Jak działa ChatGPT? Kompleksowy przewodnik po architekturze, RLHF, nowościach 2026 i wyszukiwaniu w ChatGPT

Na przełomie 2022 i 2023 roku OpenAI zaprezentowało ChatGPT – prototyp konwersacyjnego modelu językowego, który błyskawicznie zyskał popularność. Co jednak kryje się pod maską tego narzędzia i jak się rozwija? W tym artykule wyjaśniamy jak działa ChatGPT, od strony technologicznej i treningowej, opisujemy najnowsze funkcje wprowadzone w 2026 roku oraz tłumaczymy, jak szukać w ChatGPT i dlaczego czasem ChatGPT nie działa. Tekst przygotowano z myślą o SEO i czytelnikach szukających rzetelnej wiedzy. Na końcu znajdziesz schemat danych (schema) ułatwiający robotom wyszukiwarek interpretację artykułu.

Z tego artykułu dowiesz się:

• Czym jest ChatGPT i model generatywny?
• Co oznacza nazwa “Generative Pre‑trained Transformer”?
• Jak działa ChatGPT? – głębiej w architekturę transformera
• Tokenizacja i wektoryzacja tekstu
• Self‑attention – serce transformera
• Duże nieukierunkowane pre‑treningowanie
• Trening z udziałem człowieka – RLHF
• Ogromna infrastruktura obliczeniowa
• Nowe funkcje ChatGPT w 2026 roku
• Jak szukamy w ChatGPT? – narzędzie
• Search
• Czemu ChatGPT nie działa? Najczęstsze problemy i rozwiązania
• ChatGPT a marketing cyfrowy – jak wykorzystać AI w SEO
• Wnioski i perspektywy rozwoju

Czym jest ChatGPT i model generatywny?

ChatGPT to konwersacyjny Generative Pre‑trained Transformer (GPT) firmy OpenAI, wytrenowany w architekturze transformera. OpenAI wprowadziło ChatGPT w listopadzie 2022 r. jako “sibling” InstructGPT. Model ten odpowiada na pytania, zadaje dodatkowe pytania, potrafi przyznać się do błędu i odmawia niewłaściwych poleceń. ChatGPT bazuje na serii GPT‑3.5 i jest trenowany metodą Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).

Co oznacza nazwa “Generative Pre‑trained Transformer”?

• Generative – model generuje kolejne tokeny (fragmenty słów) w odpowiedzi na kontekst, a nie wybiera gotowego fragmentu. Jak zauważa Stephen Wolfram, ChatGPT na każdym kroku szacuje prawdopodobieństwo następnego tokenu, a następnie na podstawie rozkładu losuje kolejne słowo.
• Pre‑trained – rdzeń modelu jest wstępnie wytrenowany na ogromnym, nieetykietowanym zbiorze tekstu w procesie unsupervised pretraining. Dzięki temu ChatGPT już przed dopasowaniem do dialogu “zna” fakty, język i style.
• Transformer – architektura oparta na mechanizmie wielogłowej uwagi (multi‑head self‑attention), która przetwarza sekwencję równolegle. W modułach transformera najpierw wejściowy tekst zostaje zamieniony na wektory (embeddings), do których dodawane są wektory pozycyjne, a następnie przechodzi przez bloki uwagi i sieci feed-forward. Każdy z bloków uwagi pozwala modelowi “patrzeć w stecz” na wszystkie poprzednie tokeny i ważone je łączyć, dzięki czemu ChatGPT rozumie długie zależności.

Jak działa ChatGPT? – głębiej w architekturę transformera

Tokenizacja i wektoryzacja tekstu

Zanim model zacznie analizować tekst, musi go podzielić na tokeny. ChatGPT używa Byte Pair Encoding (BPE) – algorytmu dzielącego wyrazy na mniejsze jednostki (subword units), aby poradzić sobie z nieograniczonym słownictwem. BPE łączy często występujące pary znaków i utrzymuje najczęstsze słowa nienaruszone, rozbijając rzadkie słowa na części. Dzięki temu model może zrozumieć każde słowo i reaktywnie tworzyć nowe. W GPT‑3/3.5 słownik BPE liczy około 50 000 tokenów, a w GPT‑4 nawet ponad 100 000, co pozwala na dłuższy kontekst.

Każdy token zostaje następnie przekształcony w wektor liczbowy. Jest to tzw. embedding. Wolfram wyjaśnia, że ChatGPT generuje wektor (o długości 768 w GPT‑2 lub 12 288 w GPT‑3) reprezentujący token oraz wektor pozycyjny, które następnie są sumowane. Dzięki temu model “wie”, w jakiej kolejności występują słowa.

Self‑attention – serce transformera

Po uzyskaniu sekwencji wektorów następuje proces self‑attention. W każdym bloku uwagi (np. 96 bloków w GPT‑3) znajdują się wielogłowe mechanizmy, które obliczają zależności między tokenami. Attention pozwala określić, na które wcześniejsze słowa model powinien zwrócić uwagę, aby przewidzieć kolejne słowo. Wolfram zauważa, że mechanizm ten pozwala “patrzeć” nawet wiele słów wstecz i przypisywać im wagi. Następnie wynik przechodzi przez warstwę w pełni połączoną i kolejne bloki uwagi. Po przetworzeniu wszystkich bloków otrzymujemy rozkład prawdopodobieństwa kolejnych tokenów.

