Książka, która nie boi się kodu – recenzja „Stwórz własne AI”

Duże modele językowe, takie jak ChatGPT, Claude czy Gemini, przestały być traktowane jak technologiczna ciekawostka – dziś są realnym narzędziem pracy, automatyzacji i twórczości. Jednak za ich pozorną prostotą kryje się ogromna złożoność techniczna, którą trudno uchwycić, jeśli nie zajrzy się pod maskę. Sebastian Raschka w swojej książce proponuje dokładnie to – zajrzeć głęboko, a najlepiej zbudować coś samemu, od zera. 

 

 

„Stwórz własne AI” to książka, która nie obiecuje szybkich efektów ani nie prowadzi na skróty. To dogłębny przewodnik po świecie LLM – dużych modeli językowych – skierowany do osób technicznych: programistów, inżynierów danych, entuzjastów machine learningu i architektów systemów AI. To nie jest książka do przeczytania w weekend – to warsztat.

Czym jest AI i czym różni się LLM od „zwykłego” modelu?

Sztuczna inteligencja to dziś pojemny termin, który często bywa nadużywany. Raschka od samego początku precyzyjnie oddziela marketingowe hasła od rzeczywistego działania modeli. LLM, czyli Large Language Models, to szczególny typ modeli głębokiego uczenia, trenowany na ogromnych zbiorach tekstu, który pozwala maszynom rozumieć i generować język naturalny.

Autor nie tłumaczy wszystkiego jak laikowi, ale zakłada, że czytelnik ma już pewne podstawy z obszaru uczenia maszynowego. To podejście uczciwe – nie każdy musi sięgać po tę książkę, ale ci, którzy to zrobią, naprawdę zrozumieją, jak wygląda „sztuczna inteligencja” w praktyce.

Jak zbudować model językowy – krok po kroku, bez skrótów

Największą siłą tej książki jest jej podejście praktyczne. Zamiast opierać się na gotowych bibliotekach typu Hugging Face Transformers, Raschka pokazuje, jak zbudować swój własny model – od podstaw, na czystym kodzie. To oznacza samodzielne przygotowanie zbiorów danych, konstrukcję architektury sieci neuronowej, implementację mechanizmów treningu oraz dostrajanie modelu do konkretnych zadań (np. klasyfikacji tekstu czy działania jako chatbot).

To proces wymagający, ale dzięki przejrzystym wyjaśnieniom autor krok po kroku przeprowadza czytelnika przez każdy etap. Szczególną wartość mają fragmenty poświęcone architekturze modeli, pracy z nieoznakowanymi danymi (pretraining) oraz tworzeniu potoków przetwarzania danych. Wszystko to odbywa się bez zbędnego teoretyzowania – teoria pojawia się tylko tam, gdzie faktycznie pomaga zrozumieć kod.

Czy tworzenie własnego modelu LLM ma sens?

W świecie, w którym OpenAI, Google czy Meta oferują gotowe API do korzystania z potężnych modeli, można zadać sobie pytanie: po co budować coś własnego? Raschka nie unika tego pytania. Jego odpowiedź jest szczera i wyważona: tworzenie własnego modelu ma sens nie zawsze, ale w wielu przypadkach jest to kluczowe. Na przykład gdy zależy nam na maksymalnej kontroli nad danymi i wynikami, na bezpieczeństwie lub na specjalistycznym zastosowaniu w konkretnej dziedzinie.

Co równie ważne, nawet jeśli nie planujemy uruchomić własnego LLM w produkcji, zrozumienie jego budowy i zasad działania daje ogromną przewagę – zarówno intelektualną, jak i zawodową. To kompetencja, która dziś wyróżnia inżyniera na rynku pracy.

Głos ekspertów – jak książka została przyjęta

Książka Raschki została bardzo dobrze przyjęta przez praktyków z branży AI. Eksperci z takich firm jak Netflix, GitHub czy FM Global chwalą ją za przejrzystość, aktualność i rzadką dziś odwagę pokazania, jak naprawdę wygląda kodowanie dużego modelu językowego.

Cameron Wolfe, starszy specjalista ds. AI w Netflixie, nazwał ją „najbardziej przystępnym i kompleksowym wyjaśnieniem modeli językowych”. Dr Vahid Mirjalili z FM Global podkreślił jej kompletność, a Benjamin Muskalla z GitHuba uznał ją za inspirującą i praktyczną.

To opinie osób, które naprawdę pracują z AI na co dzień. Nie ma tu marketingowej przesady – jest uznanie dla pracy u podstaw.

Książka, która uczy od środka

„Stwórz własne AI” to książka dla tych, którzy nie boją się kodu, chcą zrozumieć, jak naprawdę działają współczesne modele językowe i są gotowi poświęcić czas na zbudowanie czegoś własnego. To nie tylko wiedza – to kompetencja przyszłości.

Jeśli interesujesz się AI, programujesz i nie chcesz być tylko użytkownikiem modeli, ale ich twórcą – to pozycja, którą warto mieć na półce. Nie jest łatwa, ale daje ogromną satysfakcję.

W świecie, gdzie AI coraz częściej pisze za nas, ta książka przypomina, że to my możemy pisać AI.