecie zdominowanym przez język angielski i globalnych graczy, budowa lokalnych rozwiązań może wydawać się przedsięwzięciem skazanym na porażkę. Tymczasem doświadczenia ostatnich miesięcy pokazują, że nawet mniejsze państwa – takie jak Francja – są w stanie z powodzeniem rozwijać własne LLM-y, które służą zarówno obywatelom, jak i lokalnemu biznesowi.
W Polsce potencjał do tego istnieje – zarówno po stronie nauki, jak i przedsiębiorstw. Kluczem będzie jednak mądre wykorzystanie zasobów, strategiczne partnerstwa oraz konsekwentne wsparcie rozwoju technologii, które mogą stać się fundamentem nowoczesnej, cyfrowej gospodarki. Czyli możemy spać spokojnie – nie ma szansy na taki rozwój wydarzeń…
źródło: Ośrodek Przetwarzania Informacji
Dodaj komentarz