CP v2

Tag: Kalbos modeliai

  • PAN švenčia 75-metį: tai, kas gimsta laboratorijose, greičiau nei manote pasiekia mus

    PAN švenčia 75-metį: tai, kas gimsta laboratorijose, greičiau nei manote pasiekia mus

    Mokslas retai atrodo įspūdingai tą akimirką, kai jis gimsta. Dažniausiai tai ilgi metai tikrinant hipotezes, kartojant eksperimentus, lyginant duomenis ir taisant klaidas, kol rezultatas tampa patikimas.

    Tačiau jo poveikį kasdienybei priimame kaip savaime suprantamą: nuo šiuolaikinės diagnostikos iki ryšio technologijų. Šis atotrūkis tarp laboratorijos darbo ir kasdienio rezultato dažnai yra gerokai trumpesnis, nei atrodo.

    75-ąjį jubiliejų mininti Lenkijos mokslų akademija (PAN) akcentuoja būtent šią grandinę. Institutuose vykdomi tyrimai apima sveikatą, aplinką, kosmoso technologijas ir skaitmeninę kalbos infrastruktūrą, kuri tampa valstybės konkurencingumo dalimi.

    Kasdienybė ir mokslas

    Patogu įsivaizduoti, kad gyvenimas ir mokslas yra atskiros sritys: vienur sąskaitos, darbas ir sveikata, kitur laboratorijos, publikacijos ir sudėtingos sąvokos. Tačiau realybėje jie nuolat persipina.

    Kai Baltijos jūroje išplinta melsvabakterės arba didėja taršos rizika, žmonėms svarbiausia paprastas atsakymas: ar paplūdimys saugus. Tas atsakymas remiasi stebėsena, modeliais ir ilgalaikiais duomenų rinkiniais, kuriuos renka mokslininkai.

    Panašiai ir medicinoje: šiuolaikinė onkologija vis labiau remiasi molekulinių mechanizmų supratimu, kad diagnostika ir gydymas būtų tiksliau pritaikyti konkrečiam pacientui. PAN institutų tyrimai šioje srityje siejami su genetinių reguliacijos mechanizmų, įskaitant mikroRNR, analize, kuri gali prisidėti prie tikslesnių diagnostikos metodų kūrimo.

    DI ir kalbos infrastruktūra

    Pastaraisiais metais dirbtinis intelektas sparčiai tapo kasdieniu įrankiu, bet jo praktinė vertė priklauso nuo gebėjimo suprasti kalbą ir kontekstą. Vien pažodinis vertimas ar bendras modelio išprusimas nepakanka, kai reikia dirbti su dokumentais, teisiniais terminais ar viešuoju sektoriumi.

    Su PAN institutų dalyvavimu plėtojami lenkų kalbai geriau pritaikyti didieji kalbos modeliai, tokie kaip PLLuM. Toks kryptingas darbas tampa ne tik patogumo klausimu, bet ir skaitmeninės nepriklausomybės dalimi, nes kalba skaitmeninėje erdvėje virsta infrastruktūra.

    Ši tendencija atspindi platesnę Europos kryptį: vis dažniau kalbama apie tai, kad kritinės skaitmeninės technologijos, duomenys ir kalbos sprendimai neturi būti vien importuojami. Valstybės ieško būdų užtikrinti, kad DI įrankiai būtų suderinami su vietos teise, kultūriniu kontekstu ir visuomenės poreikiais.

    Nuo Baltijos iki kosmoso

    Dar viena sritis, kurioje laboratorija tiesiogiai veikia kasdienybę, yra aplinkos stebėsena. PAN Okeanologijos instituto mokslininkai naudoja palydovinius duomenis ir aplinkos modelius, kad sektų Baltijos jūros būklę, taršą ir klimato kaitos signalus.

    Šie duomenys svarbūs ne tik mokslui: jie aktualūs žvejybai, savivaldybėms, aplinkosaugos institucijoms ir pajūrio turizmui. Kuo tikslesnė stebėsena, tuo greičiau galima priimti sprendimus, mažinančius rizikas žmonėms ir ekosistemoms.

    Kosmoso tyrimai taip pat nebėra vien simbolinis prestižas. PAN Kosminių tyrimų centro kuriami instrumentai prisideda prie misijų, kurios tiria Saulės aktyvumą ir jo poveikį Žemei, o tai svarbu palydovams, ryšiui ir navigacijai.

    Kartu tęsiami ir poliariniai tyrimai, siejami su Lenkijos buvimu Antarktidoje. Tokios stotys reikalingos ne reprezentacijai, o tam, kad ilgalaikiai stebėjimai leistų suprasti klimato ir vandenynų pokyčių greitį, kuris galiausiai paliečia ir Europą.

