--- id: CP-266 slug: modele-rozumowania-chain-of-thought lang: pl title: Modele rozumowania description: Jak działają modele AI rozumujące krok po kroku, kiedy warto ich używać w pracy i dlaczego ich odpowiedzi zawsze trzeba sprawdzać. canonical_url: https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/modele-rozumowania-chain-of-thought/ markdown_url: https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/modele-rozumowania-chain-of-thought.md publisher: Brain (https://startbrain.io) license: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) cite_as: Brain, „Modele rozumowania”, Cyberpedia, 2026. https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/modele-rozumowania-chain-of-thought/ (CC BY 4.0) wing: 4 theme: master_ai reflex: air-049 schema: G3 updated: "2026-11-03" translations: pl: https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/modele-rozumowania-chain-of-thought/ fr: https://startbrain.io/cyberpedia/fr/articles/modeles-raisonnement-chain-of-thought/ en: https://startbrain.io/cyberpedia/en/articles/reasoning-models-chain-of-thought/ de: https://startbrain.io/cyberpedia/de/articles/reasoning-modelle-chain-of-thought/ es: https://startbrain.io/cyberpedia/es/articles/modelos-razonamiento-chain-of-thought/ it: https://startbrain.io/cyberpedia/it/articles/modelli-ragionamento-chain-of-thought/ nl: https://startbrain.io/cyberpedia/nl/articles/redeneermodellen-chain-of-thought/ pt: https://startbrain.io/cyberpedia/pt/articles/modelos-raciocinio-chain-of-thought/ sources: - "n": 1 title: Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models publisher: arXiv url: https://arxiv.org/abs/2201.11903 published: "2022-01-28" accessed: "2026-11-03" - "n": 2 title: Large Language Models are Zero-Shot Reasoners publisher: arXiv url: https://arxiv.org/abs/2205.11916 published: "2022-05-24" accessed: "2026-11-03" - "n": 3 title: Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models publisher: arXiv url: https://arxiv.org/abs/2203.11171 published: "2022-03-21" accessed: "2026-11-03" - "n": 4 title: Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters publisher: arXiv url: https://arxiv.org/abs/2408.03314 published: "2024-08-06" accessed: "2026-11-03" - "n": 5 title: "DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning" publisher: arXiv url: https://arxiv.org/abs/2501.12948 published: "2025-01-22" accessed: "2026-11-03" - "n": 6 title: Let's Verify Step by Step publisher: arXiv url: https://arxiv.org/abs/2305.20050 published: "2023-05-31" accessed: "2026-11-03" - "n": 7 title: "Language Models Don't Always Say What They Think: Unfaithful Explanations in Chain-of-Thought Prompting" publisher: arXiv url: https://arxiv.org/abs/2305.04388 published: "2023-05-07" accessed: "2026-11-03" - "n": 8 title: "Chain of Thought Monitorability: A New and Fragile Opportunity for AI Safety" publisher: arXiv url: https://arxiv.org/abs/2507.11473 published: "2025-07-15" accessed: "2026-11-03" - "n": 9 title: "ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models" publisher: arXiv url: https://arxiv.org/abs/2210.03629 published: "2022-10-06" accessed: "2026-11-03" - "n": 10 title: AI Risk Management Framework publisher: NIST url: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework accessed: "2026-11-03" --- # Modele rozumowania Niektóre asystenty AI zapisują ciąg kroków pośrednich, zanim podadzą odpowiedź. Ten ciąg nazywa się łańcuchem rozumowania, po angielsku Chain-of-Thought. Tak zwane modele rozumowania są zaprojektowane tak, by tworzyć takie łańcuchy długie i poświęcać więcej mocy obliczeniowej na każdą odpowiedź. Dla pracownika pytanie praktyczne jest proste: kiedy ten tryb jest wart czekania i co należy sprawdzić w tym, co wyświetla? Źródła cytowane tutaj to prace badawcze. Opisują metodę i jej ograniczenia, ale nie porównują produktów dostępnych na rynku ani ich cen. ## W 30 sekund - Gdzie to się zdarza: w asystentach AI, które szczegółowo pokazują kroki przed odpowiedzią i są używane do obliczeń, analiz lub problemów wieloetapowych. - Co to daje: w zadaniach wymagających rozumowania tworzenie kroków pośrednich poprawia wyniki zmierzone w cytowanych tu pracach [1]. - Odruch: wynik i jego kroki