# Poza algorytmem: jak trenowane i udoskonalane są modele sztucznej inteligencji

> "Dane są kluczem. Święty Graal generatywnej sztucznej inteligencji." - Hilary Packer, CTO American Express. Gromadzenie danych stanowi 80% wysiłku w projektach AI. DeepSeek zmienił zasady: koszt wnioskowania 1/30 w porównaniu do OpenAI. Dario Amodei: koszty spadają 4x rocznie. "Spodziewam się, że koszty spadną do zera" - CDO z Intuit. Połączenie destylacji + RAG jest magicznym rozwiązaniem dla większości firm. Przyszłość? Masy konkretnych, niedrogich modeli zakorzenionych w danych firmy.

Source: https://www.electe.net/pl/post/oltre-lalgoritmo-come-i-nostri-modelli-di-intelligenza-artificiale-vengono-addestrati-e-perfezionati

Site guide: https://www.electe.net/pl/llms.txt

# Jak trenuje się [model sztucznej inteligencji](/manutenzione-predittiva-nellaviazione-come-lintelligenza-artificiale-sta-rivoluzionando-la-sicurezza-aerea)

Trenowanie [modeli](/lera-dei-modelli-ai-specializzati-come-i-small-language-models-stanno-rivoluzionando-il-business-nel-2025) sztucznej inteligencji stanowi jedno z najbardziej złożonych wyzwań we współczesnym rozwoju technologicznym. To znacznie więcej niż kwestia algorytmiczna – skuteczne trenowanie modelu wymaga metodycznego, multidyscyplinarnego podejścia, które łączy dane, naukę o danych, wiedzę dziedzinową i inżynierię oprogramowania. Jak podkreśla James Luke w swojej fundamentalnej publikacji "[Beyond Algorithms: Delivering AI for Business](https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://books.google.com/books%3Fid%3DBUdpEAAAQBAJ%26printsec%3Dcopyright&ved=2ahUKEwiHzPbgzPiLAxX04gIHHeiHLu8QFnoECAwQAQ&usg=AOvVaw1f7wXUN3hhtNmlgNBRm_Hp)", sukces wdrożenia AI zależy w znacznie większym stopniu od zarządzania danymi i projektowania systemowego niż od samych algorytmów. Krajobraz zmienia się szybko, a innowacje takie jak model DeepSeek-R1 na nowo definiują koszty i dostępność.

## Podstawa: gromadzenie danych i zarządzanie nimi

### Jakość zamiast ilości

Wbrew temu, co się często sądzi, ilość danych nie zawsze jest czynnikiem decydującym o sukcesie. Jakość i reprezentatywność danych są znacznie ważniejsze. W tym kontekście kluczowe znaczenie ma integracja różnych źródeł:

- **Dane własne**: Zbierane i anonimizowane w sposób etyczny z istniejących wdrożeń
- **Dane licencjonowane**: Pochodzące od zaufanych dostawców spełniających rygorystyczne standardy jakości
- **Otwarte zbiory danych**: Dokładnie zweryfikowane pod kątem różnorodności i dokładności
- **Dane syntetyczne**: Sztucznie generowane w celu wypełnienia luk i rozwiązania problemów związanych z prywatnością

Ta integracja tworzy kompleksową bazę szkoleniową, która obejmuje rzeczywiste scenariusze przy jednoczesnym zachowaniu standardów etycznych i prywatności.

### Wyzwanie związane z przygotowaniem danych

Proces "porządkowania danych" stanowi do 80 procent wysiłku wymaganego w projektach sztucznej inteligencji. Faza ta obejmuje:

- **Czyszczenie danych**: Eliminacja niespójności, duplikatów i wartości odstających
- **Transformacja danych**: Konwersja do formatów odpowiednich do przetwarzania
- **Integracja danych**: Łączenie różnych źródeł, które często korzystają z niekompatybilnych schematów i formatów
- **Zarządzanie brakującymi danymi**: Strategie takie jak imputacja statystyczna lub wykorzystanie danych zastępczych

Jak podkreśliła [Hilary Packer, CTO American Express: "Naszym momentem olśnienia, szczerze mówiąc, były dane. Możesz mieć najlepszy dobór modelu na świecie... ale to dane są kluczem. Walidacja i dokładność to obecnie świętym graalem w tej fazie generatywnej AI."](https://venturebeat.com/ai/deepseeks-r1-and-openais-deep-research-just-redefined-ai-rag-distillation-and-custom-models-will-never-be-the-same/)