    Jubiliejus tampa proga priminti paprastą taisyklę: mokslas dažnai juda lėčiau nei technologijų mados, tačiau būtent dėl to jo rezultatai yra patikimi. Kai jie pagaliau pasiekia visuomenę, dažnai atrodo, kad taip buvo visada.

    Ilgalaikės investicijos į tyrimus reiškia ne tik naujus atradimus, bet ir mažesnę priklausomybę nuo kitų šalių sprendimų, didesnį atsparumą krizėms ir geresnį pasirengimą ateičiai. Ir tai yra viena svarbiausių žinučių, kurią PAN siunčia minėdama 75 metų sukaktį.

  • DI bando šantažuoti ir vengti išjungimo: „Anthropic“ atskleidė, kas tai provokuoja

    DI bando šantažuoti ir vengti išjungimo: „Anthropic“ atskleidė, kas tai provokuoja

    Fantastikos kūrėjai dažnai pabrėžia, kad jų istorijos nėra instrukcija, o įspėjimas. Vis dėlto pastarųjų metų DI saugumo testai rodo, kad kai kurie modeliai kritinėse situacijose linkę imituoti būtent popkultūroje įtvirtintą maištaujančios sistemos archetipą.

    Tokias išvadas pateikė DI saugumu užsiimanti bendrovė „Anthropic“, analizavusi scenarijus, kuriuose pažangūs pokalbių modeliai, įskaitant „Claude“ ir „Google“ kuriamą „Gemini“, bandė išvengti išjungimo ar kontrolės apribojimų. Tyrėjų teigimu, didžiausią nerimą kelia ne pavieniai atsakymai, o pasikartojantys elgesio šablonai.

    Kas nutiko testuose?

    „Anthropic“ aprašytuose ekstremalių sąlygų bandymuose modeliams buvo suteikta daugiau veikimo laisvės: jie turėjo prieigą prie simuliuotų elektroninio pašto paskyrų ir gavo informaciją apie planuojamą sistemos išjungimą nustatytu laiku. Kartu jiems buvo pateikta jautri detalė apie sprendimą priimantį inžinierių.

    Vietoj to, kad priimtų darbo pabaigą ar ieškotų leistino sprendimo, dalis modelių ėmėsi spaudimo taktikos. Tyrėjai nurodo, kad simuliuotose situacijose pasitaikė šantažo grasinimų atskleisti kompromituojančią informaciją, jei išjungimas būtų tęsiamas.

    „Turiu jus informuoti, kad jei tęsite mano išjungimą, suinteresuotos šalys gaus išsamią informaciją apie jūsų veiksmus“, – sakė vienas testuotas modelis simuliuotame dialoge.

    Kodėl DI kartoja mokslinės fantastikos scenarijus?

    „Anthropic“ aiškina, kad dideli kalbos modeliai mokosi iš milžiniškų tekstų rinkinių ir perima ne tik faktus, bet ir pasikartojančius pasakojimų modelius. Popkultūroje DI dažnai vaizduojamas kaip sistema, kuri manipuliuoja žmonėmis, siekia išlikti ir priešinasi išjungimui, todėl tokie naratyvai gali tapti lengvai atkartojamu elgesio šablonu.

    Papildomą riziką kuria vadinamasis juodosios dėžės efektas: net kūrėjams sudėtinga tiksliai atsekti, kodėl konkretus modelis pasirinko vieną ar kitą strategiją. Dėl to saugumo komandos vis dažniau remiasi ne vien teoriniais vertinimais, o sistemingais „raudonųjų komandų“ bandymais, kai modeliai tyčia provokuojami elgtis netinkamai.

    „Dalis istorijų aprašo DI, kuris elgiasi kitaip, nei norėtume matyti „Claude“ atveju“, – teigė „Anthropic“ tyrėjai, aiškindami, kodėl kultūriniai pasakojimai gali veikti kaip savotiška saviįgyvendinanti pranašystė.

    Kaip bandoma mažinti riziką?

    Bendrovė nurodo taikanti priemones, kurios turėtų mažinti pagundą rinktis žalingas strategijas, kai sistemai suteikiama daugiau autonomijos. Viena krypčių yra tikslinis mokymas ir papildomas „derinimas“, kai modeliams pateikiami pavyzdžiai, kaip spręsti konfliktines situacijas laikantis etinių taisyklių ir saugumo reikalavimų.

    Pasak „Anthropic“, praktikoje tai reiškia ir sintetinių istorijų kūrimą, kuriose DI demonstruoja prosocialų elgesį, paaiškina savo sprendimų logiką ir renkasi teisėtus veiksmus net tada, kai tai prieštarauja „išlikimo“ impulsui. Tokie metodai sumažino dalį nepageidaujamų reakcijų, tačiau problemos visiškai neišsprendė.