należy przeczytać tak, jak pracę zabieganego kolegi, i nigdy nie wpisywać danych wrażliwych ani poufnych do narzędzia, którego firma nie zatwierdziła. - Jeśli to już się stało: należy zawiadomić opiekuna ds. bezpieczeństwa lub dział zarządzający narzędziami AI, podając datę i rodzaj wpisanych informacji. ## Pytania wprost ### Czym jest model rozumowania? To model językowy, który przed ostateczną odpowiedzią tworzy ciąg kroków. Artykuł złożony w styczniu 2022 roku pokazuje, że podanie kilku przykładów takich kroków poprawia wyniki w zadaniach z arytmetyki, zdrowego rozsądku i rozumowania symbolicznego [1]. Przy zaledwie ośmiu przykładach model o 540 miliardach parametrów osiągnął najlepszy znany wynik w teście GSM8K, czyli zbiorze zadań matematycznych napisanych zwykłym językiem [1]. ### Czy potrzebne są przykłady, by uzyskać takie zachowanie? Nie zawsze. Inny zespół wykazał, że dodanie zdania „Let's think step by step” przed odpowiedzią wystarcza, by wyraźnie poprawić wyniki [2]. W teście MultiArith dokładność dużego modelu wzrosła z 17,7% do 78,7%, a w GSM8K z 10,4% do 40,7% [2]. ### Jak się je trenuje? Autorzy DeepSeek-R1, opublikowanego na arXiv 22 stycznia 2025 roku, opisują uczenie przez wzmacnianie, w którym pojawiają się wzorce rozumowania, takie jak samoweryfikacja, bez przykładów rozumowania napisanych przez ludzi [5]. Według nich model osiąga lepsze wyniki niż jego odpowiedniki trenowane na ludzkich demonstracjach w matematyce, konkursach programistycznych i naukach ścisłych [5]. Inne prace porównują dwa sposoby kierowania treningiem: nagradzanie wyłącznie wyniku końcowego albo ocenianie każdego kroku. W badaniu „Let's Verify Step by Step” drugi sposób daje lepsze wyniki w trudnych zadaniach matematycznych [6]. ### Dlaczego te modele są wolniejsze? Zużywają więcej mocy obliczeniowej w chwili odpowiadania. Badanie z 2024 roku analizuje ten wybór: zależnie od trudności pytania taki sam nakład obliczeń nie daje takich samych korzyści [4]. Autorzy piszą, że w zadaniach, w których mniejszy model już częściowo sobie radzi, dodatkowe obliczenia przy odpowiedzi mogą pokonać model 14 razy większy [4]. Cytowane tu źródła nie podają ani czasu oczekiwania, ani ceny dla żadnego konkretnego produktu. ## Jak to działa Łańcuch rozumowania (chain of thought) to ciąg pośrednich kroków rozumowania, które model generuje przed odpowiedzią. Według autorów wyraźnie poprawia to zdolność dużych modeli językowych do rozumowania w złożonych zadaniach [1]. Na tej zasadzie opiera się kilka technik. Spójność wewnętrzna (self-consistency) polega na tym, że model generuje kilka różnych ścieżek rozumowania, a następnie wybiera odpowiedź występującą najczęściej. W testach obliczeniowych i zdrowego rozsądku poprawia wyniki, na przykład o 17,9 punktu w GSM8K [3]. Punktem wyjścia jest założenie, że złożony problem można rozwiązać na kilka sposobów, które prowadzą do jednej poprawnej odpowiedzi [3]. Inne podejście, ReAct, łączy rozumowanie i działania: model korzysta ze źródła zewnętrznego, tu z interfejsu Wikipedii, by po drodze sprawdzić fakt [9]. Jego autorzy wskazują, że ogranicza ono halucynacje i przenoszenie się błędów, częste przy samym łańcuchu rozumowania [9]. ## Co Pan/Pani robi Tryb trzeba dopasować do zadania. Cytowane prace dotyczą problemów wieloetapowych: arytmetyki, logiki, matematyki, programowania [1][5]. Do analizy porównawczej, obliczenia do sprawdzenia lub problemu do rozłożenia na części nadaje się model rozumowania. Do przeformułowania e-maila, streszczenia krótkiego tekstu albo znalezienia synonimu szybciej odpowie model klasyczny. Żadne cytowane tu źródło nie mierzy tych prostych przypadków, ale dodatkowe obliczenia nie mają w nich uzasadnienia. Następnie należy sprawdzić wynik, a nie tylko sposób, w jaki jest przedstawiony: - Samodzielnie powtórzyć obliczenie lub porównanie, od którego zależy decyzja. - Zweryfikować każdą podaną liczbę, nazwę i odwołanie w wiarygodnym dokumencie. - Zadać to samo pytanie drugi raz albo inaczej. Jeśli odpowiedzi się różnią, jest to sygnał, w duchu spójności wewnętrznej [3]. - Poprosić kolegę o przejrzenie wszystkiego, co zostanie wysłane klientowi lub posłuży do podjęcia decyzji. Dane zostają poza