Large Language Model (LLM): Ako funguje veľký jazykový model a kde sa využíva
LLM (Large Language Model, teda veľký jazykový model) je typ umelej inteligencie, ktorý rozumie a generuje text podobne ako človek. Funguje ako mimoriadne pokročilé automatické dopĺňanie textu: na základe kontextu predpovedá, aké slová budú nasledovať. Práve na tomto princípe stoja nástroje ako ChatGPT, Claude či Gemini, s ktorými dnes pracujú milióny ľudí.
V článku sa dozvieš:
Čo je LLM?
LLM (Large Language Model) je typ umelej inteligencie navrhnutý na prácu s prirodzeným jazykom: dokáže text čítať, analyzovať aj vytvárať tak, aby pôsobil prirodzene a zrozumiteľne. Zjednodušene si ho predstav ako veľmi sčítaného pomocníka, ktorý prešiel obrovské množstvo textov a naučil sa, ako na seba slová a vety nadväzujú. LLM patrí do oblasti strojového učenia (machine learning) a predstavuje jednu z najpokročilejších foriem jazykovej umelej inteligencie.
V praxi sa Large Language Model využíva na široké spektrum úloh. Dokáže odpovedať na otázky, sumarizovať texty, prekladať medzi jazykmi, analyzovať dokumenty, generovať obsah alebo pomáhať pri automatizácii procesov vo firmách.
Medzi najznámejšie veľké jazykové modely patria ChatGPT, Claude alebo Gemini, ktoré sa dnes využívajú v podnikových nástrojoch, vzdelávaní, zdravotníctve aj v bežných aplikáciách, s ktorými sa používatelia stretávajú každý deň. To, čo majú spoločné, je spôsob práce s jazykom: neriešia úlohu podľa vopred napísaných pravidiel, ale na základe vzorcov, ktoré si osvojili z obrovského množstva textu. Práve preto dokážu pružne reagovať aj na otázky, s akými sa počas tréningu nikdy nestretli.
Definícia: Od klasických jazykových modelov k LLM
Ešte pred vznikom veľkých jazykových modelov existovali jednoduchšie jazykové modely, ktoré dokázali pracovať len s obmedzeným kontextom. Patria sem napríklad n-gramové modely, ktoré vedeli predpovedať ďalšie slovo na základe niekoľkých predchádzajúcich slov v texte. Problém spočíval v tom, že tieto modely mali zásadné obmedzenia: nerozumeli významu viet a nedokázali zachytiť širšie súvislosti. Ich presnosť bola preto pomerne nízka.
Najväčší zlom vo vývoji umelej inteligencie prišiel s nástupom neurónových sietí, najmä s transformer architektúrou (transformátorová architektúra), ktorá umožňuje spracovať celý text naraz a zamerať sa na jeho najdôležitejšie časti.
Práve vďaka transformer architektúre dnes existujú modely ako GPT od OpenAI či Gemini od Google, ktoré disponujú miliardami parametrov a dokážu pracovať s kontextom na úrovni celého rozhovoru.
Čo robí LLM „veľkým“?
LLM je „veľký“ najmä preto, že pracuje s obrovským počtom parametrov (od stoviek miliárd až po jednotky biliónov) a s enormným množstvom trénovacích dát. Vďaka tomu dokáže generovať text, ktorý pôsobí prirodzene a súvisle.
V čom spočíva „veľkosť“: Miliardy parametrov a obrovské trénovacie dáta
Každý veľký jazykový model pozostáva z tzv. parametrov, teda číselných hodnôt. Zjednodušene sú to „gombíky“, ktoré sa počas tréningu jemne nastavujú tak, aby model čo najlepšie predpovedal ďalšie slovo. Ich počet ovplyvňuje, aké komplexné vzťahy dokáže LLM rozpoznať a ako presne vie predpovedať ďalšie slovo či vetu. Platí, že čím viac parametrov model má, tým je jeho výstup zvyčajne plynulejší a presvedčivejší, no zároveň rastie aj náročnosť na výpočtový výkon a pamäť.
