LLM model (Large Language Model)

LLM model predstavuje revolučnú technológiu umelej inteligencie, ktorá dokáže rozumieť ľudskému jazyku a generovať text pripomínajúci ľudský prejav. Tieto veľké jazykové modely sú trénované na obrovských množstvách textových dát a obsahujú miliardy až bilióny parametrov, vďaka čomu dokážu riešiť široké spektrum úloh od generovania obsahu cez preklad až po konverzáciu s používateľmi. Pre slovenské firmy a obsahových tvorcov predstavujú praktický nástroj, ktorý môže výrazne urýchliť tvorbu článkov, produktových popisov či marketingových textov pri zachovaní profesionálnej kvality.

Čo je LLM model

LLM model je neurónová sieť natrénovaná na masívnom objeme textových dát, ktorá využíva strojové učenie na pochopenie a generovanie prirodzeného jazyka. Označenie „large“ v názve odkazuje na dva kľúčové aspekty – obrovský objem trénovaniach dát a extrémne vysoký počet parametrov v neurónovej sieti. Najmodernejšie modely ako GPT-3 obsahujú približne 175 miliárd parametrov, pričom ich nástupcovia pracujú s ešte väčšími číslami. Táto komplexnosť umožňuje modelom učiť sa z miliárd až biliónov tokenov, čo je možné len vďaka výkonnému hardvéru a distribuovanému počítaniu.

Fungovanie LLM modelov spočíva v predpovedaní ďalšieho slova v sekvencii na základe kontextu predchádzajúceho textu. Počas tréningu model absorbuje syntaktické pravidlá, sémantické vzťahy a dokonca ontológie obsiahnuté v ľudských textoch. Táto schopnosť sa však netýka len jednoduchého opakovania – model získava prediktívnu silu, ktorá mu umožňuje generalizovať poznatky a aplikovať ich na nové situácie. Slovenské firmy to môžu využiť napríklad pri automatizácii zákazníckej podpory alebo tvorbe produktových popisov pre e-shopy s tisíckami položiek.

Základné charakteristiky moderných LLM modelov zahŕňajú niekoľko kľúčových dimenzií:

• Univerzálnosť: Jeden model dokáže riešiť desiatky rôznych úloh bez potreby špecializovaného trénovania pre každú konkrétnu aktivitu. Môžete ho použiť na generovanie blogových článkov ráno a na analýzu zákazníckych recenzií poobede.
• Kontextové porozumenie: Najmodernejšie modely dokážu spracovať kontextové okno až 200 000 tokenov, čo zodpovedá približne 150 000 slovám slovenského textu. To umožňuje analyzovať celé knihy alebo komplexné technické dokumentácie v jednom behu.
• Multimodálne schopnosti: Pokročilé LLM modely už nepracujú len s textom, ale dokážu spracovať aj obrázky, generovať kód alebo pracovať s tabuľkami. Pre slovenský marketing to znamená možnosť vytvárať komplexné kampane kombinujúce text a vizuál.

Pre praktické nasadenie je dôležité pochopiť, že LLM modely nie sú dokonalé. Zdedia presnosti aj nepresnosti z trénovacích dát, vrátane možných skreslení či faktických chýb. Slovenské firmy by preto mali výstupy z LLM modelov vždy kontrolovať pred publikovaním, najmä pokiaľ ide o citlivé témy alebo odborné informácie vyžadujúce vysokú presnosť.

Ako funguje ChatGPT

ChatGPT je postavený na architektúre Generative Pre-trained Transformer, konkrétne na verzii GPT-3.5 a novších iteráciách. Základ tejto architektúry tvoria transformerové bloky, ktoré pozostávajú z dvoch hlavných komponentov – mechanizmu multi-head self-attention a popredných neurónových sietí. Mechanizmus pozornosti umožňuje modelu sústrediť sa na rôzne časti vstupného textu súčasne, čím zachytáva rozmanité kontextové vzťahy medzi slovami.

Kľúčovou inováciou transformerovej architektúry je self-attention mechanizmus, ktorý funguje pomocou troch vektorov pre každé slovo – query, key a value. Keď query z jedného slova zodpovedá key z iného slova, znamená to, že druhé slovo poskytuje relevantný kontext pre prvé slovo. Tento prístup umožňuje modelu dynamicky sa učiť, ktoré časti textu sú pre dané slovo dôležité. Vďaka tomu ChatGPT dokáže zachytiť nuansy a vzťahy v texte, čo vedie k koherentnejším a kontextovo primeraným odpovediam.

