Czym różni się LLM od klasycznego NLP? Proste porównanie

Podstawowe pojęcia: czym jest klasyczne NLP, a czym LLM

Klasyczne NLP – przetwarzanie języka krok po kroku

Klasyczne NLP (Natural Language Processing) to zestaw technik, algorytmów i modeli, które mają pozwolić komputerom analizować i rozumieć tekst lub mowę. Przez lata dominowało podejście modułowe: tekst był rozbijany na kolejne etapy przetwarzania, a każdy krok odpowiadał za inny fragment „rozumienia” języka.

Typowy klasyczny pipeline NLP wyglądał następująco:

• tokenizacja – podział tekstu na słowa lub znaki,
• lematyzacja i stemming – sprowadzenie słów do form podstawowych (np. „pisaliśmy” → „pisać”),
• tagowanie części mowy – przypisanie każdemu słowu roli gramatycznej (rzeczownik, czasownik itd.),
• rozpoznawanie jednostek nazwanych (NER) – identyfikacja nazw własnych, osób, firm, miejsc,
• analiza składniowa – drzewo zależności między słowami,
• analiza semantyczna – próba uchwycenia znaczenia zdań i relacji.

Każdy z tych etapów to osobny komponent, często oparty na innych algorytmach: od reguł lingwistycznych, przez modele statystyczne (np. HMM, CRF), po mniejsze sieci neuronowe. Całość przypomina linię produkcyjną, w której częściowo „twardo zakodowane” zasady mieszają się z uczeniem maszynowym.

Taka architektura ma jedną zaletę: nad wieloma etapami da się mieć precyzyjną kontrolę. Można ręcznie modyfikować reguły, poprawiać słowniki, optymalizować konkretne moduły. Minusy szybko wychodzą na jaw przy złożonych zadaniach – błędy z wcześniejszych kroków propagują się dalej, a całość jest mało elastyczna przy zmianach domeny czy języka.

LLM – duże modele językowe jako uniwersalny „silnik języka”

LLM (Large Language Model) to inna filozofia. Zamiast wielu modułów wyspecjalizowanych w wąskich zadaniach, powstaje jeden bardzo duży model sieci neuronowej (najczęściej typu transformer), który uczy się na ogromnych korpusach tekstu przewidywać kolejne słowa w zdaniu. Z tego prostego celu treningowego wyrasta zaskakująco szeroki zakres umiejętności.

Duży model językowy:

• nie ma „twardo wbudowanych” reguł gramatyki – uczy się ich statystycznie z danych,
• tworzy reprezentacje (wektory) słów, zdań i dokumentów, które przechowują informacje o znaczeniu i kontekście,
• potrafi wykonywać wiele zadań językowych, nawet tych, do których nie był explicite trenowany (tzw. emergentne umiejętności),
• może być sterowany za pomocą promptów (poleceń tekstowych), bez konieczności pisania kodu czy trenowania osobnych modeli.

LLM to już nie tylko kolejny element pipeline’u NLP – często zastępuje większość poprzednich kroków: rozumienie kontekstu, parafrazę, tłumaczenie, klasyfikację, generowanie tekstu. W praktyce staje się uniwersalnym „silnikiem języka”, do którego podłącza się konkretne aplikacje (chatboty, wyszukiwarki semantyczne, systemy podpowiedzi).

Skąd te różnice? Krótko o fundamentach obu podejść

Różnica między klasycznym NLP a LLM wynika głównie z:

• skali danych – klasyczne modele pracowały na stosunkowo ograniczonych, starannie oznaczonych zbiorach; LLM trenują na tysiącach razy większych kolekcjach (internet, książki, kod),
• architektury – od prostszych modeli liniowych i niskopoziomowych sieci neuronowych do bardzo głębokich transformerów z setkami miliardów parametrów,
• filozofii projektowania – z podejścia „wiele małych, specjalistycznych komponentów” na rzecz „jeden potężny, ogólny model + dostrajanie/promptowanie”.

W efekcie pytanie „Czym różni się LLM od klasycznego NLP?” jest tak naprawdę pytaniem o zmianę paradygmatu w całej dziedzinie przetwarzania języka: od reguł i wąskich modeli do jednego, uniwersalnego, probabilistycznego modelu języka.

Architektura: modularny pipeline vs monolityczny model transformera

Pipeline klasycznego NLP – zestaw wyspecjalizowanych klocków

W klasycznym NLP system językowy przypomina układankę z wielu elementów. Każdy moduł był zwykle rozwijany, testowany i wdrażany osobno. Przykładowa architektura:

1. Preprocessing (czyszczenie tekstu, usuwanie HTML, normalizacja znaków),
2. Tokenizer (podział na tokeny: słowa, znaki interpunkcyjne),
3. Lematyzator / stemmer,
4. Tagger części mowy (POS-tagger),
5. Parser składniowy,
6. Moduł NER,
7. Moduł specyficzny dla zadania (np. klasyfikator sentymentu, system QA).

Każdy element mógł używać innych technologii: reguł lingwistycznych (gramatyki formalne, regexy), klasycznych algorytmów ML (SVM, Naive Bayes), prostych sieci neuronowych (RNN, LSTM) czy modeli n-gramowych. Inżynierowie NLP integrowali to w całość za pomocą kodu w Pythonie, Javie albo C++.

