Model językowy

Artykuły o modelach językowych i ich możliwych zastosowaniach. Ta sekcja dotyczy GPT, LLaMA, Mistral i innych LLM - od podstaw do praktycznych zastosowań.

Nowe unijne przepisy dotyczące cenzury: Co oznaczają Chatcontrol, DSA, EMFA i ustawa o sztucznej inteligencji?

przez
Unijne przepisy dotyczące cenzury

W coraz bardziej zdigitalizowanym świecie spędzamy dużo czasu online: Czatując, robiąc zakupy, pracując, informując się. Jednocześnie zmieniają się zasady udostępniania, moderowania i kontrolowania treści. Ustawa o usługach cyfrowych (DSA), europejska ustawa o wolności mediów (EMFA), planowane rozporządzenie w sprawie zapobiegania i zwalczania niegodziwego traktowania dzieci w celach seksualnych (CSAR, często określane jako „kontrola czatu“) oraz ustawa o sztucznej inteligencji to kluczowe akty prawne zaproponowane przez Unię Europejską (UE) w celu uregulowania środowiska cyfrowego.

Na pierwszy rzut oka przepisy te mogą wydawać się odległe - ale mają one wpływ zarówno na Ciebie jako osobę prywatną, jak i na małe i średnie przedsiębiorstwa. Ten artykuł poprowadzi Cię krok po kroku: od pytania „Co jest tutaj planowane?“ do tła i osi czasu do zmiany perspektywy: Co to oznacza dla ciebie w codziennym życiu?

Czytaj więcej

Apple MLX vs. NVIDIA: Jak działa lokalna sztuczna inteligencja na komputerach Mac?

przez
Lokalna sztuczna inteligencja na Silicon z Apple Mac

Każdy, kto pracuje dziś ze sztuczną inteligencją, często najpierw myśli o ChatGPT lub podobnych usługach online. Wpisujesz pytanie, czekasz kilka sekund - i otrzymujesz odpowiedź tak, jakby na drugim końcu linii siedział bardzo oczytany, cierpliwy rozmówca. Ale o czym łatwo zapomnieć: Każde wejście, każde zdanie, każde słowo jest wysyłane do zewnętrznych serwerów przez Internet. To tam wykonywana jest właściwa praca - na ogromnych komputerach, których nigdy nie można zobaczyć.

Zasadniczo lokalny model językowy działa dokładnie w ten sam sposób - ale bez Internetu. Model jest przechowywany jako plik na komputerze użytkownika, jest ładowany do pamięci roboczej podczas uruchamiania i odpowiada na pytania bezpośrednio na urządzeniu. Technologia stojąca za nim jest taka sama: sieć neuronowa, która rozumie język, generuje teksty i rozpoznaje wzorce. Jedyna różnica polega na tym, że całość obliczeń pozostaje w firmie. Można powiedzieć: ChatGPT bez chmury.

Czytaj więcej

Szkolenie LoRA: Jak FileMaker 2025 upraszcza dostrajanie dużych modeli językowych

przez
Dokładne dostrojenie LoRA - FileMaker 2025

Świat sztucznej inteligencji jest w ciągłym ruchu. Nowe modele, nowe metody, a przede wszystkim nowe możliwości pojawiają się niemal co tydzień - a jednak jedno pozostaje niezmienne: nie każda innowacja techniczna automatycznie prowadzi do lepszego życia codziennego. Wiele rzeczy pozostaje eksperymentalnych, złożonych lub po prostu zbyt kosztownych do produktywnego wykorzystania. Jest to szczególnie widoczne w tak zwanym dostrajaniu dużych modeli językowych - metodzie specjalizacji generatywnej sztucznej inteligencji do własnych treści, terminów i tonacji.

Towarzyszyłem temu procesowi intensywnie przez ostatnie kilka miesięcy - najpierw w klasycznej formie, z Pythonem, terminalem, komunikatami o błędach i nerwowymi pętlami konfiguracji. A potem: z FileMaker 2025, krokiem, który mnie zaskoczył - bo nie był głośny, ale wyraźny. I dlatego, że pokazał, że jest inny sposób.