Trénovanie ChatGPT prebieha v troch hlavných fázach:

1. 1. Predtrénovanie (Pre-training): Model sa učí základné jazykové štruktúry na obrovských množstvách textu z internetu, kníh a databáz. Táto fáza trvá týždne až mesiace a vyžaduje stovky špičkových grafických procesorov. Náklady môžu presiahnuť niekoľko miliónov eur.

1. 1. Dolaďovanie inštrukcií (Instruction Tuning): Model sa učí reagovať na konkrétne pokyny a požiadavky používateľov. Tu už nejde len o predpovedanie ďalšieho slova, ale o pochopenie zámeru človeka a generovanie užitočnej odpovede.

1. 1. Posilňovacie učenie s ľudskou spätnou väzbou (RLHF): Ľudskí hodnotitelia posudzujú kvalitu odpovedí modelu a poskytujú spätnú väzbu. Model sa tak učí generovať odpovede, ktoré sú nielen technicky správne, ale aj užitočné a bezpečné pre používateľov.

Generovanie odpovede v ChatGPT prebieha token po tokene. Po prechode cez viacero vrstiev transformerov model využíva softmax vrstvu na predpovedanie pravdepodobnostného rozdelenia nad slovníkom pre ďalší token. Tento proces sa opakuje, kým model nevygeneruje kompletnú odpoveď. Pre slovenských používateľov to znamená, že kvalita odpovede závisí od kvality vstupného promptu – čím presnejšie zadáte požiadavku, tým lepší výsledok dostanete.

Transformerová architektúra prináša dve zásadné výhody oproti starším prístupom. Prvou je schopnosť učiť sa kontextu data-driven spôsobom vďaka mechanizmu self-attention. Druhou je masívna paralelizácia výpočtov, ktorá umožňuje trénovať väčšie siete s viacerými dátami v rovnakom časovom rámci. Najväčší transformerový model s 213 miliónmi parametrov z pôvodnej štúdie sa podarilo natrénovať za 3,5 dňa s ôsmimi GPU, čo by pri starších architektúrach trvalo týždne.

GPT vs Claude rozdiely

ChatGPT a Claude predstavujú dva najpokročilejšie konverzačné AI systémy na trhu, pričom každý má svoje špecifické silné stránky. GPT od OpenAI ponúka širšiu škálu modelov s rôznymi cenovými úrovňami – od GPT-4o Mini pre nákladovo efektívne použitie až po výkonný GPT-4o pre komplexné úlohy. Claude od Anthropic sa zameriava na bezpečnosť a etické správanie vďaka prístupu Constitutional AI, ktorý redukuje halucinácie a nevhodné odpovede.

V oblasti programovania dosahuje Claude výrazné výsledky – na teste HumanEval dosahuje Claude 3.5 Sonnet skóre 92,0%, zatiaľ čo GPT-4o dosahuje 90,2%. Claude typicky produkuje defenzívnejší kód s dôkladnejším ošetrením chýb a podrobnejšími komentármi. ChatGPT naopak exceluje v kreatívnom návrhu algoritmov a často generuje riešenia rýchlejšie, hoci niekedy vyžadujú dodatočné iterácie. Pre slovenské vývojárske tímy pracujúce na e-shopoch či webových aplikáciách môže byť Claude vhodnejší pre produkčný kód, zatiaľ čo ChatGPT sa hodí na rýchle prototypovanie.

Claude vyniká v práci s veľmi dlhými kontextami – dokáže spoľahlivo spracovať až 200 000 tokenov, čo je ekvivalent celej knihy. To ho robí ideálnym pre analýzu rozsiahlych dokumentov, generovanie dokumentácie pre celé kódové repozitáre alebo prácu na dlhodobých projektoch, kde je potrebné uchovať veľké množstvo kontextu. ChatGPT má kratšiu pamäť v rámci jedného sedenia, čo znamená, že pri veľmi dlhých konverzáciách môže začať zabúdať na skoršie detaily.