Aktuálne modely, s ktorými sa bežne stretávame, majú stovky miliárd až jednotky biliónov parametrov. Okrem samotných parametrov majú LLM k dispozícii aj terabajty textových dát z rôznych oblastí, na základe ktorých sa priebežne zlepšujú a dokážu:
- pochopiť jazyk v kontexte,
- generovať presvedčivé odpovede,
- rozoznať významové nuansy.
LLM a umelá inteligencia (AI)
LLM sú súčasťou širokej oblasti známej ako umelá inteligencia (AI). Presnejšie patria do strojového učenia (machine learning) a hlbokého učenia (deep learning). Pre lepší prehľad si pozri základné rozdiely medzi jednotlivými pojmami:
- Umelá inteligencia (AI): oblasť zameraná na vytváranie systémov, ktoré napodobňujú ľudské správanie a myslenie.
- Strojové učenie (machine learning): umožňuje AI zlepšovať sa na základe dát bez potreby explicitného programovania.
- Hlboké učenie (deep learning): typ strojového učenia, ktorý spracúva komplexné vzorce pomocou viacvrstvových neurónových sietí.
- Veľké jazykové modely: špecifická oblasť hlbokého učenia zameraná na porozumenie a generovanie prirodzeného jazyka.
…LLM patria v súčasnosti medzi najvýkonnejšie modely umelej inteligencie? Je to najmä vďaka tomu, že kombinujú obrovské množstvo dát s rozsiahlymi výpočtovými zdrojmi a využívajú transformer architektúru.
Ako funguje LLM?
LLM funguje tak, že predpovedá ďalšie slovo (token) na základe pravdepodobnostných vzorcov, ktoré sa naučil z miliárd textov. Model nepracuje s porozumením v ľudskom zmysle slova, ale s matematickým vyhodnocovaním vzťahov medzi slovami v kontexte celého textu. Základom tohto procesu je transformer architektúra, tokenizácia a predikcia ďalšieho tokenu.
Architektúra Transformer: Mechanizmus pozornosti (self-attention)
Transformer architektúra bola po prvýkrát predstavená v roku 2017 v štúdii Attention Is All You Need a okamžite začala meniť oblasť umelej inteligencie. Pred jej vznikom modely spracúvali text spravidla sekvenčne, po jednom slove alebo vete. V praxi to znamenalo, že ak sa na začiatku textu objavila dôležitá informácia, model si ju na konci už nepamätal. A to bol zásadný problém.
Transformer však priniesol efektívne riešenie: mechanizmus pozornosti (attention), konkrétne self-attention. Vďaka nemu sa model dokáže sústrediť na relevantné časti textu nezávisle od toho, kde sa v ňom nachádzajú. Ak sa napríklad v dlhom odseku spomenie meno postavy a o niekoľko viet neskôr zámeno „ona“, self-attention pomôže modelu prepojiť ich dohromady. Navyše model spracúva všetky slová naraz, nie po jednom, čo výrazne zrýchľuje tréning aj generovanie.
Tokenizácia: Ako modely spracúvajú text
Tokenizácia je proces, pri ktorom sa text rozdeľuje na menšie jednotky (tzv. tokeny) a následne sa prevádza do číselnej podoby, ktorej model najlepšie rozumie. Token nemusí byť celé slovo. Často ide o časť slova, príponu alebo interpunkčné znamienko, takže dlhšie či zriedkavé slová sa rozdelia na viac tokenov. Platí, že čím je tokenizácia detailnejšia, tým lepšie model chápe jazyk. Na druhej strane sa tým zvyšuje výpočtová náročnosť aj počet tokenov, ktoré model musí spracovať, čo priamo súvisí s cenou a rýchlosťou.
Základná funkcia: Predikcia ďalšieho tokenu (slova)
Na prvý pohľad sa môže zdať, že LLM nad odpoveďou „premýšľa“. V skutočnosti však predpovedá ďalší token na základe všetkých predchádzajúcich. Ak mu napríklad napíšeš vetu „Pes stojí pri…“, model na základe pravdepodobnosti a tréningových dát určí najpravdepodobnejšie pokračovanie.