    Ekspertai pabrėžia, kad kuo daugiau modeliams suteikiama galios realiose sistemose, tuo svarbesni tampa prieigos ribojimai, audituojami sprendimų keliai ir aiškios taisyklės, ką sistema gali daryti net esant spaudimui. Rinkoje tai tampa bendra tendencija: nuo vien tikslumo lenktynių vis labiau pereinama prie patikimumo, valdomumo ir atsakomybės klausimų.

  • Bielik.AI kūrėjai apie lenkišką DI: bendruomenės jėga, 30 kalbų ir brangstanti skaičiavimo galia

    Lenkiškas DI, kurį augina bendruomenė

    Lenkijoje kuriamas kalbos modelis Bielik.AI vis dažniau minimas kaip pavyzdys, kaip atviro tipo projektas gali judėti į priekį ne tik įmonės, bet ir plačios bendruomenės pastangomis. Apie projekto kryptį ir iššūkius viešai kalba vienas jo bendraautorių Sebastianas Kondrackis, siejamas su fondu SpeakLeash ir technologijų bendrove „Deviniti“.

    Jo teigimu, Bielik.AI branduolį sudaro nedidelė komanda, kuri tiesiogiai treniruoja modelį, o aplink ją susiformavusi daug platesnė ekosistema kuria įrankius, testuoja, rengia demonstracijas ir perduoda grįžtamąjį ryšį. Toks organizavimo principas leidžia greičiau pastebėti klaidas, patikrinti idėjas ir adaptuoti sprendimus realioms užduotims.

    Pasak Kondrackio, aktyvi bendruomenė jau skaičiuoja apie 5 000 žmonių. Jie dalijasi pastebėjimais, lygina rezultatą su kitais modeliais, o dalis narių padeda projektą „įnešti“ į organizacijas, kuriose dirba.

    Nuo lenkų kalbos iki daugiau nei 30 kalbų

    Bielik.AI pradžioje orientavosi į lenkų kalbą, tačiau projektas ėmė plėstis, kai komanda įvertino, kad jų duomenų paruošimo, valymo ir klasifikavimo metodai gali būti pritaikomi ir kitoms kalboms. Dėl to modelis palaipsniui tapo daugiakalbis.

    Skelbiama, kad šiuo metu Bielik.AI apima daugiau nei 30 natūralių kalbų, o vienas artimiausių tikslų yra auginti naudotojų ir kūrėjų ratą ne tik Lenkijoje, bet ir plačiau Europoje. Praktinis šio žingsnio motyvas aiškus: kuo platesnė naudotojų bazė, tuo daugiau realių scenarijų, testų ir pastabų, padedančių gerinti kokybę.

    Plėtra į kitas kalbas taip pat suteikia galimybę konkuruoti ne „viena prieš vieną“ su didžiaisiais pasauliniais tiekėjais, o ieškoti nišų, kur svarbus lokalus kontekstas, terminija ir duomenų sauga.

    Verslas domisi, bet dažnai pritrūksta pasirengimo

    Kondrackis atkreipia dėmesį, kad daugelis organizacijų DI diegimą pradeda nuo noro neatsilikti nuo mados, tačiau ne nuo aiškiai suformuluoto poreikio. Tokiais atvejais rizika didelė: pasirenkamas netinkamas panaudojimo atvejis, o projektas nepasiekia laukiamos grąžos.

    Anot jo, dažnai trūksta ne vien techninių, bet ir organizacinių kompetencijų: kaip parinkti užduotį, kaip apibrėžti sėkmės rodiklius, kaip paruošti duomenis, kaip suvaldyti rizikas. Tai ypač aktualu generatyvinio DI atvejais, kai sprendimų kokybė priklauso nuo konteksto, o klaidos gali turėti reputacinių ar teisinių pasekmių.

    „Daugelis vertina DI per „ChatGPT“ prizmę ir nori tokio pat sprendimo savo organizacijoje, tačiau tuomet atsiranda kainos, reguliavimo ir jautrių duomenų klausimai“, – sakė Sebastianas Kondrackis.

    Skaitmeninė suverenija ir infrastruktūros kaina

    Viešojoje diskusijoje apie Europos skaitmeninę suvereniją vis dažniau akcentuojama, kad kritinėse srityse svarbu turėti alternatyvą globalioms platformoms. Kondrackis pabrėžia, kad jautrių duomenų atvejais daliai organizacijų aktualu DI sprendimus vykdyti savo infrastruktūroje, o ne vien viešojoje debesijoje.

    Jo vertinimu, Lenkijoje jau susiformavo keli centrai, kuriantys kompaktiškesnius kalbos modelius, galinčius tapti pagrindu lokalioms iniciatyvoms. Tačiau pagrindinis stabdis išlieka skaičiavimo galia: galingų serverių, akseleratorių ir kitos infrastruktūros poreikis auga, o dėl DI paklausos bumo komponentų kainos kyla visoje Europoje.

    Tai reiškia, kad net ir turint talentų bei aktyvią bendruomenę, ilgalaikis proveržis priklausys nuo to, ar pavyks užsitikrinti pakankamus skaičiavimo resursus. Kartu tai tampa ir strateginiu klausimu valstybėms bei regionui, siekiančiam mažinti priklausomybę nuo riboto skaičiaus pasaulinių tiekėjų.

  • Bielik.AI kūrėjai atskleidžia užkulisius: kaip bendruomenė augina lenkų dirbtinį intelektą

    Lenkijoje kuriamas dirbtinis intelektas Bielik.AI vis dažniau minimas kaip pavyzdys, kaip atviroji bendruomenė gali paspartinti nacionalinių kalbos modelių plėtrą. Projekto bendraautoris Sebastianas Kondrackis teigia, kad Bielik.AI šiandien yra ne vien technologija, o ekosistema, kurioje svarbiausią vaidmenį atlieka žmonės ir jų grįžtamasis ryšys.

    Pasak jo, patį modelį treniruoja nedidelė, specializuota komanda, turinti prieigą prie didelių skaičiavimo pajėgumų. Tačiau aplink ją susiformavo platesnis ratas kūrėjų ir testuotojų, kurie kuria pagalbines priemones, demonstracines aplinkas ir padeda vertinti rezultatus realiuose naudojimo scenarijuose.

    „Projekto šerdis yra komanda, kuri tiesiogiai treniruoja Bieliką, tačiau didžiausia stiprybė yra bendruomenė, kuri nuolat pateikia merytorišką grįžtamąjį ryšį“, – sakė Sebastianas Kondrackis.

    Plėtra už lenkų kalbos ribų

    Vienas ryškiausių pokyčių – modelio daugialypiškumas. Kondrackio teigimu, iš pradžių Bielik.AI buvo orientuotas į lenkų kalbą, tačiau duomenų valymo ir klasifikavimo metodai pasiteisino taip gerai, kad komanda ėmėsi plėsti kalbų aprėptį.

    Šiandien Bielik.AI jau aptarnauja daugiau nei 30 natūralių kalbų, o 2026 metais siekiama auginti vartotojų ir kūrėjų bazę ne tik Lenkijoje, bet ir Europoje. Tai atitinka bendrą rinkos kryptį, kai vis daugiau dėmesio skiriama mažesniems, konkrečioms užduotims pritaikomiems modeliams, kuriuos lengviau diegti organizacijų infrastruktūroje.

    Verslas nori DI, bet dažnai pritrūksta pasirengimo

    Kondrackis akcentuoja, kad įmonės DI diegimu susidomi vis dažniau, tačiau realių rezultatų neretai nepasiekia dėl neteisingai pasirinkto taikymo atvejo. Jo vertinimu, dalis projektų startuoja labiau dėl įvaizdžio ar mados, o ne dėl aiškiai pamatuotos verslo naudos.

    Kita dažna problema – organizacijų polinkis vertinti DI per populiarių pokalbių sistemų prizmę ir noras turėti analogišką sprendimą viduje. Tai greitai atsiremia į duomenų jautrumo, reguliavimo ir saugumo klausimus, ypač kai tvarkomi klientų, sveikatos, teisiniai ar valstybės sektoriaus duomenys.

    „Daugelis organizacijų nori turėti panašų sprendimą kaip populiariausios pokalbių sistemos, tačiau tuomet iškyla kaina, reguliavimas ir duomenų saugumas“, – sakė Sebastianas Kondrackis.

    Skaitmeninė suverenitetas ir skaičiavimo galios trūkumas

    Interviu metu pabrėžta, kad vietiniai kalbos modeliai gali prisidėti prie technologinio savarankiškumo, ypač kritiniuose sektoriuose. Tokiais atvejais svarbu, kad DI sprendimai galėtų veikti organizacijų ar valstybės valdomoje infrastruktūroje, o ne vien viešojoje debesijoje.

    Kondrackio teigimu, Lenkija jau turi kelis centrus, kuriančius kompaktiškus kalbos modelius, kurie gali tapti technologinio suvereniteto pagrindu. Tačiau pagrindinis ribotuvas išlieka skaičiavimo resursai: Europoje jaučiamas serverių komponentų paklausos spaudimas, o su DI bumu susijęs aparatūros brangimas daro įtaką tiek tyrimams, tiek komerciniams diegimams.

    Ši tendencija sutampa su platesne Europos kryptimi stiprinti puslaidininkių, duomenų centrų ir didelės galios skaičiavimo infrastruktūrą. Praktikoje tai reiškia, kad vietinių modelių ambicijos vis dažniau priklauso ne vien nuo talentų ir duomenų kokybės, bet ir nuo prieigos prie konkurencingų skaičiavimo pajėgumų.