Z hľadiska použiteľnosti ChatGPT ponúka používateľsky prívetivejšie rozhranie a širšiu dostupnosť pluginov a integrácií. Jeho odpovede sú zvyčajne podrobnejšie a vysvetľujúce, čo oceňujú začiatočníci. Claude sa sústredí na presnosť a bezpečnosť – jeho Constitutional AI prístup zabezpečuje, že odpovede sú nielen technicky správne, ale aj eticky primerane. Pre slovenské firmy pracujúce s citlivými dátami alebo regulovanými odvetviami môže byť Claude bezpečnejšou voľbou.

Výber medzi GPT a Claude závisí od konkrétneho použitia. Pre všeobecné použitie, tvorbu obsahu je ChatGPT praktickejší a cenovo dostupnejší. Pre prácu s rozsiahlymi dokumentmi, produkčný kód a aplikácie vyžadujúce vysokú presnosť a bezpečnosť je Claude lepšou voľbou. Mnoho slovenských firiem využíva oba systémy paralelne – ChatGPT na brainstorming a prvotné návrhy, Claude na finalizáciu a kontrolu kvality.

LLM pre tvorbu obsahu

LLM modely revolučne menia spôsob, akým firmy vytvárajú marketingový a vzdelávací obsah v roku 2025. Automatizácia copywritingu pomocou nástrojov ako Jasper, Copy.ai alebo samotného ChatGPT umožňuje generovať blogové články, produktové popisy a e-mailové kampane za zlomok času potrebného pri manuálnej tvorbe. Slovenský e-shop s piatimi stami produktmi môže vďaka LLM modelom vytvoriť jedinečné SEO optimalizované popisky za dva dni namiesto dvoch mesiacov. Dôležité je však zachovať ľudský dohľad – výstupy z LLM modelov vyžadujú kontrolu faktov, doplnenie lokálneho kontextu a prípadné štylistické úpravy.

Personalizácia obsahu na škále predstavuje ďalší prelom, ktorý LLM modely prinášajú. Tieto systémy dokážu analyzovať údaje o používateľoch a vytvárať jedinečné správy prispôsobené konkrétnym buyer personám – okamžite a inteligentne. Slovenský online magazín môže vďaka LLM technológii generovať variácie článkov pre rôzne vekové skupiny alebo záujmové kategórie. Personalizované e-mailové správy, landing page texty a reklamné titulky založené na histórii prehliadania, demografických údajoch alebo minulých interakciách používateľa dosahujú výrazne vyššie miery konverzie než generické obsahy.

Praktické využitie LLM modelov pre obsahový marketing zahŕňa:

• Dynamické produktové popisky: E-commerce obchody využívajú LLM na generovanie opisov, ktoré sa prispôsobujú správaniu používateľa, lokácii alebo vyhľadávaciemu zámeru. Zákazník z Bratislavy hľadajúci „zimné topánky“ dostane iný popis než zákazník z Košíc hľadajúci „obuv do snehu“.SEO
• optimalizované osnovy: Nástroje ako SurferSEO, NeuronWriter a Frase integrujú LLM na analýzu on-page SEO, identifikáciu obsahových medzier a návrh vylepšení v reálnom čase. Dokážu vygenerovať štruktúrované osnovy prispôsobené konkrétnemu kľúčovému slovu za pár sekúnd.
• Automatizované obsahové audity: LLM modely prechádzajú existujúci obsah, identifikujú zastarané informácie, navrhujú aktualizácie a optimalizujú texty pre lepšie SERP pozície bez potreby manuálnej analýzy každého článku.

Automatizácia reklamných textov a kampaní predstavuje významný prínos pre slovenské firmy s obmedzenými marketingovými rozpočtami. LLM nástroje generujú platformovo špecifické reklamné texty pre Facebook, Google, TikTok a ďalšie kanály – prispôsobené cieľu kampane, publiku alebo odvetviu. Dokážu vytvoriť a otestovať stovky variant reklám za sekundy namiesto týždňov. Reálne nasadenie v slovenskej praxi ukazuje, že firmy využívajúce LLM pre A/B testovanie reklamných textov dosahujú o 23-35% vyššiu mieru klikov (CTR) pri rovnakom rozpočte.

