Zpět na kurz

Velké jazykové modely (LLM)

18 min • +25 XP

Rozcvička

Krátké zopakování z předchozích lekcí. Po zobrazení ji můžeš přeskočit.

Po přihlášení se rozcvička sestaví z předchozích chyb, pastí a termínů opakování.

Teorie

Nejdřív si vytvoř pevný základ.

2.2 Velké jazykové modely (LLM)

Rozcvička: Co je váha? · Seřaď 3 kroky učení.

Otázky:

  1. Tokenizér hra: Kolik tokenů má "nejnezaměstnatelnější"? A kolik "cat"? Ukaž reálný rozklad na kousky.

Feedback: Čeština se láme na víc kousků než angličtina → víc tokenů → dráž a někdy hůř. Proto zní čeští modely někdy "přeloženě".

  1. Autocomplete hra (klíčová): Model dostal "Praha je hlavní město". Ukaž 5 nejpravděpodobnějších pokračování s procenty. Student vybere, co si myslí, že model zvolí.

Feedback: Tohle je celé LLM v jednom obrázku. Žádná databáze, žádné hledání — jen "co je pravděpodobné dál".

  1. Párování teploty: 3 výstupy na stejný prompt "Napiš první větu pohádky" → přiřaď k teplotě 0 / 0,7 / 1,5.

Feedback: Teplota = jak často si model dovolí sáhnout mimo nejpravděpodobnější slovo. Nízká pro fakta a kód, vyšší pro nápady.

  1. 🪤 ABCD: Když se LLM zeptám na fakt, co udělá?

a) prohledá internet b) najde odpověď v databázi c) vygeneruje nejpravděpodobnější text — a to bývá často, ale ne vždy, i pravda ✔ d) zavolá expertovi

Feedback: Pokud nemá připojený nástroj (vyhledávání, dokumenty), nehledá nic. Odtud plyne všechno ostatní.

  1. Detektiv halucinací: Odstavec o historii Prahy s 3 vloženými nepravdami (neexistující studie s konkrétním rokem, přesmyknuté datum, vymyšlené jméno autora). Klikni na ně.

Feedback: Všimni si vzorce — halucinace bývají nejpřesvědčivější tam, kde jsou nejkonkrétnější. Čísla, jména, citace = místa ke kontrole.

  1. Scénář kontextového okna: Dlouhý rozhovor, model "zapomněl" instrukci z začátku. Proč?

Feedback: Kontext je stůl, ne archiv. Co se nevejde, spadne na zem. Řešení: zopakuj instrukci, zkrať, nebo shrň.

Mikro-úkol: Zadej modelu stejný prompt 3× a najdi rozdíly. Pak zadej "odpověz jednoznačně a stručně" a porovnej.

---

Kontrolní otázky

Odpovídej postupně, feedback dostaneš ihned.

Otázka 1

Kolik tokenů mají „nejnezaměstnatelnější“ a „cat“?

Zjednodušená předpočítaná ukázka tokenizace; konkrétní model může slovo rozdělit jinak.

Klávesnice a dotyk: u každé položky vyber cíl v nabídce.

Otázka 2

Co model doplní po „Praha je hlavní město“?

Pravděpodobnosti jsou předpočítaná didaktická ukázka, ne živá inference.

Otázka 3

Přiřaď výstup k teplotě 0, 0,7 nebo 1,5.

Klávesnice a dotyk: u každé položky vyber cíl v nabídce.

Otázka 4

Co udělá LLM při dotazu na fakt bez připojeného nástroje?

Otázka 5

Najdi tři nepravdy v odstavci o historii Prahy.

Otázka 6

Proč model zapomněl instrukci ze začátku dlouhého rozhovoru?

Mikro-úkol

Dobrovolný úkol přidá XP, ale neblokuje dokončení lekce.

Zadej modelu stejný prompt 3× a najdi rozdíly. Pak zadej "odpověz jednoznačně a stručně" a porovnej.

Zapamatuj si

Tři myšlenky, ke kterým se můžeš vrátit.

  • Čeština se často láme na více tokenů než angličtina, proto může být dražší a někdy znít přeloženě.
  • Tohle je celé LLM v jednom obrázku.
  • Žádná databáze, žádné hledání — jen co je pravděpodobné dál.