Czytaj więcej

Jak można dziś szkolić specjalistów AI - możliwości dla firm i stażystów

przez
Przeszkolenie specjalisty ds. sztucznej inteligencji

Jeszcze kilka lat temu sztuczna inteligencja była tematem dla instytucji badawczych i dużych korporacji. Mówiono o sieciach neuronowych, głębokim uczeniu i rozpoznawaniu mowy - ale nie odgrywało to prawie żadnej roli w życiu codziennym. Dziś sztuczna inteligencja nie jest już tematem przyszłości, ale rzeczywistością: pisze teksty, tworzy obrazy, analizuje dane i kontroluje procesy produkcyjne. Niezależnie od tego, czy chodzi o administrację, handel czy przemysł - można ją teraz znaleźć wszędzie.

Czytaj więcej

gFM-Business i przyszłość ERP: lokalna inteligencja zamiast zależności od chmury

przez
gFM-Business i sztuczna inteligencja + graf wiedzy

Od ponad dekady oprogramowanie gFM-Business jest synonimem czegoś wyjątkowego na niemieckim rynku ERP: nie jest oparte na uciążliwym, trudnym w utrzymaniu systemie, ale na lekkiej, konfigurowalnej i wizualnie modelowanej platformie FileMaker. Ma to wiele zalet: gFM-Business może być indywidualnie rozbudowywany, działa w systemach Windows, macOS i iOS i może być dostosowywany zarówno przez programistów, jak i ambitnych użytkowników.

Wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji (AI) - w szczególności dzięki tak zwanym modelom językowym, takim jak ChatGPT - pojawiają się nowe możliwości, które wykraczają daleko poza tradycyjną automatyzację. gFM-Business aktywnie przygotowuje się na tę przyszłość: w celu nie tylko zarządzania danymi, ale także odblokowywania wiedzy.

Czytaj więcej

Sztuczna inteligencja: które miejsca pracy są zagrożone i jak możemy się teraz uzbroić?

przez
Które zawody zostaną w przyszłości wyeliminowane przez sztuczną inteligencję?

Żadna inna zmiana technologiczna nie wkradła się do naszego codziennego życia tak szybko jak sztuczna inteligencja. To, co wczoraj uważano za wizjonerską technologię przyszłości, dziś jest już rzeczywistością - czy to w pisaniu SMS-ów, programowaniu, diagnozowaniu, tłumaczeniu, czy nawet tworzeniu muzyki, sztuki lub briefów prawnych.

Czytaj więcej

Integracja MLX w FileMaker 2025: Lokalna sztuczna inteligencja jako nowy standard

przez
Lokalna sztuczna inteligencja z MLX i FileMaker

Podczas gdy MLX został pierwotnie uruchomiony jako eksperymentalny framework przez Apple Research, w ostatnich miesiącach nastąpił cichy, ale znaczący rozwój: Wraz z wydaniem FileMaker 2025, Claris mocno zintegrował MLX z serwerem jako natywną infrastrukturę AI dla Apple Silicon. Oznacza to, że każdy, kto pracuje z komputerem Mac i polega na Apple Silicon, może nie tylko uruchamiać modele MLX lokalnie, ale także używać ich bezpośrednio w FileMaker - z natywnymi funkcjami, bez żadnych warstw pośrednich.

Czytaj więcej

MLX na Apple Silicon jako lokalna sztuczna inteligencja w porównaniu z Ollama & Co.

przez
Lokalna sztuczna inteligencja na komputerach Mac z MLX

W czasach, gdy scentralizowane usługi AI, takie jak ChatGPT, Claude czy Gemini, dominują na pierwszych stronach gazet, wielu profesjonalnych użytkowników ma rosnące zapotrzebowanie na alternatywę - lokalną, samokontrolującą się infrastrukturę AI. Zwłaszcza w przypadku procesów kreatywnych, wrażliwych danych lub powtarzających się przepływów pracy, lokalne rozwiązanie jest często bardziej zrównoważoną i bezpieczną opcją.

Każdy, kto pracuje z komputerem Mac - zwłaszcza z Apple Silicon (M1, M2, M3 lub M4) - może teraz znaleźć niesamowicie potężne narzędzia do uruchamiania własnych modeli językowych bezpośrednio na urządzeniu. W centrum tego wszystkiego znajduje się nowy, w dużej mierze nieznany komponent: MLX, platforma uczenia maszynowego opracowana przez Apple, która prawdopodobnie będzie odgrywać coraz większą rolę w ekosystemie sztucznej inteligencji firmy w nadchodzących latach.

Czytaj więcej

↑