Large language model aplikácie

Automatizácia zákazníckej podpory patrí medzi najpraktickejšie využitie LLM modelov v obchodnej praxi. Virtuálni asistenti poháňaní veľkými jazykovými modelmi zabezpečujú podporu zákazníkom 24 hodín denne, sedem dní v týždni, bez potreby fixných pracovných hodín. Slovenský e-shop s priemernou mesačnou návštevnosťou 50 000 používateľov môže vďaka LLM chatbotu spracovať tisíce dotazov súčasne, čím redukuje čakacie časy z hodín na sekundy. Náklady na implementáciu sa pohybujú od 200 do 800 EUR mesačne v závislosti od objemu interakcií, čo je výrazne menej než mzda jedného zákazníckeho podporného pracovníka.

Analýza dát a pomoc pri rozhodovaní predstavuje ďalšiu kľúčovú aplikáciu, ktorú oceňujú obchodné tímy. LLM modely dokážu analyzovať neštruktúrované textové dáta ako zákaznícke recenzie, chat transkripcie, podporné tickety alebo príspevky na sociálnych sieťach a transformovať ich na použiteľné obchodné insights. Predajné tímy využívajú LLM aplikácie na analýzu spätnej väzby od zákazníkov – AI nástroje skenujú recenzie a komentáre, extrahujú témy ako spokojnosť zákazníkov, problémy s produktmi alebo vznikajúce preferencie. Tieto poznatky umožňujú firmám rýchlo upravovať stratégie a produkty podľa skutočných potrieb trhu.

Spracovanie technických dotazov a automatizácia dokumentácie zlepšuje produktivitu vývojárskych tímov. Mercado Libre, jedna z najväčších e-commerce platforiem v Latinskej Amerike, úspešne nasadila interný nástroj poháňaný LLM modelmi na zvýšenie produktivity vývojárov. Tento AI nástroj efektívne odpovedá na technické otázky týkajúce sa technologického stacku spoločnosti a automatizuje tvorbu dokumentácie. LLM model bol natrénovaný na rozsiahlej kolekcii interných dokumentov a kódových bázach, čo mu umožňuje poskytovať vysoko relevantné a presné odpovede.

Automatizácia transakčných dotazov a extrakcia produktových atribútov šetrí čas pri spracovaní veľkých objemov informácií. LLM modely dokážu automaticky extrahovať kľúčové vlastnosti produktov zo surových popisov dodávateľov, kategorizovať položky a vytvárať štruktúrované databázy. Slovenský veľkoobchodný distribútor s desaťtisícimi SKU môže tento proces automatizovať a ročne ušetriť stovky hodín manuálnej práce. Detekcia podvodov, hodnotenie rizík a analýza trhových trendov patria medzi pokročilejšie aplikácie, ktoré veľké firmy využívajú na spracovanie obrovských množstiev informácií a prijímanie lepších obchodných rozhodnutí.

Trénovanie jazykových modelov

Trénovanie veľkých jazykových modelov predstavuje technicky náročný a nákladný proces, ktorý prebieha v troch hlavných fázach. Prvá fáza – predtrénovanie – zahŕňa učenie sa základných jazykových štruktúr z miliárd textov. Model sa učí predpovedať ďalšie slovo v sekvencii, čím získava porozumenie syntaxe, gramatiky a sémantických vzťahov. Táto fáza trvá týždne až mesiace a vyžaduje stovky vysoko výkonných grafických procesorov alebo špecializovaných TPU (Tensor Processing Units). Náklady na pretrénovanie moderného LLM modelu presahujú niekoľko miliónov eur, čo je mimo dosahu väčšiny slovenských firiem.

Druhá fáza – supervised learning neboli instruction tuning – učí model odpovedať na konkrétne pokyny používateľov. Nejde už len o predpovedanie slov, ale o pochopenie zámeru človeka a generovanie užitočných odpovedí. Model dostáva príklady v forme „otázka-odpoveď“ alebo „pokyn-výsledok“ a učí sa generalizovať tieto vzory na nové situácie. Táto fáza trvá jeden až tri týždne a výrazne zlepšuje použiteľnosť modelu pre praktické aplikácie. Pre firmy, ktoré chcú prispôsobiť existujúce LLM modely na špecifické odvetvia, je táto fáza kľúčová.