Každá odpoveď LLM je teda výsledkom štatistickej predikcie, nie vedomého rozhodovania alebo pochopenia v ľudskom zmysle slova. Model pritom zohľadňuje len text, ktorý sa zmestí do jeho tzv. kontextového okna (context window), teda maximálneho množstva textu, s ktorým vie naraz pracovať. Preto sa tá istá otázka môže zodpovedať mierne odlišne v závislosti od toho, čo jej predchádzalo, a preto modely s väčším kontextovým oknom lepšie zvládajú dlhé dokumenty a rozhovory.
Ako sa veľké jazykové modely učia?
Veľké jazykové modely sa učia na obrovskom množstve textových dát, z ktorých odvodzujú jazykové vzorce, významy a súvislosti. Cieľom učenia nie je zapamätať si fakty, ale naučiť sa, ako jazyk funguje a ako sa slová a vety správajú v rôznych kontextoch.
Na rozdiel od tradičných systémov založených na pevných pravidlách LLM nepracuje s presne naprogramovanými odpoveďami. Funguje na princípe pravdepodobnostných modelov, ktoré vyhodnocujú vzorce v jazyku. Dá sa to prirovnať k človeku, ktorý prečíta tisíce kníh a postupne si vytvorí cit pre jazyk, štýl a význam. Práve vďaka tomu dokáže LLM reagovať flexibilne, prispôsobovať sa rôznym témam a formulovať odpovede podľa kontextu.
Zaujímavým javom je, že niektoré schopnosti sa u modelov objavia až pri dostatočnej veľkosti a množstve dát, hoci ich nikto explicitne neučil. Menší model napríklad nemusí zvládnuť viackrokovú úvahu, zatiaľ čo väčší model trénovaný na porovnateľných dátach ju zvládne. Tréning najväčších modelov preto vyžaduje značné výpočtové zdroje a je jedným z dôvodov, prečo ich vývoj sústreďuje len niekoľko veľkých spoločností.
Tréning a doladenie LLM (pre-training, fine-tuning, RLHF, prompt engineering)
Tréning LLM prebieha v niekoľkých fázach: predtréning (pre-training), jemné doladenie (fine-tuning), učenie s ľudskou spätnou väzbou (RLHF) a napokon prompt engineering na strane používateľa. Každá z týchto fáz má svoj špecifický význam.
1. Predtréning (pre-training)
V tejto fáze model spracúva obrovské množstvo textových dát z webových stránok, článkov, kníh či konverzácií. Cieľom nie je zapamätať si konkrétne fakty, ale pochopiť vzťahy medzi slovami a vetami. Prebieha to bez potreby ľudského označovania dát: model dostane text, v ktorom je zakryté nasledujúce slovo, a jeho úlohou je ho uhádnuť. Opakovaním tohto procesu na miliardách viet sa vytvára akási „mentálna mapa jazyka“, ktorá neskôr slúži na generovanie prirodzeného textu.
2. Jemné doladenie (fine-tuning) a učenie s ľudskou spätnou väzbou (RLHF)
Počas jemného doladenia sa model trénuje na špecializovaných dátach, napríklad z oblasti práva, medicíny či technológií. Pri niektorých modeloch, ako sú modely GPT, sa využíva aj metóda RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), teda učenie s ľudskou spätnou väzbou. V praxi to znamená, že ľudia hodnotia viacero odpovedí modelu a určujú, ktorá z nich je najlepšia. Model sa tak učí nielen to, čo je jazykovo správne, ale aj to, čo je pre používateľa užitočné, bezpečné a v súlade s pokynmi. Práve táto fáza výrazne prispieva k tomu, aby model odmietal škodlivé požiadavky a držal sa témy.
3. Prompt engineering: Ako dosiahnuť, aby model robil presne to, čo chceš
Keď je model „nasýtený“ dátami, dôležité je, aby sme sa my naučili správne formulovať otázky a inštrukcie, ktoré mu dávame. Pamätaj, že LLM nevie čítať myšlienky. Kvalita jeho odpovedí vždy závisí aj od kvality tvojho vstupu. Vágna požiadavka („napíš niečo o marketingu“) prinesie všeobecnú odpoveď, zatiaľ čo konkrétny prompt engineering s uvedeným cieľom, cieľovou skupinou, tónom a rozsahom vedie k oveľa použiteľnejšiemu výstupu. Preto je užitočnou zručnosťou pri práci s akýmkoľvek modelom.
