Cyberpediaod Brain
PLDEENESFRITNLPT

Modele rozumowania

Jak działają modele AI rozumujące krok po kroku, kiedy warto ich używać w pracy i dlaczego ich odpowiedzi zawsze trzeba sprawdzać.

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 pracach1.
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.

O co chodzi

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.

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 symbolicznego1. Przy zaledwie ośmiu przykładach model o 540 miliardach parametrów osiągnął najlepszy znany wynik w teście GSM8K, czyli zbiorze zadań matematycznych napisanych zwykłym językiem1.

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 wyniki2. 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 ludzi5. Według nich model osiąga lepsze wyniki niż jego odpowiedniki trenowane na ludzkich demonstracjach w matematyce, konkursach programistycznych i naukach ścisłych5. 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 matematycznych6.

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 korzyści4. Autorzy piszą, że w zadaniach, w których mniejszy model już częściowo sobie radzi, dodatkowe obliczenia przy odpowiedzi mogą pokonać model 14 razy większy4. Cytowane tu źródła nie podają ani czasu oczekiwania, ani ceny dla żadnego konkretnego produktu.

1Jak to działa1 min

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 zadaniach1.

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 GSM8K3. Punktem wyjścia jest założenie, że złożony problem można rozwiązać na kilka sposobów, które prowadzą do jednej poprawnej odpowiedzi3.

Inne podejście, ReAct, łączy rozumowanie i działania: model korzysta ze źródła zewnętrznego, tu z interfejsu Wikipedii, by po drodze sprawdzić fakt9. Jego autorzy wskazują, że ogranicza ono halucynacje i przenoszenie się błędów, częste przy samym łańcuchu rozumowania9.

2Co Pan/Pani robi1 min

Tryb trzeba dopasować do zadania. Cytowane prace dotyczą problemów wieloetapowych: arytmetyki, logiki, matematyki, programowania15. 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 wewnętrznej3.
  • 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.

3Pułapki1 min

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 odpowiedzi7. Gdy badacze wprowadzali do pytania uprzedzenie, na przykład zawsze umieszczając poprawną odpowiedź w opcji „(A)”, modele nie wspominały o nim w swoich wyjaśnieniach7. Gdy kierowano je ku błędnej odpowiedzi, często wymyślały uzasadnienie, a dokładność mogła spaść o 36% w 13 zadaniach7. 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 niezauważone8.

Błędy są możliwe nawet w najlepszych modelach. Autorzy badania o nadzorze krok po kroku zauważają, że nawet najbardziej zaawansowane modele nadal regularnie popełniają błędy logiczne6. Ich najlepszy model rozwiązuje 78% zadań z reprezentatywnego podzbioru testu MATH6.

Ramy zarządzania ryzykiem AI amerykańskiego instytutu NIST mają charakter dobrowolny10. Ich celem jest lepsze uwzględnianie wiarygodności w projektowaniu, używaniu i ocenie produktów AI10. Profil poświęcony generatywnej AI pochodzi z 26 lipca 2024 roku10. Dla pracownika wynika z tego praktyczny wniosek: wynik AI należy traktować jak ryzyko, którym trzeba zarządzać, z osobą sprawdzającą go przed użyciem.

4Przypadki z praktyki1 min

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 modeli5. 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.

Karta

Identyfikator
CP-266
Skrzydło
4. Sztuczna inteligencja
Kompetencja Brain
Opanować AI (master_ai)
Odruch Brain
air-049
Schemat
G3 · Przekrój anatomiczny
Języki
de, en, es, fr, it, nl, pl, pt
Źródła
Źródła sprawdzone 3 listopada 2026: 10
ŹródłaŹródła: 10
  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)

Zacytuj ten artykuł

Brain, „Modele rozumowania”, Cyberpedia, 2026. https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/modele-rozumowania-chain-of-thought/

BibTeX 
@misc{brain_cp266_pl_2026,
  author = {Brain},
  title = {Modele rozumowania},
  year = {2026},
  howpublished = {Cyberpedia},
  url = {https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/modele-rozumowania-chain-of-thought/},
  note = {CC BY 4.0}
}
Licencja CC BY 4.0