W ostatnim czasie środowisko naukowe i technologiczne w Polsce zostało poruszone informacją o stworzeniu nowego, rodzimego modelu językowego o nazwie Qra. Ten ambitny projekt, realizowany przez naukowców z Politechniki Gdańskiej oraz Ośrodka Przetwarzania Informacji – Państwowego Instytutu Badawczego, ma szansę zrewolucjonizować sposób, w jaki postrzegamy i wykorzystujemy sztuczną inteligencję w kontekście języka polskiego.
Charakterystyka projektu Qra
Qra to efekt współpracy między Politechniką Gdańską a AI Lab z Ośrodka Przetwarzania Informacji. Projekt ten wyróżnia się na tle innych inicjatyw z zakresu sztucznej inteligencji przede wszystkim tym, że został stworzony na bazie ogromnego korpusu danych tekstowych wyłącznie w języku polskim. To podejście stanowi znaczący przełom w porównaniu do globalnych modeli, takich jak GPT czy Llama, które w przeważającej mierze bazują na tekstach anglojęzycznych.
Skala i innowacyjność
Zespół badawczy wykorzystał imponującą ilość danych – początkowo prawie 2 TB surowych tekstów, które po procesie oczyszczania i deduplikacji zostały zredukowane o połowę. Ta ogromna baza danych pozwoliła na stworzenie trzech wariantów modelu: Qra 1B, Qra 7B oraz Qra 13B, różniących się stopniem złożoności i możliwościami.
Pozostała część artykułu pod materiałem wideo:
Infrastruktura i proces tworzenia
Do realizacji projektu wykorzystano zaawansowaną infrastrukturę Centrum Kompetencji STOS na Politechnice Gdańskiej, w tym superkomputer Kraken. Proces trenowania modeli odbywał się na klastrze 21 kart graficznych Nvidia A100 80 GB, co pozwoliło znacząco skrócić czas potrzebny na wytrenowanie najbardziej złożonego modelu – z potencjalnych kilku lat do zaledwie miesiąca.
Unikalne cechy i możliwości Qra
Główną cechą wyróżniającą Qra jest jego specjalizacja w języku polskim. W przeciwieństwie do modeli takich jak GPT czy Mistral, które zawierają jedynie niewielki procent polskojęzycznych danych, Qra został w całości wytrenowany na polskich tekstach. Ta cecha ma kluczowe znaczenie dla jakości generowanych treści oraz zdolności modelu do rozumienia niuansów językowych charakterystycznych dla polszczyzny.
Testy przeprowadzone na modelach Qra 7B i Qra 13B wykazały, że osiągają one znacznie lepsze wyniki w zakresie modelowania języka polskiego niż ich odpowiedniki, takie jak Llama-2-7b-hf czy Mistral-7B-v0.1. Badania obejmowały m.in. analizę Perplexity na zbiorze 10 tysięcy zdań ze zbioru testowego PolEval-2018 oraz na 5 tysiącach długich dokumentów z 2024 roku.
Potencjalne zastosowania
Modele Qra mają szerokie spektrum potencjalnych zastosowań. Mogą stanowić podstawę dla rozwiązań informatycznych wymagających głębokiego zrozumienia języka polskiego, takich jak:
- klasyfikacja tekstów,
- automatyczne streszczanie dokumentów,
- zaawansowane systemy odpowiadania na pytania,
- analiza semantyczna treści w języku polskim.
Wyzwania i perspektywy rozwoju
Mimo imponujących osiągnięć, projekt Qra stoi przed szeregiem wyzwań. Chociaż Qra wykazuje wysoką jakość generowanych treści, zespół badawczy planuje dalsze prace nad dostrojeniem modeli. Celem jest zwiększenie ich efektywności w konkretnych zadaniach lingwistycznych i poznawczych.
Qra musi zmierzyć się z konkurencją ze strony uznanych, globalnych modeli językowych. Choć specjalizacja w języku polskim daje mu przewagę na rodzimym rynku, kluczowe będzie utrzymanie tempa rozwoju i innowacji.
Etyka i odpowiedzialne wykorzystanie AI
Jak w przypadku każdego zaawansowanego modelu AI, ważne jest zapewnienie, że Qra będzie wykorzystywany w sposób etyczny i odpowiedzialny. Konieczne może okazać się opracowanie wytycznych dotyczących jego stosowania w różnych kontekstach.
Co dalej?
Projekt Qra stanowi znaczący krok naprzód w dziedzinie polskiej sztucznej inteligencji i przetwarzania języka naturalnego. Jego unikalne podejście, koncentrujące się na specyfice języka polskiego, otwiera nowe możliwości w zakresie analizy i generowania treści w naszym ojczystym języku.
Choć trudno jednoznacznie stwierdzić, czy Qra “opanował język polski do perfekcji”, z pewnością możemy mówić o przełomowym osiągnięciu. Model ten nie tylko dorównuje, ale w niektórych aspektach przewyższa globalne rozwiązania w kontekście pracy z językiem polskim.
Przyszłość projektu Qra rysuje się obiecująco. Otwarte udostępnienie modeli w repozytorium OPI-PG na platformie Huggingface stwarza szansę na ich szerokie zastosowanie i dalszy rozwój przez społeczność naukową i technologiczną. To z kolei może przyczynić się do dalszego postępu w dziedzinie polskiej sztucznej inteligencji i umocnienia pozycji Polski na arenie międzynarodowych innowacji technologicznych.
Czytaj dalej:
