Czy tworzenie polskiego modelu językowego ma jeszcze sens w świecie zdominowanym przez gigantów? скачать в хорошем качестве

Czy tworzenie polskiego modelu językowego ma jeszcze sens w świecie zdominowanym przez gigantów?

Czy tworzenie polskiego modelu językowego ma jeszcze sens w świecie zdominowanym przez GPT, Claude’a i Gemini? W tym odcinku przyglądam się realnym argumentom za i przeciw narodowym modelom AI, takim jak Bielik. Tłumaczę, dlaczego sama liczba parametrów to za mało, jak ogromne znaczenie mają dane językowe i kulturowe oraz dlaczego globalne modele radzą sobie gorzej w wielu językach niż w angielskim. Opowiadam o wynikach badań z Polski i świata, o modelach arabskich, afrykańskich i azjatyckich, o kosztach trenowania AI oraz o trzech możliwych scenariuszach przyszłości: dominacji globalnych gigantów, specjalizacji lokalnych modeli i współpracy opartej na open source. To odcinek o suwerenności cyfrowej, języku jako nośniku kultury i o tym, czy „karmienie Bielika” to tylko gest symboliczny, czy realna strategia na przyszłość. 📝Rozdziały: 00:00 Wstęp 01:28 O co chodzi 05:28 Co mówią badania 08:58 Sytuacja na świecie 11:54 Ekonomia i polityka 15:14 Wyzwanie wydajności 19:04 3 scenariusze przyszłości 22:38 Podsumowując 📖 Wersja do czytania: https://maczuga.substack.com/ 🔗 Źródła z których korzystałem: 1. Qin, L., Chen, Q., Zhou, Y., Chen, Z., Li, Y., Liao, L., Li, M., Che, W., & Yu, P. S. (2025). A survey of multilingual large language models. Patterns, 6(1), 101118. https://doi.org/10.1016/j.patter.2024... 2. Grzybowski, Ł., Pokrywka, J., Ciesiółka, M., et al. (2024). Polish Medical Exams: A new dataset for cross-lingual medical knowledge transfer assessment. arXiv. https://doi.org/10.48550/arxiv.2412.0... 3. Hadeliya, T., & Kajtoch, D. (2024). Evaluation of Few-Shot Learning for Classification Tasks in the Polish Language. arXiv. https://doi.org/10.48550/arxiv.2404.1... 4. Chaikiatsri, P., & Rattanasopon, S. (2024). Evaluating the Multilingual Differences of ChatGPT and Google Gemini on the MMLU Dataset Translated into Thai. OSF Preprints. https://doi.org/10.31219/osf.io/smkfu 5. Liu, J., & Fu, B. (2024). Responsible Multilingual Large Language Models: A Survey of Development, Applications, and Societal Impact. arXiv. https://doi.org/10.48550/arxiv.2410.1... 6. Al-Khalifa, S., Durrani, N., Al-Khalifa, H. S., et al. (2025). The Landscape of Arabic Large Language Models (ALLMs): A New Era for Arabic Language Technology. arXiv. https://doi.org/10.48550/arxiv.2506.0... 7. Alwajih, F., Nagoudi, E. M. B., Bhatia, G., et al. (2024). Peacock: A Family of Arabic Multimodal Large Language Models and Benchmarks. arXiv. https://doi.org/10.48550/arxiv.2403.0... 8. Adebara, I., Elmadany, A., & Abdul-Mageed, M. (2024). Cheetah: Natural Language Generation for 517 African Languages. ACL. https://doi.org/10.18653/v1/2024.acl-... 9. Mirugwe, A. (2025). Where is Africa in the AI conversation? Significance. https://doi.org/10.1093/jrssig/qmaf059 10. Zhang, W., Chan, H. P., Zhao, Y., et al. (2024). SeaLLMs 3: Open Foundation and Chat Multilingual Large Language Models for Southeast Asian Languages. arXiv. https://doi.org/10.48550/arxiv.2407.1... 11. Ociepa, K., Flis, Ł., Wróbel, K., Gwoździej, A., & Kinas, R. (2024). Bielik 7B v0.1: A Polish Language Model—Development, Insights, and Evaluation. arXiv. https://doi.org/10.48550/arxiv.2410.1... 12. PLLuM: A Family of Polish Large Language Models. (2024). arXiv. https://arxiv.org/abs/2511.03823 13. Choi, W. C., Chang, C. I., Choi, I. C., et al. (2025). Country Landscape of Large Language Models Development: A Review. Preprints. https://doi.org/10.20944/preprints202... 14. Melo, N. (2025). Algorithmic Colonialism and the Appropriation of Indigenous Data: Safeguarding Cultural Epistemologies in the Digital Age. Preprints. https://doi.org/10.20944/preprints202... 15. El Mekki, A., Atou, H., Nacar, O., et al. (2025). NileChat: Towards Linguistically Diverse and Culturally Aware LLMs for Local Communities. arXiv. https://doi.org/10.48550/arxiv.2505.1... 16. Alhanai, T., Kasumovic, A., Ghassemi, M., et al. (2025). Bridging the Gap: Enhancing LLM Performance for Low-Resource African Languages with New Benchmarks, Fine-Tuning, and Cultural Adjustments. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 39(27). https://doi.org/10.1609/aaai.v39i27.3... 17. Ingram, M. (2024). The Role of AI in Language Preservation and Revitalization. Routledge. https://doi.org/10.1201/9781003517115-5 18. Dadas, S., Grębowiec, M., Perełkiewicz, M., & Poświata, R. (2025). Evaluating Polish linguistic and cultural competency in large language models. arXiv. https://doi.org/10.48550/arxiv.2503.0...