Plusy takiego podejścia:

• dobra kontrola nad poszczególnymi etapami,
• możliwość ręcznego poprawiania jakości konkretnych kroków (np. słowniki wyjątków w lematyzatorze),
• łatwiejsza interpretacja tego, co robi system – da się prześledzić pipeline i zobaczyć, gdzie powstaje błąd.

Minusy:

• silna zależność między etapami (błąd tokenizera psuje wyniki NER, a błędny POS tag wpływa na parser),
• złożone utrzymanie – aktualizacja jednego modułu może wymagać rekonfiguracji całego systemu,
• trudności z adaptacją do nowych języków i domen – potrzeba nowych reguł, słowników, annotacji.

Architektura LLM – transformer jako uniwersalny rdzeń

Nowoczesne LLM opierają się głównie na architekturze transformer. W uproszczeniu to głęboka sieć neuronowa złożona z powtarzających się warstw, w których kluczową rolę odgrywa mechanizm self-attention. Model uczy się, jak każde słowo (token) ma się „zwracać uwagą” do innych słów w zdaniu lub dokumencie.

Z perspektywy architektury aplikacji zamiast wielu małych klocków powstaje jeden duży rdzeń:

• wejściem jest sekwencja tokenów (tekst po tokenizacji),
• przechodzi ona przez dziesiątki lub setki warstw transformera,
• na wyjściu model generuje rozkład prawdopodobieństwa dla kolejnego tokenu lub całej odpowiedzi,
• ten sam model, z innym promptem, realizuje zupełnie różne zadania (tłumaczenie, streszczenie, klasyfikacja, generowanie kodu).

W dodatku:

• tokenizacja jest zintegrowana z modelem (np. BPE, SentencePiece),
• reprezentacja semantyczna tekstu powstaje w warstwach ukrytych i można ją wykorzystać np. do wyszukiwania semantycznego,
• brak osobnych modułów składniowych czy semantycznych – ich rolę pełnią rozproszone reprezentacje nauczone automatycznie.

Porównanie architektur w formie tabeli

Konsekwencje architektoniczne dla praktyki biznesowej

Dla zespołów wdrażających rozwiązania językowe konsekwencje są bardzo konkretne. Klasyczne NLP wymagało zwykle:

• zatrudnienia lingwisty obok inżyniera ML,
• długiego etapu projektowania pipeline’u i zebrania oznaczonych danych,
• iteracyjnej pracy nad kolejnymi modułami (np. najpierw poprawa tokenizacji, potem NER).

Przy LLM główny ciężar przesuwa się na:

• wybór odpowiedniego modelu bazowego (open source vs SaaS),
• projektowanie promptów i integrację z systemami (bazy wiedzy, API, narzędzia),
• kontrolę ryzyka: halucynacje, prywatność, koszt zapytań.

To nie znaczy, że lingwiści czy klasyczne techniki NLP znikają. W wielu zastosowaniach łączy się oba podejścia: klasyczne moduły realizują proste, zdefiniowane zadania, a LLM zajmuje się częścią wymagającą elastyczności i „miękkiego” rozumienia kontekstu.

Dane i trening: małe, oznaczone korpusy vs internetowa skala

Jak trenuje się klasyczne modele NLP

Klasyczne NLP opierało się głównie na ręcznie oznaczonych zbiorach danych. Przykładowo:

• do tagowania części mowy używano korpusów, gdzie każde słowo miało przypisaną kategorię gramatyczną,
• dla NER tworzono anotacje nazw firm, osób, lokalizacji w tekstach,
• dla analizy sentymentu – zdania ocenione jako pozytywne, neutralne lub negatywne.

Tworzenie takich danych było kosztowne. Wymagało pracy ekspertów (lingwistów, anotatorów przeszkolonych w danej dziedzinie), a także solidnego systemu kontroli jakości anotacji. W efekcie zbiory były często:

• niewielkie (tysiące, czasem setki tysięcy przykładów),
• skupione na jednej domenie (np. recenzje filmów, korespondencja e‑mail, dokumenty prawne),
• ograniczone językowo (często tylko angielski; polskie zasoby były zdecydowanie mniejsze).

Same modele – SVM, CRF, LSTM – trenowały się na tych danych stosunkowo szybko, ale były mocno zależne od jakości i zakresu anotacji. Przenoszenie ich na nowe zadania albo inne języki nierzadko oznaczało konieczność przygotowania zupełnie nowych zbiorów treningowych.

Skala danych LLM – od miliardów tokenów do internetu

Duże modele językowe zmieniły proporcje. Zamiast małych, precyzyjnie oznaczonych korpusów, kluczowe stały się ogromne zasoby nieoznakowanych danych:

• strony internetowe,
• książki, artykuły naukowe, blogi,
• kody źródłowe z repozytoriów,
• fora dyskusyjne i media społecznościowe (często po filtracji jakości).

Trening LLM polega głównie na zadaniu language modeling: przewiduj kolejne słowo w sekwencji. To pozwala wykorzystać miliardy zdań bez ręcznej anotacji. Model uczy się:

• struktur języka (gramatyki, składni),
• typowych schematów myślenia i argumentacji,
• powiązań między pojęciami (np. „insulina” – „cukrzyca” – „trzustka”).

Dopiero na późniejszym etapie stosuje się mniejsze, wyspecjalizowane zbiory oznaczone (fine-tuning, RLHF), aby lepiej dostosować model do rozmowy z człowiekiem, bezpieczeństwa czy specyficznych zadań. Jednak fundamentem pozostaje ogromny, nieoznaczony korpus.

Jakość danych i typowe problemy

Jakość danych wygląda inaczej w obu podejściach:

• w klasycznym NLP – zbiory są mniejsze, ale lepiej kontrolowane; anotacje są dość spójne, choć mogą zawierać błędy i uprzedzenia anotatorów,
• w LLM – skala jest gigantyczna, ale pojawia się dużo szumu: spam, powielone treści, nieaktualne informacje, niechciane treści (mowa nienawiści, dezinformacja).

Dla LLM kluczowe jest więc:

• intensywne filtrowanie danych przed treningiem,
• różnicowanie źródeł, aby zmniejszać stronniczość,



Umiejętności: wyspecjalizowane moduły vs uogólniona „kompetencja językowa”

Zakres tego, co model faktycznie „umie”

Klasyczne systemy NLP były budowane pod konkretne zadania. Jeden model do analizy sentymentu, inny do NER, jeszcze inny do klasyfikacji tematów. Nawet jeśli korzystały z tych samych cech (np. wektorów słów), każdy komponent uczył się osobno.

Duże modele językowe uczą się natomiast uniwersalnej reprezentacji języka i świata. Jedna sieć neuronowa:

• opisuje tekst,
• odpowiada na pytania,
• tłumaczy między językami,
• generuje kod lub SQL,
• robi streszczenia,
• pomaga projektować UX chatbotów.

Granice między zadaniami się zacierają. Model nie „przełącza się” między oddzielnymi algorytmami – zmienia się jedynie sposób sformułowania polecenia (promptu) i strategia wykorzystania odpowiedzi po stronie aplikacji.

Kompozycja umiejętności

W klasycznym NLP łączenie zadań polegało na sklejeniu modułów w pipeline. Jeśli chcieliśmy model, który:

1. wykrywa nazwy produktów,
2. rozpoznaje sentyment wobec nich,
3. przypisuje zgłoszenie do odpowiedniego zespołu,

trzeba było osobno zaadresować każdy punkt, a potem rozwiązywać konflikty między modułami.

LLM często umożliwia zadania złożone jednym poleceniem typu:

Wyodrębnij nazwy produktów, określ ton wypowiedzi wobec każdego produktu i zaproponuj, do jakiego działu przekazać zgłoszenie. Zwróć wynik w JSON.

Model „składa” te czynności wewnętrznie, korzystając z tej samej reprezentacji wektorowej. W praktyce wiele projektów biznesowych to już nie dobór algorytmu pod zadanie, tylko projektowanie workflow z LLM (prompt, kontekst, narzędzia) i ew. otoczenie go prostszymi komponentami NLP, gdy wymagana jest pełna deterministyczność.

Precyzja vs elastyczność

Klasyczne podejście często bywa bardziej precyzyjne dla dobrze zdefiniowanych, wąskich zadań. Jeśli mamy świetnie przygotowany słownik nazw leków i reguły rozpoznawania dawek, regułowy ekstraktor potrafi działać lepiej i stabilniej niż ogólny LLM.

LLM wygrywają elastycznością:

• radzą sobie z nieoczywistymi sformułowaniami („tabletki na cukier”, „coś na tarczycę”),
• lepiej tolerują błędy ortograficzne i kolokwialny język,
• potrafią odpowiedzieć sensownie, nawet gdy zadanie nie było dokładnie przewidziane w projekcie.

W praktyce sensowne jest podejście hybrydowe: klasyczne NLP „zamyka” twarde wymagania (np. format numeru faktury), a LLM obsługuje złożone konteksty i język naturalny.

Interakcja z użytkownikiem: zapytania, promptowanie i kontrola

Jak użytkownik „rozmawia” z klasycznym NLP

W tradycyjnych systemach użytkownik rzadko miał bezpośredni kontakt z modułami NLP. Interfejs był:

• ściśle zdefiniowany – formularz, pola wyboru, ograniczona liczba klas,
• oparty na twardych schematach – konkretne endpointy API typu /classify, /tag, /ner,
• często jednofunkcyjny – klasyfikator tematów robił tylko klasyfikację tematów i nic więcej.

Komunikacja z systemem była więc bardziej „techniczna” i mało tolerancyjna na odstępstwa od założonego formatu.

Prompt jako nowy interfejs programowania

W LLM prompt pełni rolę:

• specyfikacji zadania,
• interfejsu użytkownika,
• a w skrajnych przypadkach – substytutu tradycyjnego API.

Zamiast pisać oddzielny endpoint do ekstrakcji danych z faktury, da się zbudować jedną funkcję, która:

1. przekazuje treść faktury,
2. dołącza przykład poprawnego JSON-a z polami,
3. prosi model o zwrócenie danych dokładnie w tym formacie.

Takie podejście ma jasne konsekwencje dla zespołów:

• pojawia się rola „prompt engineer” lub po prostu osoby, która umie projektować instrukcje i przykłady,
• część logiki biznesowej przenosi się z kodu do opisów w języku naturalnym,
• testowanie obejmuje nie tylko funkcje, ale i treść promptów – ich zmiany trzeba kontrolować podobnie jak zmiany w kodzie.

Kontrola odpowiedzi i deterministyczność

Klasyczne modele NLP są, co do zasady, deterministyczne: te same dane wejściowe dają ten sam wynik, o ile nie losujemy niczego w trakcie. Dla systemów biznesowych (np. ocena ryzyka kredytowego) to ogromna zaleta.

LLM są stochastyczne. Odpowiedzi zależą od temperatury, losowania tokenów, a czasem od szczegółów promptu, które na zdrowy rozsądek nie powinny mieć aż tak dużego znaczenia. Dlatego:

• w zadaniach krytycznych często wymusza się niższą temperaturę i maksymalnie restrykcyjny format odpowiedzi,
• stosuje się weryfikatory: reguły, klasyczne modele lub dodatkowe wywołania LLM, które sprawdzają spójność wyników,
• projektuje się architekturę tak, aby model generował tylko to, co musi być generatywne – resztę powierza się deterministycznym komponentom.

Integracja z wiedzą domenową: reguły, bazy wiedzy i RAG

Wiedza domenowa w klasycznym NLP

W starszych podejściach wiedza o domenie była dodawana ręcznie:

• słowniki branżowe (np. lista nazw zabiegów medycznych),
• ontologie i taksonomie (np. drzewo kategorii produktowych),
• reguły if‑then, wzorce składniowe, regexy.

Zaletą takiego rozwiązania była pełna kontrola – jeśli zasada była zła, można ją było odszukać i poprawić. Wadą: koszty utrzymania. Zmiana słownictwa w branży (nowe produkty, nowe skróty) wymagała ciągłej ręcznej pracy.

Jak LLM „chłoną” wiedzę ogólną

Duże modele mają w parametrach ogrom informacji ogólnej, czasem także specjalistycznej. Nawet bez dodatkowej integracji potrafią:

• wyjaśnić branżowe pojęcia,
• przetłumaczyć żargon techniczny na język klienta,
• zasugerować typowe kroki w standardowych procesach (np. obsługa reklamacji).

Nie oznacza to jednak, że LLM zastępuje firmowe repozytoria wiedzy. Wewnętrzne polityki, aktualne cenniki czy indywidualne ustalenia kontraktowe zwykle nie znajdują się w danych treningowych, a nawet jeśli – mogą być nieaktualne.

RAG – sposób na połączenie LLM z własną bazą wiedzy

Dlatego w praktyce biznesowej coraz częściej stosuje się Retrieval-Augmented Generation (RAG). Schemat wygląda następująco:

1. Tworzymy indeks dokumentów firmowych (umowy, procedury, instrukcje) – często w postaci wektorów.
2. Dla zapytania użytkownika szukamy najbliższych semantycznie fragmentów dokumentów.
3. Do promptu LLM dokładamy znalezione fragmenty jako „kontekst”.
4. Model generuje odpowiedź, odnosząc się do podanych materiałów.

W ten sposób:

• zachowujemy elastyczność i „językową inteligencję” LLM,
• a jednocześnie ograniczamy halucynacje, ponieważ odpowiedź jest zakotwiczona w konkretnych dokumentach,
• mamy możliwość wskazania źródeł (cytaty, linki), co ułatwia audyt i zaufanie użytkowników.

Reguły i walidatory jako „bezpieczniki”

W wielu projektach za LLM stoi jeszcze jedna warstwa: reguły biznesowe i walidatory. Typowe przykłady:

• walidacja numerów NIP/PESEL po generacji,
• sprawdzanie, czy zasugerowana przez model kwota mieści się w dozwolonym zakresie,
• filtrowanie odpowiedzi pod kątem treści niedozwolonych.

Tu klasyczne podejścia błyszczą: dobrze napisany walidator z prostym regexem daje stuprocentową pewność, że dany format jest poprawny. Model językowy nie musi więc „udawać” walidatora; lepiej, żeby skupił się na tym, w czym jest mocny – na interpretacji i generowaniu języka.



Wydajność, koszty i infrastruktura

Klasyczne modele: lekkie, ale mnogie

Tradycyjne algorytmy NLP (SVM, CRF, mniejsze sieci neuronowe) są relatywnie:

• niewielkie pamięciowo,
• szybkie w inferencji na CPU,
• łatwe do osadzenia bezpośrednio w aplikacji (biblioteka + kilka MB modelu).

Problem pojawia się wtedy, gdy takich modeli jest dużo. Każdy moduł pipeline’u to osobny model do:

• wgrania do pamięci,
• monitorowania,
• okresowego retrainingu.

W projektach o dużym wolumenie (setki tysięcy dokumentów dziennie) te koszty sumują się, ale nadal często są niższe niż w przypadku obsługi dużych LLM w chmurze.

LLM: jeden ciężki komponent zamiast wielu małych

Duży model sam w sobie bywa:

• ogromny (dziesiątki miliardów parametrów),
• zasobożerny (wymaga GPU lub wyspecjalizowanych akceleratorów),
• kosztowny w treningu i inference, szczególnie jako usługa chmurowa.

Z drugiej strony od strony architektonicznej zastępuje wiele osobnych modułów. Infrastruktura aplikacyjna upraszcza się:

• jest jeden główny endpoint LLM,
• ruch można buforować i cache’ować na poziomie promptów lub rezultatów,
• skalowanie dotyczy głównie tego jednego komponentu.

Optymalizacja: mniejsze modele, distillation, quantization

Aby uniknąć konieczności sięgania po największe modele, stosuje się kilka technik:

• model distillation – trenowanie mniejszego modelu, który uczy się zachowania większego,
• quantization – redukcja precyzji wag (np. z 16 do 4 bitów) kosztem niewielkiej utraty jakości,
• specjalizacja – fine-tuning mniejszego modelu pod jedno zadanie lub wąską domenę.

W efekcie w wielu firmach w jednym ekosystemie żyją różne modele:

• bardzo duży, ogólny LLM w chmurze – do zadań kreatywnych lub analitycznych,
• średni, wyspecjalizowany model on‑premise – do przetwarzania wrażliwych dokumentów,
• mikromodele klasycznego NLP – do prostych zadań w czasie rzeczywistym (np. routing ticketów).

Bezpieczeństwo, prywatność i odpowiedzialność

Klasyczne NLP: mniejsze ryzyko, ale też mniejszy zasięg

Tradycyjne systemy NLP zwykle były wdrażane:

• on‑premise, w infrastrukturze organizacji,
• na ściśle kontrolowanych danych,
• z ograniczonym zakresem funkcjonalności.

Ryzyka były bardziej klasyczne: wycieki danych z baz, błędna klasyfikacja dokumentu czy niepoprawne przypisanie kategorii. Model rzadko „wymyślał” nowe fakty – raczej błędnie dobierał kategorie z ustalonego zbioru.

Nowe klasy ryzyk przy LLM

Duże modele wprowadzają dodatkowe warstwy ryzyka:

• halucynacje – model generuje przekonujące, ale nieprawdziwe informacje,
• wyciek kontekstu – jeśli korzystamy z zewnętrznego API, treści w promptach to potencjalnie dane opuszczające organizację,
• rekonstrukcja danych treningowych – ekstremalne przypadki odtwarzania fragmentów wrażliwych dokumentów, jeśli trafiły do korpusu treningowego.

Do tego dochodzą kwestie uprzedzeń (bias) zakodowanych w danych i samej architekturze oraz zgodność z regulacjami (RODO, nadchodzące regulacje AI w UE).

Techniczne sposoby ograniczania ryzyka

W odpowiedzi pojawił się cały zestaw praktyk:

• korzystanie z instancji LLM uruchomionych w prywatnych VPC lub on‑premise,
• maskowanie / anonimizacja danych przed wysłaniem do modelu,

Polityki i nadzór człowieka przy użyciu LLM

Aspekty techniczne to tylko część układanki. W pracy z LLM potrzebne są również polityki organizacyjne i realny nadzór człowieka. Typowe ustalenia, które pojawiają się w dojrzałych wdrożeniach:

• jasny podział, które zadania mogą być w pełni zautomatyzowane, a kiedy odpowiedź modelu jest tylko „propozycją” do akceptacji,
• dokumentacja tego, jakie dane trafiają do LLM i w jakiej formie (surowe, zanonimizowane, streszczone),
• reguły logowania promptów i odpowiedzi oraz okres ich przechowywania,
• mechanizmy zgłaszania błędnych lub nieakceptowalnych odpowiedzi (feedback loop).

W praktyce często kończy się to tym, że:

• klient widzi tylko efekt zatwierdzony przez pracownika (np. odpowiedź mailową zredagowaną przez LLM, ale „klikniętą” przez konsultanta),
• czysto autonomiczne działanie modelu jest ograniczone do niskiego ryzyka (np. automatyczne etykietowanie dokumentów wewnętrznych).

Cykl życia rozwiązań NLP vs. LLM

Budowa i utrzymanie klasycznych systemów NLP

W klasycznym podejściu cykl życia rozwiązania językowego był zwykle dość linearny:

1. Analiza zadania i ręczne zaprojektowanie pipeline’u.
2. Zebranie oznaczonych danych do każdego modułu (tokenizacja, tagging, klasyfikacja itp.).
3. Trenowanie i strojenie osobnych modeli.
4. Wdrożenie i okresowe retrainy, często co kilka miesięcy.

Ewolucja systemu była powolna, ale przewidywalna. Zmiana zakresu funkcjonalności (np. nowe kategorie dokumentów) wymagała dodatkowych danych i często przebudowy części pipeline’u.

Cykl życia rozwiązań opartych na LLM

Przy LLM zmienia się główny „materiał”, na którym pracujemy. Zamiast osobnego treningu dziesiątek modeli większość energii idzie w:

• projektowanie promptów,
• budowę komponentów RAG i integrację z danymi,
• tworzenie walidatorów i reguł biznesowych,
• monitorowanie jakości odpowiedzi w czasie.

Typowy cykl wygląda inaczej:

1. Dobór modelu (open‑source vs. komercyjny) i określenie sposobu hostowania.
2. Prototypowanie promptów na niewielkiej grupie przypadków.
3. Dodanie RAG, jeśli potrzebne jest oparcie o konkretne dokumenty.
4. Implementacja „bezpieczników”: walidatory, filtry treści, reguły.
5. Stopniowe rozszerzanie zakresu użycia na kolejne procesy.

Zmiana zachowania systemu częściej polega na zmianie promptu, polityki lub konfiguracji RAG niż na pełnym retrainingu modelu. To zupełnie inna dynamika pracy zespołu.

Mierzenie jakości: metryki klasyczne vs. ocena z pomocą LLM

W klasycznym NLP królowały metryki ilościowe liczone na oznaczonych zbiorach testowych:

• accuracy, precision, recall, F1,
• BLEU / ROUGE dla tłumaczeń i streszczeń,
• WER (Word Error Rate) dla systemów rozpoznawania mowy.

Przy LLM zadania są często bardziej otwarte: odpowiedź może mieć wiele poprawnych wariantów. W efekcie coraz częściej stosuje się:

• ocenę jakości przy użyciu innego modelu (tzw. LLM‑as‑a‑judge),
• zadania porównawcze (A/B), gdzie ludzie wybierają lepszą odpowiedź spośród dwóch,
• metryki hybrydowe, np. ocena poprawności faktów plus oddzielnie stylu.

W projektach biznesowych dobrze się sprawdza mieszanka:

• skonstruowany zbiór testowy z realnych ticketów/pytań klientów,
• półautomatyczna ocena z pomocą LLM i losowe audyty ludzkie.



Kompetencje zespołów: data scientist vs. prompt/LLM engineer

Klasyczne role w projektach NLP

W „starym” paradygmacie dominowały trzy profile:

• data scientist – odpowiedzialny za dobór algorytmów, trening, strojenie,
• lingwista / ekspert domenowy – tworzył słowniki, reguły, opisywał etykiety,
• inżynier oprogramowania – spinał modele w działający system.

Kluczowa była umiejętność przygotowania oznaczonych danych oraz znajomość konkretnych algorytmów (CRF, HMM, statystyczne translatory). Optymalizacja modeli i ich integracja wymagała ciągłej współpracy tych trzech ról.

Nowe kompetencje w projektach z LLM

W ekosystemie LLM pojawiają się inne akcenty. Potrzebne są m.in.:

• prompt / LLM engineer – osoba, która rozumie zarówno model, jak i proces biznesowy; potrafi projektować prompty, łączyć LLM z narzędziami, budować pipeline’y RAG,
• ML engineer / MLOps – dba o infrastrukturę, skalowanie, monitoring, wersjonowanie modeli i promptów,
• specjalista ds. compliance / bezpieczeństwa – pilnuje zgodności z regulacjami, ocenia ryzyka, ustala zasady korzystania z modeli.

Data scientist dalej jest potrzebny, ale często skupia się na:

• budowie mniejszych modeli pomocniczych (np. klasyfikatory, rerankery do RAG),
• analizie danych interakcji z LLM (logi, metryki jakości),
• fine‑tuningu modeli tam, gdzie prompt engineering nie wystarcza.

Zmiana sposobu pracy z danymi

Różnica jest też w podejściu do danych treningowych. W klasycznym NLP większość wysiłku szła w ręczne etykietowanie tysięcy przykładów. W świecie LLM część zadań da się:

• rozwiązać bez dodatkowego treningu, korzystając z few‑shot lub in‑context learning,
• wspomóc przez automatyczne etykietowanie z pomocą dużego modelu, a dopiero potem ręcznie poprawiać trudniejsze przypadki.

Powstają więc procesy „pół‑syntetycznego” zbierania danych, gdzie LLM generuje wstępne adnotacje, a człowiek je weryfikuje. To zupełnie inny model pracy niż klasyczne kampanie etykietowania od zera.

Przykładowe scenariusze: kiedy klasyczne NLP, kiedy LLM?

Scenariusze sprzyjające klasycznym metodom

Są obszary, w których klasyczne podejścia wciąż wygrywają prostotą i przewidywalnością. Dobrze pasują tam, gdzie:

• zachowanie systemu musi być ściśle kontrolowane i w pełni audytowalne,
• zadanie jest wąskie, z jasno zdefiniowanym wyjściem (np. wybór jednej etykiety z niewielkiego zbioru),
• koszty infrastruktury muszą być minimalne (aplikacje embedded, urządzenia brzegowe).

Przykłady z praktyki:

• filtrowanie spamu w wewnętrznej poczcie, gdzie model logreg + TF‑IDF spokojnie wystarcza,
• automatyczne oznaczanie języka dokumentu,
• ekstrakcja prostych pól z ustrukturyzowanych formularzy, gdzie kilka regexów i walidatorów radzi sobie lepiej niż „przegadany” LLM.

Scenariusze „naturalne” dla LLM

LLM błyszczą tam, gdzie potrzeba elastyczności i rozumienia niuansów języka. Sprawdzają się szczególnie w:

• rozbudowanej obsłudze klienta (czaty, maile, voiceboty),
• analizie treści długich dokumentów (streszczenia, porównywanie zapisów umów, wyszukiwanie kluczowych zapisów),
• asystentach dla pracowników (helpdesk IT/HR, wsparcie zespołów sprzedaży, generowanie ofert na podstawie szablonów).

W takich zadaniach klasyczne pipeline’y szybko stają się bardzo skomplikowane i kosztowne w utrzymaniu. Jeden dobrze zintegrowany LLM jest często prostszy i bardziej elastyczny, mimo wyższej ceny jednostkowego zapytania.

Architektury hybrydowe: połączenie obu światów

W praktyce najbardziej sensowne rozwiązania są hybrydowe. Częsty wzorzec architektoniczny wygląda następująco:

1. Klasyczny moduł NLP lub prosty regex rozpoznaje typ sprawy (np. „faktura”, „reklamacja”, „zapytanie ofertowe”).
2. Ruch jest kierowany do odpowiedniego „mikroprocesu”.
3. W mikroprocesie LLM generuje właściwą treść odpowiedzi lub analizę dokumentu.
4. Na końcu działają walidatory, które sprawdzają liczby, pola formalne, wypełnienie obowiązkowych sekcji.

Dzięki temu:

• to, co powtarzalne i dobrze opisane regułami, zostaje w klasycznym NLP lub zwykłym kodzie,
• to, co wymaga rozumienia kontekstu i elastycznego języka, obsługuje LLM.

Przyszłość: konwergencja podejść i „post‑LLM NLP”

Modele specjalistyczne vs. modele ogólne

Obecny trend to z jednej strony ogromne modele ogólne, a z drugiej – mniejsze, wyspecjalizowane modele do konkretnych zastosowań (kod, prawo, medycyna). Można to porównać do sytuacji sprzed lat:

• ogólny LLM pełni rolę „silnika językowego”,
• węższe modele (czasem wciąż klasyczne) są „narzędziami” osadzonymi wokół niego.

Już teraz widać systemy, w których:

• LLM decyduje, które wyspecjalizowane narzędzie wywołać,
• a faktyczną klasyfikację, ekstrakcję czy scoring wykonują małe, wyspecjalizowane modele.

Silniejsza integracja z narzędziami i danymi strukturalnymi

Kierunek rozwoju to coraz ściślejsze łączenie LLM z:

• bazami wiedzy (graph DB, ontologie),
• systemami transakcyjnymi (CRM, ERP, systemy ticketowe),
• zewnętrznymi API (kalkulatory, silniki regułowe).

Model językowy staje się „mózgiem” orkiestrującym działania, ale rzeczywiste operacje i decyzje biznesowe wykonują inne komponenty. Z perspektywy klasycznego NLP to naturalna ewolucja – modele przestają być osobnymi wyspami, a stają się elementem większego, narzędziowego ekosystemu.

Co to oznacza dla osób budujących systemy językowe

Różnica między LLM a klasycznym NLP nie polega już tylko na architekturze modelu. Zmienia się sposób myślenia o całym systemie:

• z podejścia „zbudujmy idealny model do jednego zadania” na „złóżmy ekosystem, który rozwiązuje wiele zadań językowych naraz”,
• z koncentracji na pojedynczych metrykach na koncentrację na końcowym procesie biznesowym (czas obsługi, satysfakcja użytkownika, zgodność z politykami),
• z ręcznego kodowania reguł i cech na projektowanie interakcji z modelem i integracji z danymi.

Klasyczne NLP nie znika – staje się jednym z modułów w większych architekturach. LLM nie są magiczną „czarną skrzynką”, ale kolejnym potężnym narzędziem, które trzeba umiejętnie połączyć z istniejącą wiedzą, infrastrukturą i procesami organizacji.

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)

Czym dokładnie różni się LLM od klasycznego NLP?

Klasyczne NLP opiera się na modularnym podejściu: tekst przechodzi przez wiele kolejnych kroków (tokenizacja, lematyzacja, tagowanie części mowy, NER, parser, osobne klasyfikatory itp.). Każdy etap jest osobnym komponentem, często opartym na innych algorytmach i regułach lingwistycznych.

LLM to jeden bardzo duży model (najczęściej transformer), który uczy się przewidywać kolejne słowa na podstawie ogromnych zbiorów tekstu. W ramach jednego modelu powstają reprezentacje znaczenia i kontekstu, więc wiele zadań (tłumaczenie, streszczanie, klasyfikacja, odpowiedzi na pytania) można zrealizować bez budowania osobnych modułów.

Dlaczego LLM uznaje się za „nowy paradygmat” w przetwarzaniu języka?

W klasycznym NLP dominowała filozofia „wiele małych, specjalistycznych komponentów”, które trzeba było ręcznie projektować, stroić i łączyć w pipeline. LLM odwraca to podejście: mamy „jeden potężny, ogólny model”, który dzięki skali danych i liczbie parametrów uczy się szerokiego zakresu umiejętności językowych.

To przesunięcie z reguł i wąskich modeli na stronę uniwersalnego, probabilistycznego modelu języka. Z praktycznego punktu widzenia zmienia to sposób pracy zespołów: zamiast budować od zera pipeline pod konkretne zadanie, częściej wykorzystuje się gotowy LLM, sterując nim promptami lub lekkim dostrajaniem.

Jakie są główne zalety klasycznego NLP w porównaniu z LLM?

Klasyczne NLP daje lepszą kontrolę nad poszczególnymi etapami przetwarzania. Można ręcznie poprawiać słowniki, dodawać reguły, sprawdzać, na którym kroku pipeline’u pojawia się błąd. Dzięki temu system bywa bardziej interpretowalny: wiadomo, za co odpowiedzialny jest tokenizator, parser czy moduł NER.

W niektórych wąskich, dobrze zdefiniowanych zadaniach, klasyczne podejścia nadal mogą być tańsze, prostsze i wystarczająco skuteczne – zwłaszcza tam, gdzie dostępne są dobre reguły lingwistyczne i oznaczone dane, a nie potrzeba szerokiej „inteligencji językowej”.

Jakie są główne zalety LLM względem tradycyjnych metod NLP?

LLM potrafią wykonywać wiele różnych zadań językowych bez budowania osobnych modułów – od generowania tekstu po tłumaczenie, streszczanie czy klasyfikację. Ich siła wynika ze skali: trenują na ogromnych zbiorach danych (internet, książki, kod) i mają miliardy parametrów, które przechowują rozproszoną wiedzę o języku i świecie.

Dodatkowo LLM można sterować poleceniami tekstowymi (promptami), więc często nie trzeba trenować nowego modelu dla każdego zadania. To skraca czas wdrożenia i ułatwia eksperymentowanie z nowymi zastosowaniami, np. chatbotami czy wyszukiwarkami semantycznymi.

Czy LLM całkowicie zastąpiły klasyczne NLP?

Nie w każdym przypadku. LLM w wielu obszarach faktycznie zastępują dużą część klasycznego pipeline’u NLP, ale nie oznacza to, że stare metody zniknęły. Wciąż stosuje się je tam, gdzie ważna jest maksymalna przewidywalność, niskie koszty obliczeniowe lub pełna kontrola nad logiką systemu (np. proste klasyfikatory, regułowe systemy ekstrakcji informacji).

Coraz częściej spotyka się podejścia hybrydowe: LLM pełnią rolę uniwersalnego „silnika języka”, który współpracuje z klasycznymi komponentami, bazami wiedzy czy wyspecjalizowanymi modelami dla bardzo konkretnych zadań.

Jak różni się architektura systemów opartych na klasycznym NLP i na LLM?

W klasycznym NLP mamy wielomodułowy pipeline: preprocessing, tokenizacja, lematyzacja, POS-tagging, parsing, NER, a na końcu moduł specyficzny dla zadania (np. klasyfikator sentymentu). Każdy moduł może używać innych algorytmów i wymaga oddzielnego strojenia oraz integracji w kodzie aplikacji.

W rozwiązaniach opartych na LLM architektura jest prostsza: jeden duży model transformera pełni rolę centralnego rdzenia. Tekst jest tokenizowany i przepuszczany przez wiele warstw self-attention, a na wyjściu model generuje odpowiedź lub wektorową reprezentację tekstu. Logika aplikacji to zwykle „cienka warstwa” wokół modelu, która zarządza promptami, kontekstem i integracją z innymi systemami.

Kiedy lepiej wybrać klasyczne NLP, a kiedy LLM w projekcie biznesowym?

Klasyczne NLP ma sens, gdy zadanie jest wąskie, dobrze zdefiniowane, a wymagania dotyczące zasobów są ograniczone (np. proste filtrowanie tekstu, rozpoznawanie konkretnych wzorców, przetwarzanie na urządzeniach o słabej mocy obliczeniowej). Daje też większą przewidywalność tam, gdzie nie można dopuścić „kreatywnych” odpowiedzi modelu.

LLM są lepszym wyborem, gdy potrzebne jest szerokie „rozumienie” języka: chatboty, asystenci, zaawansowane wyszukiwarki semantyczne, automatyczne streszczanie, wielojęzyczne wsparcie. Sprawdzają się szczególnie wtedy, gdy chcemy szybko prototypować różne zastosowania i nie mamy czasu ani zasobów na budowę i strojenie wielu wyspecjalizowanych modułów NLP.

Najważniejsze lekcje

• Klasyczne NLP opiera się na modułowym pipeline’ie (tokenizacja, lematyzacja, tagowanie, NER, analiza składniowa i semantyczna), gdzie każdy etap jest osobnym komponentem opartym na regułach lub prostszych modelach ML.
• Duże modele językowe (LLM) zastępują wiele modułów jednym, monolitycznym modelem transformera, który samodzielnie uczy się reprezentacji znaczenia i kontekstu na podstawie ogromnych zbiorów tekstu.
• W klasycznym NLP kluczową zaletą jest duża kontrola nad każdym krokiem i łatwiejsza interpretacja błędów, ale w zamian rośnie złożoność utrzymania i podatność na propagację błędów między modułami.
• LLM nie mają „twardo zakodowanych” reguł gramatycznych – uczą się ich statystycznie, dzięki czemu potrafią wykonywać wiele różnych zadań (klasyfikacja, tłumaczenie, generowanie, QA) często bez dedykowanego treningu pod każde z nich.
• Różnice między klasycznym NLP a LLM wynikają ze skali danych (małe, anotowane zbiory vs internetowej skali korpusy), architektury (proste modele vs głębokie transformery) i filozofii projektowania (wiele wyspecjalizowanych modułów vs jeden ogólny model).
• LLM można sterować za pomocą promptów, co pozwala budować aplikacje językowe bez konieczności tworzenia i łączenia wielu osobnych modeli i reguł.
• Przejście od klasycznego NLP do LLM oznacza zmianę paradygmatu: od systemów opartych na regułach i wąskich modelach do uniwersalnego, probabilistycznego „silnika języka”, który staje się centrum większości nowoczesnych aplikacji tekstowych.

Warte uwagi:

• 

  Co to są modele LLM i jak je trenować?

• 

  LLM vs wyszukiwarki – kto przetrwa?

• 

  Co nowego w ChatGPT i innych LLM?

• 

  Rozpoznawanie mowy przez roboty – jak to działa?

• 

  Atak na Colonial Pipeline – kulisy i konsekwencje

• 

  CI/CD z użyciem Open Source – pełen pipeline krok po kroku