W świecie sztucznej inteligencji terminologia ewoluuje niemal z dnia na dzień, a pojęcie efektu „testowania” – czy też częściej spotykane w literaturze fachowej jako Test-time Scaling lub Test-time Compute – stało się jednym z najgorętszych tematów ostatnich miesięcy. Choć intuicyjnie testowanie kojarzy nam się ze sprawdzaniem, czy coś działa, w kontekście nowoczesnych modeli językowych (LLM) ma ono znacznie głębsze i bardziej fascynujące znaczenie. Chodzi o to, jak model „myśli” w momencie, gdy zadajemy mu pytanie, i jak dodatkowa moc obliczeniowa zużyta w tej konkretnej sekundzie przekłada się na jakość odpowiedzi.

Na czym polega przełom w testowaniu AI?

Tradycyjnie rozwój sztucznej inteligencji opierał się na zasadzie: im więcej danych i parametrów podczas treningu, tym mądrzejszy model. To tak zwane prawa skalowania (Scaling Laws). Jednak naukowcy odkryli, że istnieje drugi, równie ważny etap – moment wnioskowania (inference), czyli właśnie to nasze „testowanie” modelu w praktyce.

Efekt testowania w tym ujęciu polega na tym, że model nie wyrzuca z siebie pierwszej lepszej odpowiedzi, która statystycznie pasuje do pytania. Zamiast tego, otrzymuje on czas i zasoby, aby „przemyśleć” problem. Można to porównać do człowieka: czym innym jest szybka odpowiedź na pytanie „ile to jest 2+2”, a czym innym rozwiązanie skomplikowanego zadania logicznego, nad którym musimy posiedzieć z kartką papieru. Efekt testowania w AI to właśnie ta „kartka papieru” dla algorytmu.

Jak AI „myśli” podczas testowania?

Aby efekt testowania przyniósł realne korzyści, stosuje się kilka zaawansowanych technik, które pozwalają modelowi wejść na wyższy poziom rozumowania:

Łańcuch myśli (Chain of Thought)

Model zostaje zmuszony do rozbicia problemu na mniejsze kroki. Zamiast podawać wynik końcowy, opisuje on ścieżkę, która do niego prowadzi. Dzięki temu może sam wyłapać błędy logiczne na wczesnym etapie.

Przeszukiwanie drzewa rozwiązań

Zamiast jednej ścieżki, AI generuje kilka potencjalnych odpowiedzi równolegle, ocenia ich sensowność i wybiera tę, która rokuje najlepiej. To proces podobny do tego, jak komputery szachowe analizują tysiące możliwych ruchów przed wykonaniem tego jednego.

Autokorekta i weryfikacja

W fazie testowania (wnioskowania) model może pełnić rolę własnego krytyka. Generuje odpowiedź, sprawdza ją pod kątem spójności, a jeśli zauważy błąd – poprawia go przed wyświetleniem tekstu użytkownikowi.

Dlaczego to zmienia zasady gry?

Do tej pory uważano, że aby AI była mądrzejsza, musimy budować coraz większe centra danych i trenować modele przez długie miesiące. Efekt testowania pokazuje, że możemy uzyskać wyniki na poziomie gigantycznych modeli, używając mniejszych jednostek, o ile damy im więcej „czasu na zastanowienie”.

Jest to niezwykle istotne z punktu widzenia ekonomii i ekologii. Zamiast gigantycznego modelu, który zawsze zużywa mnóstwo energii, możemy mieć model elastyczny: szybki i tani przy prostych pytaniach (np. „Jaka jest pogoda?”) oraz wolniejszy, ale niezwykle precyzyjny przy analizie skomplikowanych umów prawnych czy projektowaniu leków.

Ciekawostka: Model OpenAI o1 i nowa era

Najlepszym przykładem wykorzystania efektu testowania jest rodzina modeli o1 od OpenAI. W przeciwieństwie do swoich poprzedników, modele te potrafią spędzić nawet kilkanaście sekund na „cichym myśleniu” przed udzieleniem odpowiedzi. W testach z matematyki czy programowania osiągają one wyniki drastycznie lepsze niż modele, które odpowiadają natychmiastowo, co udowadnia, że testowanie (skalowanie obliczeń w czasie rzeczywistym) to nowa granica rozwoju AI.

Wyzwania związane z efektem testowania

Choć brzmi to jak rozwiązanie idealne, niesie ze sobą pewne wyzwania. Przede wszystkim jest to kosztowne dla dostawców usług AI – każda sekunda „myślenia” procesora kosztuje. Po drugie, użytkownicy przyzwyczajeni do błyskawicznych reakcji ChatGPT muszą nauczyć się cierpliwości. Warto jednak czekać, bo jakość odpowiedzi w zadaniach wymagających logiki jest nieporównywalnie wyższa.

Efekt testowania w sztucznej inteligencji to przejście od „intuicyjnego kojarzenia faktów” do „głębokiego rozumowania”. To moment, w którym AI przestaje być tylko zaawansowaną wyszukiwarką, a zaczyna realnie rozwiązywać problemy, krok po kroku, zupełnie jak my.