## Architektura modelu: właściwy dobór rozmiaru

Wybór architektury modelu musi być podyktowany specyfiką rozwiązywanego problemu, a nie osobistymi tendencjami czy preferencjami. Różne rodzaje problemów wymagają różnych podejść:

- **Modele językowe oparte na transformerach** do zadań wymagających głębokiego rozumienia języka
- **Konwolucyjne sieci neuronowe** do rozpoznawania obrazów i wzorców
- **Grafowe sieci neuronowe** do [analizy](/integrate-electe-with-500-apps-via-zapier) złożonych relacji między encjami
- **Uczenie ze wzmocnieniem** do problemów optymalizacji i podejmowania decyzji
- **Architektury hybrydowe** łączące wiele podejść w złożonych przypadkach użycia

Optymalizacja architektury wymaga systematycznej oceny różnych konfiguracji, z naciskiem na zrównoważenie wydajności i wymagań obliczeniowych, co stało się jeszcze bardziej istotne wraz z pojawieniem się modeli takich jak DeepSeek-R1, które oferują zaawansowane możliwości rozumowania przy znacznie niższych kosztach.

## Zaawansowane metodologie szkoleniowe

### Model destylacji

Destylacja stała się szczególnie potężnym narzędziem w obecnym ekosystemie sztucznej inteligencji. Proces ten umożliwia tworzenie mniejszych, bardziej szczegółowych modeli, które dziedziczą możliwości rozumowania większych, bardziej złożonych modeli, takich jak DeepSeek-R1.

Jak pokazuje przypadek DeepSeek, [firma](/create-analytics-dashboards-on-electe) przeprowadziła destylację swoich zdolności rozumowania do kilku mniejszych modeli, w tym modeli open source z rodziny Llama firmy Meta i rodziny Qwen firmy Alibaba. Te mniejsze modele mogą być następnie dostrajane do konkretnych zadań, przyspieszając trend w kierunku szybkich, wyspecjalizowanych modeli.

Sam Witteveen, programista uczenia maszynowego, zauważa: "Zaczynamy wkraczać w świat, w którym ludzie używają wielu modeli. Nie używają tylko jednego modelu przez cały czas". Obejmuje to niedrogie modele zamknięte, takie jak Gemini Flash i GPT-4o Mini, które "działają bardzo dobrze w 80% przypadków użycia".

### Uczenie wielozadaniowe

Zamiast trenować oddzielne modele dla powiązanych umiejętności, uczenie wielozadaniowe pozwala modelom dzielić się wiedzą między różnymi funkcjami:

- Modele optymalizują jednocześnie kilka powiązanych ze sobą celów
- Podstawowe funkcjonalności korzystają z szerszej ekspozycji na różne zadania
- Wydajność poprawia się we wszystkich zadaniach, szczególnie tych z ograniczoną ilością danych
- Efektywność obliczeniowa wzrasta dzięki współdzieleniu komponentów

### Nadzorowane dostrajanie (SFT)

W przypadku firm działających w bardzo specyficznych dziedzinach, w których informacje nie są powszechnie dostępne w Internecie lub w książkach zwykle używanych do szkolenia modeli językowych, skuteczną opcją jest nadzorowane dostrajanie (SFT).

DeepSeek pokazał, że możliwe jest osiągnięcie dobrych wyników z "tysiącami" zbiorów danych pytań i odpowiedzi. Na przykład inżynier IBM Chris Hay pokazał, jak skonfigurował mały model przy użyciu własnych zestawów danych matematycznych i uzyskał niezwykle szybkie odpowiedzi, które przekroczyły wydajność modelu o1 OpenAI w tych samych zadaniach.

### Uczenie ze wzmocnieniem (RL)

Firmy, które chcą trenować model z dalszym dostosowaniem do określonych preferencji - na przykład, aby chatbot obsługi klienta był empatyczny, ale zwięzły - będą chciały wdrożyć techniki uczenia ze wzmocnieniem (RL). Podejście to jest szczególnie przydatne, jeśli firma chce, aby jej chatbot dostosowywał swój ton i zalecenia w oparciu o opinie użytkowników.

## Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Dla większości firm Retrieval-Augmented Generation (RAG) jest najprostszą i najbezpieczniejszą drogą. Jest to stosunkowo prosty proces, który pozwala organizacjom zakotwiczyć swoje modele z zastrzeżonymi danymi zawartymi w ich bazach danych, zapewniając, że wyniki są dokładne i specyficzne dla domeny.