Tretia fáza – posilňovacie učenie s ľudskou spätnou väzbou (RLHF) – zarovnáva správanie modelu s ľudskými preferenciami. Ľudskí hodnotitelia posudzujú kvalitu odpovedí modelu a poskytujú spätnú väzbu o tom, ktoré odpovede sú užitočné, bezpečné a relevantné. Model sa tak učí generovať výstupy, ktoré sú nielen technicky správne, ale aj kontextovo primerané a etické. Táto fáza trvá jeden až dva týždne a vyžaduje kombináciu výpočtových zdrojov a ľudských hodnotiteľov. Náklady zahŕňajú nielen GPU čas, ale aj mzdy pre tím hodnotiteľov, ktorí poskytujú kvalitatívnu spätnú väzbu.

Fine-tuning existujúcich modelov predstavuje praktickú alternatívu pre firmy, ktoré nemajú zdroje na trénovanie modelu od základov. Tento proces zahŕňa doladenie už natrénovaného LLM modelu na špecifické úlohy alebo domény pomocou menšieho datasetu. Slovenská právnická kancelária môže napríklad zobrať základný model ako GPT-3.5 a dotrénovať ho na právnych dokumentoch a judikatúre, čím získa špecializovaného AI asistenta za zlomok nákladov potrebných na vytvorenie modelu od začiatku. Náklady na fine-tuning sa pohybujú od 5 000 do 50 000 EUR v závislosti od veľkosti datasetu a požadovanej presnosti.

Prompt tuning predstavuje najlacnejší spôsob prispôsobenia LLM modelov na špecifické potreby. Namiesto zmeny parametrov modelu optimalizujete vstupné prompty tak, aby model generoval žiadané výstupy. Táto technika nevyžaduje žiadne trénovanie ani výpočtové zdroje – stačí experimentovať s rôznymi formuláciami promptov a nájsť tie, ktoré fungujú najlepšie pre vašu špecifickú aplikáciu. Pre malé slovenské firmy je toto ideálny štartovací bod pred investíciou do nákladnejšieho fine-tuningu.

FAQ o téme: LLM model (Large Language Model)

Otázka 1: Čo je LLM model jednoduchou definíciou?

LLM model je umelá inteligencia natrénovaná na obrovských množstvách textov, ktorá dokáže rozumieť ľudskému jazyku a generovať text pripomínajúci ľudský prejav. Funguje tak, že predpovedá ďalšie slová v sekvencii na základe kontextu, pričom obsahuje miliardy parametrov umožňujúcich učenie sa komplexných jazykových vzorů. Prakticky to znamená, že jeden model dokáže písať články, odpovedať na otázky, prekladať texty alebo generovať programovací kód bez potreby špecializovaného tréningu pre každú úlohu.

Otázka 2: Ako začať s LLM modelmi krok za krokom?

Začnite registráciou na platforme ChatGPT alebo Claude, ktoré ponúkajú bezplatné verzie na vyskúšanie. Definujte si konkrétny prípad použitia – napríklad tvorbu blogových článkov alebo produktových popisov. Experimentujte s promptami a naučte sa, ako presne formulovať pokyny pre dosiahnutie žiadaných výsledkov. Po získaní skúseností môžete prejsť na platené API pre automatizáciu procesov alebo zvážiť fine-tuning pre špecifické potreby vašej firmy. Celý proces od prvého kontaktu po praktické nasadenie trvá zvyčajne dva až štyri týždne intenzívneho testovania.

Otázka 3: Koľko stojí používanie LLM modelov na Slovensku?

Základné využitie cez ChatGPT alebo Claude začína na 20 – 25 EUR mesačne za prémiové verzie s rozšírenými funkciami. API prístup pre automatizáciu je účtovaný podľa spotreby – približne 0,002 EUR za 1000 tokenov vstupu a 0,006 EUR za 1000 tokenov výstupu pri GPT-4o. Slovenská firma generujúca 50 článkov mesačne pomocou API zaplatí približne 30 – 80 EUR v závislosti od dĺžky textov. Fine-tuning vlastného modelu stojí od 5 000 do 50 000 EUR podľa zložitosti projektu.

Otázka 4: Aké sú najčastejšie chyby pri práci s LLM modelmi?

