To jest świetne pytanie! Rzeczywiście, możliwość korzystania z informacji znalezionych w sieci w momencie udzielania odpowiedzi (czyli to, co w świecie AI nazywamy często mechanizmem RAG – Retrieval-Augmented Generation, czyli generowaniem rozszerzonym o wyszukiwanie) zmienia zasady gry. Taki model przestaje być "zamkniętą encyklopedią" z wiedzą ograniczoną do daty treningu, a staje się dynamicznym asystentem.

Oto szczegółowe spojrzenie na plusy i minusy tego rozwiązania, napisane w luźnym, blogowym stylu.

Plusy: Dlaczego dostęp do sieci to supermoc

Dostęp do aktualnych informacji z internetu w czasie rzeczywistym to jak podłączenie superkomputera do globalnej biblioteki, która nigdy nie przestaje się aktualizować.

1. Aktualność wiedzy (żegnaj, data odcięcia!)

To jest absolutny hit. Modele językowe bez dostępu do sieci mają tzw. datę odcięcia wiedzy – na przykład, ich wiedza może kończyć się na wrześniu 2021 roku. Oznacza to, że nie wiedzą nic o najnowszych wydarzeniach, zmianach w prawie, kursach walut czy wynikach wczorajszego meczu.

Dzięki dostępowi do internetu, model może:

• Podać najnowsze wiadomości i trendy.
• Odpowiedzieć na pytania o aktualne ceny, prognozy pogody czy harmonogramy wydarzeń.
• Korzystać z najnowszych danych naukowych, technologicznych czy prawnych, które pojawiły się w sieci dosłownie przed chwilą.

2. Redukcja "halucynacji" i większa precyzja

Halucynacje to zmora każdego modelu językowego – są to momenty, w których model z dużą pewnością generuje nieprawidłowe lub bezsensowne informacje, ponieważ polega na wyuczonych wzorcach, a nie na faktach.

Mechanizm RAG działa jak weryfikator. Zanim model wygeneruje odpowiedź, najpierw wyszukuje istotne fragmenty wiedzy w zewnętrznych źródłach (w tym przypadku w internecie). Dzięki temu odpowiedź jest uziemiona w faktach, co minimalizuje nieścisłości i sprawia, że model operuje na sprawdzonych danych, a nie na domysłach.

3. Możliwość cytowania źródeł

Kiedy model korzysta z internetu, może nie tylko znaleźć informację, ale również podać link do źródła. To kluczowe dla wiarygodności i zaufania. Użytkownik może sam zweryfikować, skąd pochodzi dana informacja, co jest niemożliwe w przypadku modeli opartych wyłącznie na wewnętrznej, "czarnej skrzynce" wiedzy.

4. Skalowalność i elastyczność

Dzięki dostępowi do internetu, model może obsługiwać dynamiczne i otwarte zadania, takie jak podsumowywanie wiadomości czy obsługa klienta w oparciu o bieżące informacje. Nie trzeba go na nowo trenować za każdym razem, gdy pojawia się nowa wiedza – wystarczy, że ją wyszuka.

Minusy: Ciemne strony dostępu do sieci

Chociaż dostęp do internetu wydaje się idealnym rozwiązaniem, niesie ze sobą kilka istotnych wyzwań, które wpływają na jakość i szybkość odpowiedzi.

1. Opóźnienie (latency)

Wyszukiwanie informacji w sieci zajmuje czas. Zamiast natychmiast generować odpowiedź z wewnętrznej bazy wiedzy, model musi najpierw:

1. Przeanalizować zapytanie.
2. Wykonać zapytanie do wyszukiwarki.
3. Przeanalizować wyniki (często dziesiątki stron).
4. Wybrać najbardziej trafne fragmenty.
5. Wykorzystać te fragmenty do wygenerowania ostatecznej odpowiedzi.

Ten dodatkowy proces może znacznie wydłużyć czas oczekiwania na odpowiedź.

2. Ryzyko korzystania z niewiarygodnych źródeł

Internet jest pełen nieprawdziwych, stronniczych lub po prostu błędnych informacji. Chociaż zaawansowane mechanizmy starają się oceniać wiarygodność źródeł, zawsze istnieje ryzyko, że model:

• Wykorzysta niezweryfikowane informacje z mało znanej strony.
• Zostanie zmanipulowany przez treści celowo wprowadzające w błąd.
• Poda informację, która jest aktualna, ale nieprawdziwa (np. plotkę).

Model językowy jest tak dobry, jak dobre są dane, które znajduje.

3. Utrata kontekstu przy fragmentacji danych

W mechanizmie RAG, aby model mógł efektywnie przetwarzać znalezione dokumenty, są one często dzielone na mniejsze fragmenty (tzw. "chunkowanie"). Jeśli kluczowa informacja lub kontekst jest rozdzielony między te fragmenty, model może go stracić i wygenerować odpowiedź, która jest technicznie poprawna, ale niekompletna lub źle umiejscowiona w szerszym kontekście.

4. Zależność od połączenia internetowego

To proste, ale kluczowe: jeśli model opiera swoje działanie na wyszukiwaniu w czasie rzeczywistym, do poprawnego działania wymaga stabilnego i szybkiego połączenia z siecią. Bez niego, jego "supermoc" znika, a model może być zmuszony do powrotu do swojej ograniczonej, wewnętrznej bazy wiedzy.

Podsumowanie

Model językowy z dostępem do internetu to potężne narzędzie, które rozwiązuje największy problem "tradycyjnych" LLM-ów, czyli nieaktualność wiedzy. Zyskujemy na precyzji, wiarygodności (dzięki cytowaniu źródeł) i dynamice. Musimy jednak liczyć się z tym, że za tę supermoc płacimy nieco dłuższym czasem oczekiwania i koniecznością zachowania czujności co do wiarygodności znalezionych źródeł. To kompromis między szybkością a dokładnością i aktualnością.