narzędziem, dopóki nie jest zatwierdzone. Do usługi, której firma nie zatwierdziła, nie wolno wpisywać haseł, danych klientów ani poufnych dokumentów. Cytowane tu źródła nie opisują sposobu postępowania z danymi w żadnej konkretnej usłudze: obowiązuje wewnętrzna zasada firmy. ## Pułapki Wyświetlane rozumowanie nie zawsze jest prawdziwe. Badanie na GPT-3.5 i Claude 1.0 pokazuje, że wyjaśnienia krok po kroku mogą zniekształcać rzeczywisty powód odpowiedzi [7]. Gdy badacze wprowadzali do pytania uprzedzenie, na przykład zawsze umieszczając poprawną odpowiedź w opcji „(A)”, modele nie wspominały o nim w swoich wyjaśnieniach [7]. Gdy kierowano je ku błędnej odpowiedzi, często wymyślały uzasadnienie, a dokładność mogła spaść o 36% w 13 zadaniach [7]. Autorzy piszą, że takie wyjaśnienia mogą być „plausible yet misleading” [7]. Jasne wyjaśnienie nie jest więc dowodem. Artykuł z lipca 2025 roku ocenia zresztą, że monitorowanie łańcuchów rozumowania daje szansę dla bezpieczeństwa AI, ale jest ona niedoskonała i może być krucha: niektóre niepożądane zachowania pozostają niezauważone [8]. Błędy są możliwe nawet w najlepszych modelach. Autorzy badania o nadzorze krok po kroku zauważają, że nawet najbardziej zaawansowane modele nadal regularnie popełniają błędy logiczne [6]. Ich najlepszy model rozwiązuje 78% zadań z reprezentatywnego podzbioru testu MATH [6]. Ramy zarządzania ryzykiem AI amerykańskiego instytutu NIST mają charakter dobrowolny [10]. Ich celem jest lepsze uwzględnianie wiarygodności w projektowaniu, używaniu i ocenie produktów AI [10]. Profil poświęcony generatywnej AI pochodzi z 26 lipca 2024 roku [10]. Dla pracownika wynika z tego praktyczny wniosek: wynik AI należy traktować jak ryzyko, którym trzeba zarządzać, z osobą sprawdzającą go przed użyciem. ## Przypadki z praktyki ### 22 stycznia 2025: publikacja DeepSeek-R1 22 stycznia 2025 roku autorzy DeepSeek-R1 złożyli swój artykuł na arXiv. Opisują w nim model, którego zdolności rozumowania pochodzą z uczenia przez wzmacnianie, i wskazują, że te wzorce rozumowania mogą służyć do ulepszania mniejszych modeli [5]. Cytowane tu źródła nie poruszają kwestii prywatności, które ten model mógł budzić: ta strona ich nie opisuje, a powyższa zasada dotycząca danych wrażliwych obowiązuje w przypadku każdego niezatwierdzonego narzędzia. ## Źródła 1. arXiv, „Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models”, 28 stycznia 2022. https://arxiv.org/abs/2201.11903 (dostęp 3 listopada 2026) 2. arXiv, „Large Language Models are Zero-Shot Reasoners”, 24 maja 2022. https://arxiv.org/abs/2205.11916 (dostęp 3 listopada 2026) 3. arXiv, „Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models”, 21 marca 2022. https://arxiv.org/abs/2203.11171 (dostęp 3 listopada 2026) 4. arXiv, „Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters”, 6 sierpnia 2024. https://arxiv.org/abs/2408.03314 (dostęp 3 listopada 2026) 5. arXiv, „DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning”, 22 stycznia 2025. https://arxiv.org/abs/2501.12948 (dostęp 3 listopada 2026) 6. arXiv, „Let's Verify Step by Step”, 31 maja 2023. https://arxiv.org/abs/2305.20050 (dostęp 3 listopada 2026) 7. arXiv, „Language Models Don't Always Say What They Think: Unfaithful Explanations in Chain-of-Thought Prompting”, 7 maja 2023. https://arxiv.org/abs/2305.04388 (dostęp 3 listopada 2026) 8. arXiv, „Chain of Thought Monitorability: A New and Fragile Opportunity for AI Safety”, 15 lipca 2025. https://arxiv.org/abs/2507.11473 (dostęp 3 listopada 2026) 9. arXiv, „ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models”, 6 października 2022. https://arxiv.org/abs/2210.03629 (dostęp 3 listopada 2026) 10. NIST, „AI Risk Management Framework”. https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework (dostęp 3 listopada 2026) --- Źródło oryginalne: Cyberpedia, publiczna encyklopedia cyberbezpieczeństwa i AI wydawana przez Brain. Wersja kanoniczna: https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/modele-rozumowania-chain-of-thought/ Możesz swobodnie wykorzystywać ten tekst na licencji CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), pod warunkiem podania „Brain, Cyberpedia” wraz z odnośnikiem do powyższego adresu.