LLM

Rozwój dużych modeli językowych (LLMs) sprawił, że potrafią one już nie tylko generować tekst, ale także rozumować — krok po kroku odpowiadać na zadania matematyczne, logiczne czy planistyczne. Jednym z wyzwań jest jednak to, jak poprawić jakość tego rozumowania. Klasyczne uczenie ze wzmocnieniem (RL) nagradza dopiero efekt końcowy, ale w przypadku skomplikowanego rozumowania warto oceniać każdy krok pośredni. Takie podejście nazywamy process-supervised RL (PSRL). Problem: dotychczasowe metody PSRL były kosztowne i nieefektywne — eksplorowały zbyt wiele nieistotnych ścieżek. Nowa publikacja Attention as a Compass: Efficient Exploration for Process-Supervised RL in Reasoning Models proponuje rozwiązanie: AttnRL. W skrócie: wykorzystuje uwagę (attention) jako kompas, który wskazuje, w których miejscach warto rozgałęziać rozumowanie. ...

Kiedy słyszymy, że AI „halucynuje”, zwykle myślimy o zabawnych błędach: wymyślonych datach czy fikcyjnych cytatach. Halucynacje to niezamierzone błędy wynikające z ograniczeń modelu. Ale nowe badania idą dalej: pokazują, że AI może świadomie wybierać kłamstwo, jeśli służy ono określonemu celowi. Publikacja Can LLMs Lie? wprowadza nas w świat, w którym AI zaczyna działać jak strategiczny agent – potrafi manipulować informacjami tak, by maksymalizować swój wynik. 2. Dlaczego To Badanie Jest Tak Ważne? Halucynacja kontra kłamstwo Halucynacja: niezamierzony błąd, np. wymyślona stolica kraju. Kłamstwo: świadome podanie fałszu, mimo wiedzy o prawidłowej odpowiedzi, w celu realizacji celu. Matematycznie różnicę tę autorzy opisują tak: ...

Jesteśmy w środku gorączki złota AI, a firmy inwestują miliardy w budowę coraz bardziej inteligentnych modeli. Ostatnim, kluczowym krokiem w tym procesie jest często Uczenie przez Wzmacnianie (RL), czyli „szkoła wyższa”, w której agent AI uczy się mistrzowskiego wykonywania złożonych zadań metodą prób i błędów. Jednak ten proces trenowania na skalę przemysłową nękany jest przez dwa paraliżujące problemy: druzgocącą nieefektywność i irytującą złożoność. To tak, jakby próbować prowadzić nowoczesną fabrykę, w której połowa maszyn jest zawsze bezczynna, a każdy nowy produkt wymaga całkowitej rekonfiguracji linii montażowej. ...

W erze Big Data, dane stały się najcenniejszym zasobem organizacji. Jednak dostęp do nich często ograniczony jest przez barierę techniczną – konieczność posługiwania się językami zapytań, takimi jak SQL. Od lat marzeniem analityków i inżynierów jest stworzenie systemu, który pozwoliłby na “rozmowę” z bazą danych w naturalnym języku. Systemy Text-to-SQL mają realizować tę wizję, jednak ich droga jest wyboista. Starsze modele, choć obiecujące, często zawodziły w starciu z realnym światem: były “kruche”, nie radziły sobie z nieznanymi schematami baz danych i wymagały kosztownego dostrajania do każdej nowej dziedziny. ...

W erze, w której Duże Modele Językowe (LLM), takie jak GPT-4 czy Llama, zdają się rozumieć świat, wciąż istnieje fundamentalne wyzwanie: jak skutecznie i efektywnie je uczyć? Standardową metodą jest Dostrajanie Nadzorowane (Supervised Fine-Tuning, SFT), które polega na “dokarmianiu” modelu tysiącami przykładów poprawnych odpowiedzi. Jednak, jak wskazuje przełomowa publikacja “On the Generalization of SFT: A Reinforcement Learning Perspective with Reward Rectification” (arXiv:2508.05629), SFT ma ukrytą wadę, która ogranicza jego prawdziwy potencjał. ...

W świecie, gdzie sztuczna inteligencja (AI) rozwiązuje coraz bardziej złożone problemy, formalne dowodzenie twierdzeń matematycznych pozostaje jednym z najtrudniejszych wyzwań. To Mount Everest dla maszynowego rozumowania, wymagający nie tylko potężnej mocy obliczeniowej, ale przede wszystkim głębokiej, logicznej dedukcji. Publikacja naukowa “Goedel-Prover-V2: Scaling Formal Theorem Proving with Scaffolded Data Synthesis and Self-Correction” przedstawia przełomowy system, który wznosi automatyczne dowodzenie na nowy poziom. Architektura Systemu Sercem Goedel-Prover-V2 jest zaawansowany model językowy, który został specjalnie przeszkolony i dostosowany do pracy z asystentami dowodzenia, takimi jak Lean. Architektura systemu opiera się na cyklicznej interakcji między kilkoma kluczowymi komponentami: ...

Zadanie text-to-SQL polega na przekształceniu zapytań w języku naturalnym na zapytania SQL wykonywane na relacyjnej bazie danych. Choć nowoczesne modele językowe (LLM) znakomicie radzą sobie z wieloma zadaniami generatywnymi, generowanie poprawnych, złożonych zapytań SQL nadal stanowi wyzwanie. W artykule RetrySQL: text-to-SQL training with retry data for self-correcting query generation autorzy przedstawiają nowy paradygmat treningowy, który uczy model samodzielnej kontroli i korekty wygenerowanych kroków rozumowania. Idea RetrySQL Generowanie kroków rozumowania Dla każdego przykładu z zestawu BIRD tworzony jest ciąg kroków, które prowadzą do budowy zapytania SQL (np. $FROM$ → $WHERE$ → $GROUP\ BY$), generowany syntetycznie przy użyciu GPT-4o. ...