Kde sa Large Language Model využíva? Príklady z praxe
Large Language Modely sa v praxi využívajú na generovanie textu, konverzačné chatboty a zákaznícku podporu, strojový preklad, analýzu dát aj asistenciu pri programovaní. Tým, že dokážu porozumieť jazyku, sú mimoriadne univerzálne a vhodné nielen na pracovné, ale aj voľnočasové využitie. Medzi oblasti, v ktorých sa s nimi stretneš najčastejšie, patria:
Generovanie textu a obsahu (copywriting, články)
Toto je jedna z oblastí, kde sú LLM už bežnou súčasťou. Dokážu písať celé články, blogy, reklamné texty, produktové popisy či e-maily. Sú výborné aj na návrhy nadpisov alebo príspevkov na sociálne siete. Mnohým redakciám pomáhajú pri tvorbe súhrnov správ alebo pri skracovaní dlhých textov. V praxi LLM najlepšie poslúži ako pomocník, ktorý pripraví prvý návrh, no finálnu kontrolu faktov a štýlu má stále na starosti človek.
Konverzačná AI a chatboty (zákaznícka podpora)
Vďaka schopnosti viesť plynulý dialóg sú LLM základom inteligentných chatbotov a virtuálnych asistentov. Firmy ich využívajú v zákazníckej podpore, kde dokážu odpovedať na bežné otázky 24 hodín denne, 7 dní v týždni. Odbremenia tým podporný tím od opakujúcich sa otázok a zložitejšie prípady odovzdajú živému operátorovi. Moderné riešenia navyše prepájajú LLM s internou databázou firmy, takže chatbot odpovedá na základe reálnych a aktuálnych údajov, nielen všeobecných znalostí modelu.
Strojový preklad a analýza sentimentu
LLM stoja aj za modernými prekladovými systémami, ktoré sú omnoho presnejšie než staršie štatistické prekladače. Dôvodom je, že dokážu rozpoznať kontext aj kultúrne odtiene jazyka.
Asistencia pri kódovaní a vývoji softvéru
Veľké jazykové modely dnes pomáhajú aj programátorom. Skvelými príkladmi sú GitHub Copilot alebo asistenti zabudovaní priamo v editoroch kódu, ktoré dokážu dopĺňať kód, vysvetľovať chyby či navrhovať riešenia.
Novším smerom je nasadenie LLM v agentických systémoch. AI agenti dokážu na základe LLM samostatne plánovať a vykonávať viackrokové úlohy, nielen odpovedať na jednotlivé otázky.
V msg life Slovakia sa LLM nástroje využívajú aj v procese vývoja a testovania insurtech softvéru.
Príklady LLM a ich rozdiely
Existuje viacero veľkých jazykových modelov, ktoré sa líšia architektúrou, spôsobom tréningu a účelom. K najznámejším patria GPT, Claude, Gemini, LLaMA a Mistral. Hoci všetky patria do kategórie LLM, oplatí sa poznať základné rozdiely medzi nimi.
Modely založené na GPT
Ide o najznámejšie LLM, s ktorými sa stretávajú aj bežní používatelia internetu. Prvé verzie GPT sa učili z verejne dostupných textov na internete. GPT-3 so 175 miliardami parametrov už vedel písať kvalitné články, prekladať vety či dokonca programovať. Aktuálne modely rady GPT-6 poskytujú veľmi presné odpovede, lepšie zvládajú prácu s dlhým textom a výrazne znižujú halucinácie oproti starším verziám. Vývoj pritom pokračuje veľmi rýchlym tempom, takže konkrétne označenie verzie sa môže o pár mesiacov líšiť.
Modely od Google
Medzi populárne modely od Google patria Gemini a BERT. Spoločnosť zvolila mierne odlišný prístup ako OpenAI. Model BERT bol priekopníckym modelom zameraným na pochopenie významu textu. Využíva obojsmerný prístup, čo mu umožňuje analyzovať kontext slov z oboch strán súčasne, a je určený predovšetkým na analýzu a klasifikáciu textu, nie na jeho generovanie. Gemini je novšia generácia multimodálnych modelov: aktuálne verzie (napríklad Gemini 3.8 Flash) dokážu pracovať s textom, obrázkami, zvukom aj videom.
