Polski projekt AI na scenie NVIDIA GTC. Debiutuje Bielik Minitron 7B

Podczas prestiżowej konferencji NVIDIA GTC 2026 w San Jose polska sztuczna inteligencja miała swój ważny moment.

Rodzima fundacja SpeakLeash zaprezentowała projekt Bielik Minitron 7B, wpisując się w globalny trend tworzenia suwerennych i zoptymalizowanych technologii. Prezentacja odbyła się w ramach bloku tematycznego poświęconego idei „Sovereign AI”.

Nowy algorytm to efekt technologicznej współpracy i wykorzystania zaawansowanych narzędzi dostarczonych przez amerykańskiego giganta. Zamiast ścigać się na potężne, pochłaniające ogromne ilości prądu modele, twórcy Bielika postawili na inżynieryjną optymalizację, która ma lepiej odpowiadać na aktualne potrzeby rynku biznesowego.

Skomplikowana inżynieria i mniejsze koszty

Wykorzystując technologię NVIDIA NeMo oraz metodologię Minitron, dokonano destylacji i przycinania dotychczasowej struktury sieci neuronowej. Jak zapowiedziano podczas prezentacji, zastosowane techniki pozwalają na znaczną redukcję rozmiaru samego modelu oraz drastyczne skrócenie czasu potrzebnego na generowanie odpowiedzi.

Twórcy wskazują, że pomimo tych architektonicznych cięć, system ma zachowywać jakość i dokładność na poziomie zbliżonym do pełnowymiarowych rozwiązań. Wariant o wielkości siedmiu miliardów parametrów (7B) pozycjonowany jest jako złoty środek, łączący zaawansowane zdolności logicznego wnioskowania z szybkością działania wymaganą przy komercyjnych wdrożeniach.

Suwerenność danych w biznesie

Bielik Minitron 7B został zaprojektowany z myślą o lokalnych wdrożeniach w administracji publicznej, ochronie zdrowia, sektorze finansowym oraz edukacji. Sprawniejsze wnioskowanie ma docelowo przełożyć się na użyteczność w rozbudowanych systemach analitycznych czy zautomatyzowanej obsłudze klienta.

Kluczowym aspektem pozostaje promowana na wydarzeniu idea „Open Sovereign AI”. Twórcy stawiają na otwarty model udostępniania technologii, co w założeniu pozwoli rodzimym przedsiębiorstwom na wdrażanie algorytmu na własnych, całkowicie zamkniętych serwerach. Takie podejście daje szansę na zachowanie pełnej kontroli nad firmowymi tajemnicami, minimalizując ryzyko związane z przesyłaniem poufnych danych do zewnętrznych chmur obliczeniowych. To ważny krok w kierunku budowania niezależnych narzędzi dla nowoczesnej gospodarki.

Oto Bielik – Polacy też mają swoją własną AI opartą na LLM

Apple przyspiesza działanie modeli AI nawet 5 razy

Apple opublikowało badania opisujące nową technikę, która pozwala modelom językowym (LLM) generować odpowiedzi nawet pięć razy szybciej, bez utraty jakości.

Tradycyjnie modele LLM tworzą tekst token po tokenie (autoregresja), co spowalnia proces. Apple odkryło, że modele – mimo trenowania na przewidywanie jednego tokena – mają wiedzę o kilku kolejnych. Na tej podstawie powstał framework Multi-Token Prediction (MTP), w którym model przewiduje naraz kilka tokenów.

Badacze wprowadzili specjalne tokeny maskujące w treści promptów (np. „Kot jest ”), które model wypełnia w jednym kroku („bardzo puszysty”). Jeśli przewidywanie nie jest zgodne z klasycznym trybem, system wraca do standardowej metody. Dzięki temu zachowana jest wysoka dokładność.

Testy z modelem open-source Tulu3-8B pokazały:

• 2–3 razy szybsze działanie w typowych zadaniach (Q&A, czat)
• do 5 razy szybsze w przewidywalnych domenach, takich jak programowanie i matematyka
• brak utraty jakości dzięki technice gated LoRA adaptation

Pełny artykuł naukowy dostępny jest na stronach arXiv.

#aiApple #Apple #AppleIntelligence #badaniaApple #gatedLoRAAdaptation #generowanieTekstu #LLM #modeleJęzykowe #MTP #MultiTokenPrediction #optymalizacjaAI #przyspieszenieAI #sztucznaInteligencja #szybkieAI #Tulu38B