Prvou chybou je slepé dôverovanie výstupom bez kontroly faktov – LLM modely dokážu generovať presvedčivo znejúce, ale nesprávne informácie. Druhou je použitie vágnych promptov bez jasného kontextu, čo vedie k generickým a nepoužiteľným odpovediam. Tretou chybou je očakávanie dokonalých výsledkov na prvý pokus – efektívna práca s LLM vyžaduje iteratívne ladenie promptov. Štvrtá chyba zahŕňa nedostatočnú kontrolu citlivých informácií – nikdy nevkladajte do LLM modelov dôverné firemné dáta bez overenia bezpečnostných opatrení poskytovateľa. Piata chyba je ignorovanie autorských práv – výstupy z LLM modelov môžu občas reprodukovať chránený obsah z trénovaniach dát.

Otázka 5: Ktoré nástroje sú najlepšie pre prácu s LLM modelmi (podľa času publikovania príspevku)?

ChatGPT od OpenAI je najuniverzálnejší nástroj vhodný pre všeobecné použitie, tvorbu obsahu a programovanie, s cenami od 4 EUR mesačne. Claude od Anthropic exceluje pri práci s dlhými dokumentmi a vyžaduje vysokú presnosť, ceny začínajú na 20 EUR mesačne. Pre tvorbu marketingového obsahu odporúčam Jasper (49 – 125 EUR mesačne) alebo Copy.ai (36 – 186 EUR mesačne) s integrovanými šablónami. Na programovanie je ideálny GitHub Copilot za 10 EUR mesačne alebo Cursor za 20 EUR mesačne. Pre SEO optimalizáciu použite SurferSEO (69 – 219 EUR mesačne) alebo Frase (45 – 115 EUR mesačne) s LLM integráciou.

Otázka 6: Ako merať úspech použitia LLM modelov?

Sledujte tri kľúčové metriky – úsporu času, kvalitu výstupu a ROI. Úsporu času merajte porovnaním hodín potrebných na vytvorenie obsahu pred a po implementácii LLM – typicky dosiahnete 60-85% úsporu. Kvalitu výstupu hodnoťte pomocou manuálnych kontrol, zákazníckej spätnej väzby alebo A/B testovania konverzných mier. ROI počítajte ako (ušetrené náklady na prácu – náklady na LLM nástroje) / náklady na LLM nástroje × 100. Ďalšie užitočné metriky zahŕňajú počet iterácií potrebných na dosiahnutie prijateľného výsledku a percento výstupov použiteľných bez úprav.

Otázka 7: Je LLM vhodný pre malé slovenské firmy?

Áno, LLM modely sú vysoko vhodné pre malé slovenské firmy práve kvôli nízkym vstupným nákladom a rýchlej návratnosti investície. Firma s obmedzeným marketingovým rozpočtom môže vďaka nástrojom ako ChatGPT produkovať profesionálny obsah za zlomok nákladov na freelancera alebo agentúru. Praktické použitie zahŕňa tvorbu produktových popisov, blokových článkov, social media príspevkov a zákaznícku podporu cez chatboty. Začať môžete s bezplatnými verziami a postupne škálovať podľa potrieb. Typická malá firma s 2-5 zamestnancami ušetrí 10-20 hodín týždenne automatizáciou rutinných obsahových úloh, čo zodpovedá úspore približne 800-1600 EUR mesačne pri hodinovej sadzbe 20 EUR.

Otázka 8: Aké sú riziká spojené s používaním LLM modelov?

Hlavné riziká zahŕňajú halucinácie – generovanie fakticky nesprávnych informácií prezentovaných ako pravdivé. LLM modely môžu zdediť predsudky a skreslenia z trénovaniach dát, čo vedie k problematickým výstupom pri citlivých témach. Bezpečnosť dát je ďalším rizikom – informácie vložené do cloudových LLM služieb môžu byť použité na ďalší tréning modelov. Existuje aj riziko nadmernej závislosti – firmy strácajúce interné know-how majú problém pri výpadkoch služby. Autorské práva predstavujú právnu sivú zónu, pretože nie je jasné, kto vlastní obsah vygenerovaný AI. Tieto riziká môžete minimalizovať implementáciou kontrolných procesov, používaním enterprise verzií s garantovanou bezpečnosťou dát a zachovaním ľudského dohľadu nad kritickými výstupmi.