Ďalšie významné LLM
- Claude od spoločnosti Anthropic je známy dôrazom na bezpečnosť a etiku AI. Aktuálna verzia Claude Opus 5.5 vyniká v analýze dlhých dokumentov, kódovaní a agentických úlohách.
- LLaMA od spoločnosti Meta je popredný open-source model, ktorý sprístupňuje výkonné jazykové modely širšej komunite. Aktuálna generácia LLaMA 4 stavia na architektúre Mixture-of-Experts a ponúka modely rôznych veľkostí.
- Mistral od francúzskej spoločnosti Mistral AI ponúka efektívne open-source modely pod licenciou Apache 2.0, napríklad rady Mistral Large a Mistral Small.
Nasledujúca tabuľka zhŕňa najznámejšie LLM a ich hlavné rozdiely (stav k októbru 2026):
| Model | Tvorca | Typ | Silná stránka | Typický use case |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 | OpenAI | Closed source | Všeobecné schopnosti, práca s dlhým kontextom | Copywriting, analýza, kódovanie |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic | Closed source | Bezpečnosť, dlhé dokumenty, kódovanie | Analýza dokumentov, agentické úlohy |
| Gemini 3.x | Closed source | Multimodalita (text, obraz, zvuk, video) | Integrácia s Google ekosystémom | |
| LLaMA 4 | Meta | Open source | Flexibilita, lokálne nasadenie | Vlastný fine-tuning, enterprise |
| Mistral | Mistral AI | Open source | Efektivita, licencia Apache 2.0 | Cost-efficient nasadenie |
Verzie modelov sa menia veľmi rýchlo, preto si aktuálny stav vždy over na oficiálnych stránkach jednotlivých poskytovateľov.
Etika, obmedzenia a riziká LLM
Napriek svojim schopnostiam majú LLM aj jasné limity a riziká. Patria k nim halucinácie, zaujatosť z tréningových dát a bezpečnostné otázky vrátane ochrany súkromia. Poznať ich je rovnako dôležité ako poznať samotné schopnosti modelov.
Halucinácie a problémy faktickej presnosti
LLM niekedy vytvárajú vymyslené informácie, ktoré však prezentujú ako fakty. Tento stav sa nazýva halucinácia a môže byť nebezpečný, pretože vedie k šíreniu nepravdivých údajov a hoaxov. Dôvodom je to, že modely neoverujú fakty, iba predpovedajú pravdepodobné pokračovanie textu na základe vzorcov, ktoré sa naučili. Halucinácie sú preto najrizikovejšie tam, kde znejú najpresvedčivejšie: pri konkrétnych číslach, citáciách, právnych alebo zdravotných informáciách. Preto si informácie z LLM vždy over z dôveryhodných zdrojov.
Zaujatosť a kvalita tréningových dát
Každý model je len taký objektívny, aké objektívne sú jeho tréningové dáta. Ak model trénuje na textoch, ktoré obsahujú kultúrne, rodové alebo ideologické predsudky, môže ich nevedome reprodukovať. Výsledkom sú zaujaté alebo skreslené odpovede, ktoré uprednostňujú len určitú skupinu či názor. Problém sa zväčšuje pri jazykoch a témach, ku ktorým existuje menej kvalitných dát, čo sa týka aj slovenčiny. Preto je pri citlivých rozhodnutiach dôležité výstupy modelu kriticky posudzovať a nespoliehať sa na ne slepo.
Bezpečnostné riziká a ochrana súkromia
LLM pracujú s obrovským množstvom dát, ktoré môžu obsahovať aj citlivé informácie. Tie by mohli byť v prípade zneužitia rizikové. Preto je mimoriadne dôležité, aby spoločnosti vyvíjajúce tieto modely dbali na vysokú úroveň bezpečnosti a dodržiavali zásady ochrany osobných údajov, ako je napríklad GDPR. Rovnaká opatrnosť platí aj na strane používateľa: do verejných nástrojov nezadávaj citlivé firemné ani osobné údaje, pokiaľ nemáš istotu, ako sa s nimi ďalej nakladá.
…vývojári už dnes zavádzajú rôzne techniky na znižovanie zaujatosti modelov? Úplnú neutralitu však zatiaľ dosiahnuť nie je možné.
FAQ: Často kladené otázky o LLM
Čo je Large Language Model (LLM)?
Large Language Model, alebo veľký jazykový model, je systém umelej inteligencie, ktorý sa učí generovať a rozumieť ľudskému jazyku. Počas tréningu spracuje obrovské množstvo textov, v rámci ktorých si všíma vzťahy medzi slovami a vetami. Takýmto spôsobom dokáže písať články, odpovedať na otázky, sumarizovať informácie a podobne.
Dokáže LLM naozaj rozumieť textu?
Nie takým spôsobom ako človek. LLM totiž nemá vlastné vedomie. To, aké slovo najlepšie zapadne do vety alebo kontextu, predpovedá na základe štatistických vzorcov. Model teda presne nevie, čo slová znamenajú, dokáže len simulovať jazykové správanie.
Je LLM to isté ako ChatGPT?
Nie úplne. ChatGPT je aplikácia, ktorá využíva LLM. Inak povedané, LLM je základný model, zatiaľ čo ChatGPT je rozhranie, ktoré ti umožňuje s ním komunikovať, vytvárať texty alebo používať ďalšie funkcie, ktoré sú k dispozícii.
Môžem si vytvoriť vlastný LLM?
Čiastočne áno. Môžeš na to použiť open-source modely, ktoré si vieš doladiť presne podľa svojich predstáv a potrieb. Pre takéto riešenie sa najčastejšie rozhodujú väčšie firmy alebo startupy, ktoré potrebujú veľmi špecifický LLM pre svoje interné účely.
Aký je rozdiel medzi machine learning a LLM?
Machine learning je všeobecný pojem pre metódy, pri ktorých sa systémy učia z dát bez priameho programovania. LLM sú jednou z jeho podkategórií. Tieto modely sú známe tým, že na spracovanie prirodzeného jazyka využívajú transformer architektúru.
Čo sú halucinácie LLM?
Halucinácia je situácia, keď LLM vygeneruje informáciu, ktorá znie dôveryhodne, no je nepravdivá alebo úplne vymyslená. Vzniká preto, že model neoveruje fakty, ale predpovedá pravdepodobné pokračovanie textu. Výstupy z LLM si preto pri dôležitých rozhodnutiach vždy over z dôveryhodných zdrojov.
Kde sa LLM využívajú v praxi?
LLM sa v praxi využívajú na tvorbu obsahu, chatboty a zákaznícku podporu, strojový preklad, analýzu dát a asistenciu pri programovaní. Stretneš sa s nimi v marketingu, zdravotníctve, vzdelávaní aj vo vývoji softvéru. Vďaka porozumeniu jazyku sú univerzálne a nasadzujú sa všade, kde treba spracovať alebo generovať text.
LLM ako motor umelej inteligencie
LLM sú dnes motorom väčšiny nástrojov umelej inteligencie, s ktorými prichádzame denne do kontaktu: od chatbotov cez prekladače až po asistentov pri programovaní. Umožňujú počítačom porozumieť ľudskému jazyku, tvoriť obsah, prekladať, analyzovať údaje či pomáhať pri programovaní. Napriek tomu však treba mať na pamäti, že s používaním LLM prichádza aj zodpovednosť. LLM nie je neomylný a informácie, ktoré poskytuje, je potrebné si vždy dôkladne overiť.
Zdroje:
- https://arxiv.org/abs/1706.03762
- https://www.edps.europa.eu/data-protection/technology-monitoring/techsonar/large-language-models-llm_en
- Generácie X, Y, Z a baby boomers na pracovisku: Ako s nimi pracovať?
- Ako napísať jednoduchý motivačný list do zamestnania + VZOR motivačného listu
- Žiadosť o prijatie do zamestnania: Vzor a ako ju napísať
- Šikana na pracovisku: bossing, mobbing. Ako proti nim bojovať?
- Otázky na pohovore pre budúceho zamestnanca aj zamestnávateľa s odpoveďami
- IT novinky zo sveta technológií