To podejście pomaga również przeciwdziałać niektórym problemom z halucynacjami związanym z modelami takimi jak DeepSeek, które obecnie halucynują w 14% przypadków w porównaniu do 8% w przypadku modelu o3 firmy OpenAI, [zgodnie z](/lorchestrazione-ai-secondo-zapier-copilot-lead-router-e-450-integrazioni) badaniem przeprowadzonym przez Vectara.

Połączenie destylacji modeli i RAG jest magiczne dla większości firm, ponieważ stało się niezwykle łatwe do wdrożenia, nawet dla osób o ograniczonych umiejętnościach w zakresie nauki o danych lub programowania.

## Ocena i udoskonalanie: poza wskaźnikami dokładności

Skuteczna sztuczna inteligencja jest mierzona nie tylko pod względem surowej dokładności, ale wymaga kompleksowych ram oceny, które uwzględniają:

- **Dokładność funkcjonalna**: Częstotliwość, z jaką model produkuje poprawne wyniki
- **Odporność**: Spójność wydajności przy zmiennych danych wejściowych i warunkach
- **Sprawiedliwość**: Spójna wydajność w różnych grupach użytkowników i scenariuszach
- **Kalibracja**: Zgodność między wynikami pewności a rzeczywistą dokładnością
- **Efektywność**: Wymagania obliczeniowe i pamięciowe
- **Wyjaśnialność**: Przejrzystość procesów decyzyjnych – aspekt, w którym destylowane modele DeepSeek celują, pokazując swój proces rozumowania

## Wpływ krzywej kosztów

Najbardziej bezpośrednim skutkiem premiery DeepSeek jest agresywna obniżka cen. Branża technologiczna spodziewała się, że koszty spadną z czasem, ale niewielu przewidywało, jak szybko to nastąpi. DeepSeek pokazał, że potężne, otwarte modele mogą być zarówno tanie, jak i wydajne, tworząc możliwości dla szeroko zakrojonych eksperymentów i opłacalnych wdrożeń.

Amr Awadallah, dyrektor generalny Vectara, podkreślił ten punkt, zauważając, że prawdziwym punktem krytycznym jest nie tylko koszt szkolenia, ale także koszt wnioskowania, który w przypadku DeepSeek wynosi około 1/30 kosztu wnioskowania OpenAI o1 lub o3 na token. "Marże, które OpenAI, Anthropic i Google Gemini były w stanie uchwycić, będą teraz musiały zostać zmniejszone o co najmniej 90 procent, ponieważ nie mogą pozostać konkurencyjne przy tak wysokich cenach" - powiedział Awadallah.

Co więcej, koszty te będą nadal spadać. Dyrektor generalny Anthropic, Dario Amodei, stwierdził niedawno, że koszty opracowywania modeli nadal spadają w tempie około czterokrotności każdego roku. W rezultacie stawka, jaką dostawcy LLM pobierają za ich wykorzystanie, również będzie nadal spadać.

"W pełni spodziewam się, że koszt spadnie do [zera](/la-sicurezza-zero-trust-fondamento-di-protezione-nellera-digitale)", powiedział Ashok Srivastava, CDO Intuit, firmy, która mocno postawiła na AI w swoich rozwiązaniach podatkowo-księgowych, takich jak TurboTax i Quickbooks. "...a opóźnienie spadnie do zera. Staną się po prostu podstawowymi możliwościami, z których będziemy mogli korzystać."

## Podsumowanie: [Przyszłość](/futuro-a-prova-di-azienda-perche-larchitettura-ai-flessibile-e-importante) firmowej AI jest otwarta, tania i oparta na danych

DeepSeek i Deep Research firmy OpenAI to coś więcej niż tylko nowe narzędzia w arsenale sztucznej inteligencji - to oznaki głębokiej zmiany, w której firmy będą wdrażać masy specjalnie zbudowanych modeli, które są niezwykle opłacalne, kompetentne i zakorzenione we własnych danych i podejściu firmy.

Dla firm przesłanie jest jasne: narzędzia do budowania potężnych, dziedzinowych [aplikacji](/oltre-hype-applicazioni-pratiche-dei-modelli-linguistici-di-grandi-dimensioni-promesse-realta) AI są w zasięgu ręki. Istnieje ryzyko pozostania w tyle, jeśli się z nich nie skorzysta. Ale prawdziwy sukces zależeć będzie od tego, jak dbamy o dane, wykorzystujemy techniki takie jak RAG i destylacja oraz innowujemy poza fazą wstępnego trenowania.

Jak ujął to Packer z AmEx: firmy, które prawidłowo zarządzają swoimi danymi, będą tymi, które poprowadzą kolejną falę innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji.