Anatomia Generatywnej AI: Modele dyfuzyjne, transformery i mechanizmy stojące za inżynierią promptów

Czy zastanawiałeś się kiedyś, jak to możliwe, że program komputerowy potrafi namalować obraz w stylu Van Gogha, napisać wiersz, albo prowadzić z Tobą niemal ludzką rozmowę? Codziennie korzystamy z narzędzi takich jak ChatGPT czy Midjourney, które wydają się działać na zasadzie magii. Ale to nie magia. To fascynująca inżynieria.

Jako ktoś, kto od lat pracuje z tymi systemami, chcę Cię zabrać na wycieczkę „pod maskę” tej technologii. Nie będziemy pisać kodu, ale użyjemy prostych analogii, by otworzyć tę „czarną skrzynkę”. W tym artykule rozłożymy Generatywną AI na części pierwsze. Zobaczymy, z jakich „klocków” jest zbudowana, jak te klocki działają i jak my – ludzie – nauczyliśmy się nimi sterować za pomocą zwykłych słów.

Czym dokładnie jest Generatywna AI i jak fundamentalnie działa?

Generatywna AI (Generative AI) to rodzaj sztucznej inteligencji, która potrafi tworzyć zupełnie nowe rzeczy – jak tekst, obrazy czy muzykę – zamiast tylko analizować te, które już istnieją. Działa poprzez naukę „przepisu” lub „wzorca” z ogromnej ilości danych (np. wszystkich obrazów w internecie), a następnie używa tego przepisu, by wygenerować coś oryginalnego, co pasuje do tego wzorca.

Przez lata większość AI, z którą mieliśmy do czynienia, była analityczna. Jej zadaniem było odpowiadanie na proste pytania: „Czy na tym zdjęciu jest kot, czy pies?”. Nazywamy ją AI dyskryminacyjną – potrafi rozróżniać i kategoryzować.

Generatywna AI jest inna. Ona jest twórcza. Zamiast pytać „Czy to kot?”, uczy się odpowiedzi na pytanie: „Jak wygląda kot?”. Kiedy już głęboko „zrozumie” esencję bycia kotem – kształt uszu, fakturę futra, proporcje – potrafi namalować zupełnie nowego kota, który nigdy wcześniej nie istniał.

Z mojego doświadczenia, to właśnie ta zmiana – od bycia sędzią oceniającym dane do bycia artystą tworzącym nowe – jest prawdziwą rewolucją.

Dlaczego Modele GAN zrewolucjonizowały rynek?

Modele GAN (Generative Adversarial Networks) to pomysłowa architektura AI, która działa jak gra między dwoma modelami: „Fałszerzem” i „Krytykiem”. Fałszerz próbuje tworzyć dane (np. obrazy) tak dobre, by oszukać Krytyka. Krytyk uczy się odróżniać prawdziwe dane od fałszywek. Ta ciągła rywalizacja sprawia, że Fałszerz staje się mistrzem w tworzeniu hiperrealistycznych wyników.

Zanim nastała era obecnych generatorów obrazów, to właśnie GAN-y (wprowadzone w 2014 roku) pokazały światu, co jest możliwe. To one odpowiadały za pierwsze realistyczne, wygenerowane przez AI twarze ludzi, którzy nie istnieją.

Jak działa Fałszerz i Krytyk?

Wyobraź sobie, że uczysz AI malować obrazy słynnego malarza:

1. Generator (Fałszerz): Na początku jest bardzo kiepski. Dostaje do ręki „losowe kropki” (szum) i próbuje je zamienić w obraz, który przypomina dzieło mistrza.
2. Dyskryminator (Krytyk): To drugi model. Pokazujemy mu na zmianę prawdziwe obrazy mistrza oraz nieudolne próby Fałszerza. Zadaniem Krytyka jest nauczyć się mówić: „To jest oryginał”, „A to jest podróbka”.

Na początku Krytykowi idzie łatwo. Ale za każdym razem, gdy Krytyk wyłapie fałszywkę, Fałszerz dostaje informację zwrotną: „Aha, czyli tędy droga, spróbuję inaczej”. Po milionach takich prób Fałszerz staje się tak dobry, że Krytyk zaczyna się mylić. Właśnie wtedy Fałszerz jest gotowy – potrafi generować perfekcyjne podróbki.

Wyzwania i dziedzictwo GAN

Jako praktyk muszę przyznać: trenowanie GAN-ów było i jest notorycznie trudne. To była krucha równowaga. Czasem Krytyk stawał się zbyt mądry zbyt szybko i Fałszerz się poddawał. Czasem Fałszerz odkrywał jeden „trik”, który zawsze oszukiwał Krytyka (np. malował w kółko ten sam fragment nieba) i przestawał się rozwijać. Problem ten nazywamy „mode collapse”. Mimo tych trudności, GAN-y nauczyły nas, że rywalizacja to potężny sposób na naukę.

Filar współczesnych LLM: Czym jest architektura Transformer?

Transformer to przełomowa architektura AI, która działa jak „mózg” dla większości współczesnych modeli językowych, takich jak ChatGPT. Jej rewolucyjność polega na tym, że zamiast czytać zdanie słowo po słowie, analizuje je całe na raz, używając specjalnego mechanizmu zwanego „uwagą” (attention). Pozwala jej to doskonale rozumieć kontekst i związki między odległymi słowami.

Przed 2017 rokiem modele AI czytały tekst tak jak my – słowo po słowie, od lewej do prawej. W przypadku długiego zdania, np. „Ala, która ma psa i kota, poszła do sklepu, bo…”, zanim AI dotarła do końca, często „zapominała”, że podmiotem była „Ala”.

Transformer zmienił zasady gry.

Wyobraź sobie, że zamiast czytać książkę strona po stronie, rozkładasz wszystkie jej strony na podłodze. Możesz teraz natychmiast spojrzeć na stronę 5 i stronę 200, widząc związek między nimi. Właśnie to robi Transformer ze słowami w zdaniu.

Dzięki temu, że przetwarza wszystko naraz, jest nie tylko mądrzejszy (lepiej łapie kontekst), ale też niewyobrażalnie szybszy w treningu. Można go uczyć na wielu komputerach jednocześnie (to właśnie oznacza „paralelizacja”, czyli zrównoleglenie obliczeń). To ta architektura pozwoliła na stworzenie LLM (Dużych Modeli Językowych) o miliardach parametrów.

Serce Transformera: Jak działa Mechanizm Uwagi (Attention Mechanism)?

Mechanizm Uwagi (Attention) to specjalny system, który pozwala AI dynamicznie decydować, na które słowa w zdaniu powinna „zwrócić uwagę” podczas analizowania każdego innego słowa. To dzięki niemu AI rozumie, że w zdaniu „Robot zepsuł auto, bo był stary”, słowo „był” odnosi się do „Robota”, a nie do „auta”.

To jest absolutnie kluczowa koncepcja. Bez niej tekst generowany przez AI byłby zlepkiem słów bez głębszego sensu.

Anatomia Uwagi – Analogia Imprezowa (Q, K, V)

Najlepiej wyjaśnić to za pomocą analogii. Wyobraź sobie, że zdanie to zatłoczona impreza, a każde słowo to gość.

• Każde słowo (gość) chce zrozumieć swoją rolę w tym zdaniu (na tej imprezie). Aby to zrobić, musi „porozmawiać” z innymi.
• Kiedy AI analizuje słowo (np. „był”), to słowo zadaje Pytanie (Query – Q): „Szukam informacji, kto jest podmiotem tego zdania? Do kogo się odnoszę?”.
• Wszystkie inne słowa (goście) mają przy sobie Klucz (Key – K), który działa jak „identyfikator”. Słowo „Robot” ma klucz: „Jestem podmiotem, rodzaj męski!”. Słowo „auto” ma klucz: „Jestem dopełnieniem, rodzaj nijaki!”.
• AI błyskawicznie porównuje Pytanie (Q) od słowa „był” ze wszystkimi Kluczami (K) na imprezie. Odkrywa, że klucz „Robot” idealnie pasuje do pytania.
• Gdy następuje dopasowanie, słowo „Robot” przekazuje swoją pełną Wartość (Value – V) – czyli całą informację o sobie – do słowa „był”.

Dzięki temu słowo „był” już wie, że ma się odnosić do „Robota” i przyjąć formę męską. To dzieje się dla każdego słowa w zdaniu jednocześnie – każde słowo „rozmawia” z każdym innym.

Dla ciekawskich – jak to wygląda w praktyce?

Komputer oczywiście nie prowadzi rozmów. Robi to za pomocą błyskawicznej matematyki. Oblicza „wynik dopasowania” dla każdej pary słów. Im wyższy wynik, tym więcej „uwagi” jedno słowo poświęca drugiemu. Cały ten proces jest zawarty w słynnej formule matematycznej. Jeśli masz na blogu wtyczkę Mathjax-Latex, zobaczysz ją poniżej. Dla reszty – to po prostu elegancki, matematyczny zapis tej „imprezowej” analogii:

\(Attention(Q, K, V) = \text{softmax}!\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V\)

Co to jest Multi-Head Attention?

Transformer idzie o krok dalej. Zamiast przeprowadzać tę „rozmowę” na imprezie tylko raz, robi to wielokrotnie w tym samym czasie (np. 8 lub 12 razy równolegle). To tak, jakby każde słowo pytało jednocześnie:

1. „Kto jest podmiotem?” (Głowica 1)
2. „Jakie słowo mnie opisuje?” (Głowica 2)
3. „Jakie słowo jest następne w kolejności?” (Głowica 3)

Każda z tych „głowic” (heads) specjalizuje się w wyszukiwaniu innego rodzaju zależności. Daje to modelowi niezwykle bogate, wielowymiarowe zrozumienie tekstu.

Architektura Transformerów: Bloki Enkodera i Dekodera

Oryginalny model Transformer został zaprojektowany jako uniwersalny tłumacz i składał się z dwóch części. Pierwsza to Enkoder (Słuchacz), który czyta i rozumie tekst wejściowy (np. po polsku). Druga to Dekoder (Mówca), który bierze to, co zrozumiał Enkoder i na tej podstawie generuje tekst wyjściowy (np. po angielsku).

Zrozumienie tej dwuczęściowej budowy jest kluczowe, bo większość dzisiejszych modeli AI to warianty oparte na jednym lub obu tych elementach.

Stos Enkoderów (Słuchacz)

Jego jedynym zadaniem jest zrozumieć. Wyobraź sobie, że dajesz mu do przeczytania polskie zdanie: „Kot pije mleko”. Enkoder (używając mechanizmu uwagi, który opisaliśmy) analizuje te słowa i na końcu tworzy z nich „esencję znaczeniową” – bogaty, numeryczny opis, który reprezentuje „myśl” lub „ideę” zawartą w tym zdaniu.

Stos Dekoderów (Mówca)

Jego zadaniem jest generować. Dekoder jest jak pisarz, który zaczyna z pustą kartką.

1. Bierze „myśl” (esencję znaczeniową) od Enkodera.
2. Generuje pierwsze słowo, np. „The”.
3. Następnie patrzy na „myśl” od Enkodera ORAZ na słowo, które właśnie napisał („The”) i generuje kolejne słowo: „cat”.
4. Potem patrzy na „myśl” ORAZ na „The cat” i generuje: „is”… i tak dalej, słowo po słowie, aż cała „myśl” zostanie wyrażona w nowym języku.

Różne rodziny modeli (GPT vs BERT)

Gdy inżynierowie zrozumieli, jak potężne są te bloki, zaczęli je rozdzielać:

• Modele typu Encoder-Only (np. BERT): To „eksperci od rozumienia”. Są jak modelowy Słuchacz, który świetnie czyta, ale nic nie mówi. Są trenowane przez pokazywanie im zdań z brakującymi słowami (np. „Ala ma ___”) i ich zadaniem jest idealne wypełnienie luki. Używamy ich do zadań analitycznych: analizy sentymentu, kategoryzacji tekstu itp.
• Modele typu Decoder-Only (np. GPT, LLaMa): To „gawędziarze”. Są jak modelowy Mówca, który nie potrzebuje niczego słuchać – wystarczy dać mu początek (prompt), a on dopisze resztę. Ich zadaniem jest zawsze „przewidzieć następne słowo”. To właśnie ta architektura napędza ChatGPT.
• Modele Encoder-Decoder (np. T5): To „tłumacze” w szerokim sensie. Biorą jakieś wejście i zamieniają je na inne wyjście. Są idealne do tłumaczenia maszynowego lub streszczania długich artykułów (gdzie wejście to artykuł, a wyjście to streszczenie).

Przełom w Generowaniu Obrazów: Czym są Modele Dyfuzyjne?

Modele dyfuzyjne to technologia stojąca za generatorami obrazów takimi jak Midjourney czy Stable Diffusion. Działają one w fascynujący sposób: najpierw uczą się, jak krok po kroku zniszczyć obraz, dodając do niego „szum” (chaos), a następnie uczą się, jak ten proces precyzyjnie odwrócić. Generowanie obrazu to zatem startowanie od czystego chaosu i stopniowe „odszumianie” go, aż wyłoni się spójne dzieło.

Gdy po raz pierwszy zobaczyłem, jak to działa, byłem pod wrażeniem elegancji tego pomysłu. Zamiast jednego, wielkiego skoku (jak w GAN), mamy tu setki małych, kontrolowanych kroczków.

Proces dyfuzji (Niszczenie obrazu)

To jest etap nauki. Bierzemy tysiące zdjęć, np. psów, i piszemy program, który krok po kroku dodaje do nich cyfrowy „brud” (szum gaussowski). Po 1000 kroków idealne zdjęcie psa zamienia się w bezkształtną plamę losowych kropek, przypominającą „śnieżenie” na starym telewizorze.

Proces odwrócony (Odszumianie – tu dzieje się magia)

Teraz trenujemy AI, by robiła coś odwrotnego. Pokazujemy jej lekko „zabrudzony” obraz (np. z kroku 900) i pytamy: „Jaki dokładnie brud został dodany, by z kroku 899 powstał krok 900?”. AI uczy się przewidywać ten szum.

Jeśli potrafi go przewidzieć, to potrafimy go też… odjąć.

Kiedy więc chcemy wygenerować nowy obraz, zaczynamy od czystego szumu (losowych kropek) i mówimy AI: „Proszę, odejmij pierwszy kawałek szumu”. Potem drugi. I trzeci. Krok po kroku, z chaosu wyłania się obraz psa. Z mojego doświadczenia, to znacznie stabilniejszy proces nauki niż wojna Fałszerza z Krytykiem w GAN-ach.

Różnice architektoniczne: Modele Dyfuzyjne kontra GAN

Główna różnica polega na sposobie tworzenia. GAN jest jak sprinter – próbuje namalować cały obraz w jednym, błyskawicznym przebiegu, rywalizując z krytykiem. Model Dyfuzyjny jest jak rzeźbiarz – pracuje powoli, krok po kroku, iteracyjnie usuwając nadmiar „materiału” (szumu), aż do uzyskania idealnego kształtu.

Dla użytkownika końcowego oznacza to kilka kluczowych różnic:

Cecha	Modele GAN (np. StyleGAN)	Modele Dyfuzyjne (np. Stable Diffusion)
Proces Tworzenia	Jeden „strzał” (single-shot).	Wiele kroków (iterative).
Stabilność Nauki	Niska. Trudne do trenowania, często się „zawieszały” (mode collapse).	Wysoka. Nauka jest stabilna, bo zadanie (odszumianie) jest proste.
Jakość i Różnorodność	Dobra jakość, ale często mniejsza różnorodność.	Znakomita jakość, ogromna różnorodność. Obecny standard.
Szybkość Generowania	Błyskawiczna (jeden przebieg).	Powolna (wymaga np. 50 przebiegów, by stworzyć obraz).
Sterowanie	Bardzo trudne.	Bardzo łatwe (o tym za chwilę).

Z mojego doświadczenia: Powolność modeli dyfuzyjnych to cena, jaką płacimy za niesamowitą jakość, różnorodność i, co najważniejsze, fantastyczną sterowalność. I to właśnie ta sterowalność prowadzi nas do ostatniego tematu.

Na czym polega Inżynieria Promptów (Prompt Engineering)?

Inżynieria promptów (prompt engineering) to sztuka i nauka pisania poleceń (promptów) dla modeli AI, aby uzyskać od nich dokładnie taki wynik, jakiego oczekujemy. To nie jest programowanie kodem, ale językiem naturalnym. Dobry prompt działa jak precyzyjna instrukcja obsługi lub „zaklęcie”, które prowadzi AI do pożądanego celu.

Kiedy modele stały się tak gigantyczne (mają miliardy parametrów), ich trenowanie od zera stało się niewyobrażalnie drogie. Inżynieria promptów to sposób, by jeden, potężny model (jak GPT-4) potrafił wykonywać tysiące różnych zadań – od pisania poezji po analizę danych finansowych – bez żadnych zmian w jego wewnętrznej budowie.

Analogia: AI jako Super-Stażysta

Z mojego doświadczenia, najlepiej myśleć o AI jak o niesamowicie zdolnym stażyście. Ma dostęp do całej wiedzy świata, przeczytał cały internet, ale jest bardzo dosłowny i nie ma żadnej inicjatywy.

• Zły prompt: „Napisz coś o psach.” (Stażysta zaleje Cię 500 stronami o rasach, historii hodowli i chorobach).
• Dobry prompt (Inżynieria): „Wciel się w rolę doświadczonego behawiorysty psów. Napisz krótki, 3-akapitowy artykuł na bloga skierowany do nowych właścicieli szczeniąt. Skup się na trzech najczęstszych błędach popełnianych podczas nauki czystości. Użyj tonu wspierającego i optymistycznego.”

Teraz stażysta (AI) wie dokładnie, kim ma być (rola), co ma zrobić (format), dla kogo (odbiorca), o czym (temat) i jak (ton). To jest właśnie esencja inżynierii promptów.

Mechanizmy Inżynierii Promptów: Jak Prompt „Mówi” do Modelu?

Prompt nie jest tylko pytaniem; to „ustawienie” lub „kontekst” startowy dla modelu. W modelach językowych (jak GPT) prompt staje się początkiem tekstu, który AI ma kontynuować. W modelach obrazu (dyfuzji) prompt działa jak „nawigacja GPS”, która kieruje całym, wieloetapowym procesem usuwania szumu.

To jest kluczowe połączenie – zobaczmy, jak prompt steruje dwiema architekturami, które omówiliśmy.

W modelach Transformer (ChatGPT)

Kiedy wysyłasz prompt (np. „Wciel się w rolę…”), model traktuje go jako początek swojej pracy.

1. Twój prompt staje się pierwszymi „gośćmi” na „imprezie” (pamiętasz mechanizm uwagi?).
2. Gdy AI generuje pierwsze nowe słowo, to słowo „patrzy” (za pomocą uwagi) na cały Twój prompt, by zrozumieć kontekst.
3. Następnie generuje drugie słowo, które „patrzy” na prompt ORAZ na pierwsze wygenerowane słowo.
4. Uczenie w Kontekście (In-Context Learning): Jeśli w prompcie dasz przykłady: „Tłumaczenie na francuski: Kot -> Chat. Pies -> Chien. Mysz -> ???”, mechanizm uwagi zauważy ten wzorzec. Nie uczy się niczego na nowo, ale rozpoznaje regułę, którą mu podałeś, i sam dopasowuje „Souris”.

W modelach Dyfuzyjnych (Stable Diffusion)

Tutaj jest to jeszcze ciekawsze. Prompt (np. „astronauta na koniu”) nie jest obrazem. Musi sterować rzeźbiarzem.

1. Kodowanie Promptu: Najpierw inny model (zwykle CLIP) czyta Twój tekst i zamienia go na „esencję znaczeniową” (podobnie jak Enkoder w Transformerze).
2. Nawigacja dla Rzeźbiarza: Pamiętasz rzeźbiarza, który krok po kroku usuwa szum (lód)? W każdym z tych 50 kroków AI „zerka” na Twój prompt (na tę „esencję znaczeniową”) i sprawdza, czy to, co rzeźbi, staje się bardziej podobne do „astronauty” i „konia”.
3. Ten mechanizm „zerkania” i porównywania obrazu z tekstem w każdym kroku nazywa się Cross-Attention (uwaga skrośna).

To jest moment „aha!”: Inżynieria promptów w modelach dyfuzyjnych to tak naprawdę bezpośrednie sterowanie nawigacją GPS dla procesu rzeźbienia obrazu z chaosu.

Gdzie tkwią Ograniczenia? Moja ocena wyzwań Generatywnej AI

Mimo że AI wydaje się wszechmocna, ma poważne wady. Największe problemy to „halucynacje” (zmyślanie faktów), brak prawdziwego rozumienia świata (opiera się na statystyce), gigantyczny apetyt na energię (koszty) oraz powielanie ludzkich uprzedzeń (stereotypów), których nauczyła się z internetu.

Jako ekspert muszę być szczery co do ograniczeń.

• Halucynacje (Zmyślanie): AI nie „wie”, co jest prawdą. Jest wytrenowana, by generować tekst, który brzmi prawdopodobnie i gramatycznie. Jeśli fałszywa informacja (np. „Einstein wynalazł telefon”) brzmi wiarygodnie, AI może ją podać z pełną pewnością. To jej największe zagrożenie.
• Brak Rozumienia (Mistrz Statystyki): AI wie, że po słowach „Sokrates był…” bardzo często występuje „filozofem”. Ale nie rozumie, czym jest filozofia, ani kim był Sokrates. Nie ma doświadczeń ze świata fizycznego, nie wie, co to znaczy „być”.
• Koszty i Uprzedzenia: Trenowanie tych modeli kosztuje miliony dolarów. Co gorsza, uczą się one na tekstach z internetu. Jeśli internet jest pełen stereotypów (np. łączących zawody z płcią), AI nauczy się ich jako „faktów” i będzie je powielać.

Zastosowania i Przyszłość: Co dalej z modelami generatywnymi?

Zastosowania Generatywnej AI rosną lawinowo. To już nie tylko czatboty. AI pomaga dziś projektować nowe leki, pisze za nas kod programistyczny, tworzy muzykę, a nawet całe sceny filmowe. Najbliższa przyszłość to multimodalność – czyli modele, które będą jednocześnie widzieć, słyszeć, czytać i mówić, rozumiejąc świat tak jak my.

Obserwujemy fascynujące przejście od „narzędzi” do „agentów”. Zamiast prosić AI o napisanie e-maila, wkrótce poprosimy ją: „Znajdź mi najlepsze połączenie lotnicze do Tokio na przyszły tydzień, zarezerwuj hotel blisko centrum poniżej 800 zł za noc i wyślij mi podsumowanie rezerwacji”. AI sama zaplanuje te kroki i użyje odpowiednich narzędzi (np. przeglądarki).

Z mojej perspektywy, to właśnie multimodalność (łączenie wielu zmysłów) jest kolejnym wielkim krokiem. Modele, które mogą z Tobą rozmawiać, jednocześnie patrząc przez kamerę Twojego telefonu (np. „Co to za roślina?”), będą miały znacznie głębsze, „ugruntowane” w rzeczywistości rozumienie świata.

---

Zajrzeliśmy głęboko „pod maskę” generatywnej AI. Jak widać, to, co z zewnątrz wygląda na magię, w rzeczywistości jest złożoną, ale logiczną i zrozumiałą architekturą. Zrozumienie tych mechanizmów jest kluczowe, aby przejść od bycia pasywnym użytkownikiem do świadomego architekta tych systemów.

Oto kluczowe wnioski z naszej analizy:

• Generatywna AI to technologia, która tworzy nowe rzeczy (obrazy, tekst), ucząc się wzorców z istniejących danych.
• Transformery (mózg ChatGPT) są potężne, bo używają mechanizmu uwagi, by analizować całe zdania naraz i rozumieć głęboki kontekst.
• Modele Dyfuzyjne (artysta Midjourney) to mistrzowie usuwania szumu – generują obrazy, krok po kroku zamieniając chaos w porządek.
• Inżynieria Promptów to nasza „instrukcja obsługi” dla AI. To sposób, w jaki sterujemy uwagą w Transformerach i „nawigacją” w modelach dyfuzyjnych.

Najczęściej Zadawane Pytania (FAQ) o Generatywnej AI