Czym jest „model”?

Rozmawiasz z „AI”, ale tak naprawdę rozmawiasz z modelem: konkretnym systemem AI wytrenowanym na danych, aby generować odpowiedzi.

„AI” to ogólne pojęcie; „model” to konkretna wersja, z której możesz faktycznie korzystać. Do popularnych modeli należą GPT-4, Claude, Gemini i Llama, stworzone przez różne firmy.

Ten sam prompt może dawać bardzo różne wyniki w zależności od modelu.

Czym są parametry?

Rozmiar modelu mierzy się w parametrach: liczbach poznanych podczas trenowania, które kształtują sposób, w jaki model odpowiada.

Więcej parametrów oznacza zazwyczaj większe możliwości, ale także większą moc obliczeniową potrzebną do uruchomienia modelu.

GPT-4 ma szacunkowo ponad bilion parametrów. Na tej stronie używamy Qwen3 0.6B — zaledwie 600 milionów. To celowo niewielki model.

Duże modele wymagają drogich procesorów GPU i dużej ilości pamięci; model 0.6B może działać na zwykłym laptopie.

Kompromisem jest mniejsza moc przy złożonych zadaniach, ale ten model idealnie nadaje się do nauki inżynierii promptów. Jeśli potrafisz uzyskać dobre wyniki z małego modelu, Twoje prompty będą działać jeszcze lepiej na większych modelach.