LLM, GPT i ChatGPT – czym się różnią i jak są ze sobą powiązane?

Słyszysz „GPT”, ktoś rzuca „ChatGPT”, potem pojawia się tajemnicze „LLM”. Niby to wszystko jedno i to samo… Ale nie do końca. A właściwie: zupełnie nie.

Te skróty krążą dziś po internecie jak burza – w ofertach pracy, artykułach, rozmowach przy kawie. Ale czy naprawdę wiemy, czym one są? I co je od siebie odróżnia?

• Czym jest LLM?
• Czym jest GPT?
• Czym jest ChatGPT?
• Jak to się łączy? (drzewo zależności)
• Podsumowanie: zrozum GPT, ChatGPT i LLM
• Chcesz pójść krok dalej?

Czym jest LLM?

LLM to skrót od Large Language Model, czyli duży model językowy.

Co to znaczy? Wyobraź sobie maszynę, która przeczytała większość internetu i teraz potrafi dokończyć niemal każde zdanie, odpowiedzieć na pytanie, podsumować raport albo napisać piosenkę w stylu Dody. Nie, to nie wróżka. To matematyka.

LLM to model sztucznej inteligencji, który nauczył się języka poprzez analizę bilionów słów z książek, stron internetowych, dialogów, forów, kodu… wszystkiego, co tekstowe. Ale nie tylko „czytał”. On się uczył przewidywać.

Po frazie: „Dzisiaj jest…”
on powie: „piątek”, „ładna pogoda”, „ciężki dzień”
– bo tak właśnie najczęściej kończą się podobne zdania.

Tyle tylko, że robi to z dokładnością i płynnością, która potrafi zaskoczyć. Nawet specjalistów.

Przykłady LLM:

• GPT-3.5, GPT-4 (OpenAI)
• Claude (Anthropic)
• PaLM (Google)
• LLaMA (Meta)
• Falcon, Mistral, BLOOM i wiele innych.

To mózgi AI. Ale różnią się tym, co z nimi zrobimy dalej.

Czym jest GPT?

GPT to jeden z tych LLM-ów. I to wyjątkowy. Skrót oznacza: Generative Pretrained Transformer.

• Generative – bo potrafi generować tekst: tworzy go token po tokenie, jakby pisał „na żywo”.
• Pretrained – bo był trenowany wcześniej, na ogromnych zbiorach danych.
• Transformer – bo działa na specjalnej architekturze AI, która w 2017 roku zmieniła wszystko.

GPT to technologia, która stoi za sukcesem OpenAI. Ale GPT to nie aplikacja, nie chatbot, nie produkt. To silnik. Tak jak silnik w samochodzie.

Przykłady modeli GPT:

• GPT-2 – początki generowania sensownego tekstu.
• GPT-3 – boom na AI, ogromna skala (175 miliardów parametrów).
• GPT-3.5 – lekko poprawiony, bardziej użyteczny.
• GPT-4 – stabilniejszy, dokładniejszy, bardziej „rozsądny”.
• GPT-4o – jeszcze szybszy, z multimodalnością (rozumie tekst, głos, obraz).

Czym jest ChatGPT?

To nie model wspomnianego wyżej samochodu. To nie technologia. To aplikacja – stworzona przez OpenAI.

ChatGPT to interfejs – czat, w którym Ty piszesz wiadomość, a on odpowiada. I robi to, bo w środku działa model GPT.

ChatGPT to opakowanie, które zna prawidłowy ton, umie dodać emoji, sformatować tabelę, zapamiętać poprzednią wiadomość. I właśnie dlatego dla milionów ludzi ChatGPT = AI, choć tak naprawdę to tylko aplikacja korzystająca z modelu GPT.

Jak to się łączy? (drzewo zależności)

• Silnik (GPT-4),
• Samochód zbudowany na tym silniku (ChatGPT),
• Kategoria pojazdów z silnikiem (LLM).

A więc wybierasz konkretne narzędzie, które ma określony silnik i należy do określonej grupy modeli. Od wyboru grupy modeli zdecyduje, czy, i tu ponownie posłużymy się przykładem, wyjedziesz w trudny błotnisty teren, pojedziesz niemiecką autostradą, albo czy zmieścisz się na parkingu w centrum Paryża. Nie oznacza to jednak, że nie ma uniwersalnych modeli. W tym miejscu moglibyśmy wprowadzić także pojęcie AGI.

AGI (Artificial General Intelligence) to pojęcie, które pojawia się coraz częściej obok ChatGPT, GPT i LLM, ale… oznacza coś zupełnie innego. Co więcej – nie istnieje jeszcze w praktyce, ale jest marzeniem (lub zagrożeniem) wielu naukowców i firm technologicznych. AGI to AI, która może „myśleć ogólnie” – jak człowiek.

Zostawmy ten wątek na osobny artykuł.

Podsumowanie: zrozum GPT, ChatGPT i LLM

Jeśli pracujesz z AI (albo planujesz to robić), musisz wiedzieć, co jest czym.
Żeby nie mylić produktu z technologią. Modelu z aplikacją. I nie oczekiwać od czatu czegoś, co zależy od silnika. Jeśli przykładowo chcesz generować niesamowite fotorealistyczne obrazy, to obierz kierunek MidJurney, a nie np. darmowy chatbot Copilot czy Dall-E. Chociaż poradzą sobie, ich działanie jest dalekie od tego, co wyspecjalizowane modele diffusion, czyli odpowiedzialne za generowanie obrazu.

To trochę jak w kuchni: potrzebujesz znać różnicę między piekarnikiem, ciastem, a przepisem.
Dopiero wtedy potrafisz gotować naprawdę.

To nie zamienniki, tylko etapy tej samej technologii.

I teraz gdy już wiesz, co je łączy i co dzieli, możesz:

• świadomie wybierać narzędzia,
• lepiej formułować pytania,
• zrozumieć, gdzie kończy się hype, a zaczyna prawdziwa funkcjonalność.

Chcesz pójść krok dalej?

Możesz mieć GPT czy modele diffusion u siebie. Nie musisz korzystać z chmury. Możesz uruchomić model językowy lokalnie – w firmie, na stacji roboczej, na własnym serwerze.

Potrzebujesz pomocy w doborze sprzętu, konfiguracji i uruchomieniu? Wspólnie z Gigaserwer.pl pomagamy firmom i twórcom:

• uruchamiać LLM lokalnie (bez chmury),
• budować wydajne stacje AI,
• projektować serwerownie pod sztuczną inteligencję.

Odezwij się — dobierzemy najlepsze rozwiązanie dla Ciebie.