Duże nieukierunkowane pre‑treningowanie

ChatGPT powstał dzięki przełomowi w postaci dużego nieukierunkowanego pre‑treningu (unsupervised pretraining). Zamiast uczyć model zadania po zadaniu, naukowcy stwierdzili, że lepiej wykorzystać miliardy słów z Internetu i książek jako materiał treningowy. Raport IntuitionLabs opisuje, że GPT‑3 został wytrenowany na ok. 45 TB tekstu (m.in. Common Crawl, Wikipedia i książki), co pozwoliło modelowi „wciągnąć” wiedzę o świecie. Z czasem okazało się, że im większy model i dane, tym lepsze wyniki – tzw. prawa skalowania. Dzięki pre‑treningowi model nabywa kompetencje językowe i faktograficzne, zanim zostanie dostosowany do konwersacji.

Trening z udziałem człowieka – RLHF

Surowo wytrenowane modele często są nieposłuszne, halucynują lub nie trzymają się intencji użytkownika. Przełom przyniosło Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Zostało ono opisane przez OpenAI w badaniach InstructGPT i zaadaptowane do ChatGPT. RLHF składa się z trzech etapów:

1. Supervised Fine‑Tuning – ludzie przygotowują przykładowe rozmowy i poprawne odpowiedzi, na których model jest fine‑tunowany. Daje to bazę, która lepiej podąża za instrukcjami niż surowy GPT‑3.
2. Reward Model – trenerzy oceniają kilka wariantów odpowiedzi na ten sam prompt i rankingują je, tworząc zbiór preferencji. Uczy się z niego model nagrody, który potrafi sam ocenić, która odpowiedź jest bliższa oczekiwanego zachowania.
3. Policy Optimization – wykorzystując algorytm Proximal Policy Optimization (PPO), model jest dalej trenowany, aby maksymalizować wynik z modelu nagrody. Dzięki temu uczy się generować treści preferowane przez ludzi, ogranicza toksyczne odpowiedzi i halucynacje.

OpenAI potwierdza, że ChatGPT i InstructGPT używają RLHF – model jest trenowany na dialogach przygotowanych przez trenerów, a następnie na porównaniach odpowiedzi i optymalizowany algorytmem PPO. To właśnie RLHF odróżnia ChatGPT od wcześniejszych modeli GPT.

Ogromna infrastruktura obliczeniowa

Szkolenie ChatGPT wymaga kolosalnych zasobów. IntuitionLabs podaje, że GPT‑3 trenowano na klastrze złożonym z ok. 10 000 kart GPU podłączonych szybkim łączem, zbudowanym przez Microsoft Azure. Wersja GPT‑3.5 i kolejne korzystają z nowszych kart (A100/H100) i rozproszonego uczenia, co pozwala obsłużyć miliardy parametrów i setki miliardów tokenów. Wysoka moc obliczeniowa jest też konieczna, aby na bieżąco generować odpowiedzi dla milionów użytkowników.

Nowe funkcje ChatGPT w 2026 roku

Według analizy Generation Digital z 28 stycznia 2026 r. ChatGPT otrzymał szereg nowości wraz z modelem GPT‑5.2. Najważniejsze zmiany:

Funkcja	Opis	Co daje użytkownikom
GPT‑5.2 Instant vs. GPT‑5.2 Thinking	OpenAI udostępnia dwa warianty modelu: “Instant” (szybszy, tańszy) w planie ChatGPT Go oraz “Thinking” (wolniejszy, ale dokładniejszy) w wersji Plus/Business.	Użytkownicy mogą przełączać się między szybkością a dogłębnym rozumowaniem.
ChatGPT Go	Nowy plan oferujący 10× więcej wiadomości i dłuższą pamięć niż darmowa wersja.	Tańsza alternatywa dla osób, które potrzebują więcej zapytań, ale nie wymagają pełnego pakietu.
Prism	Darmowe środowisko do współpracy nad badaniami i długimi tekstami, z wbudowanymi cytowaniami.	Ułatwia pisanie artykułów naukowych, raportów i analiz bez przełączania się między narzędziami.
Głos i Realtime API	Interfejs głosowy przestał być dodatkiem – został zintegrowany z głównym chatem i obsługuje kontekstową odpowiedź (tekst + wizualizacje). API obsługuje wieloetapowe rozmowy głosowe.	Rozmowa z ChatGPT staje się naturalna, z możliwością przełączania się między głosem a tekstem oraz tworzenia własnych asystentów głosowych.
Pamięć (Memory)	Funkcja pamięci, która zapamiętuje preferencje użytkownika i kontekst rozmów, została rozszerzona. Użytkownicy mogą przeglądać i usuwać zapisy.	Spójne doświadczenie w dłuższych interakcjach (np. stały styl, listy to‑do).
Bezpieczeństwo i reklamy	Wprowadzono mechanizmy rozpoznawania wieku, aby domyślnie stosować dodatkowe zabezpieczenia dla nastolatków oraz testy oznaczania sponsorowanych odpowiedzi.	Większa transparentność treści i ochrona młodszych użytkowników.

Jak szukamy w ChatGPT? – narzędzie

Search

W październiku 2024 r. OpenAI ogłosiło funkcję ChatGPT Search, która w 2025/2026 stała się dostępna dla wszystkich. Dzięki niej ChatGPT potrafi przeszukać internet, przytaczając źródła i linki. Aby uruchomić wyszukiwanie:

• Zaloguj się na chatgpt.com i w menu “View all tools” wybierz Search. Alternatywnie, wpisz ”/” w oknie czatu, aby wybrać Search z menu skrótów.
• ChatGPT automatycznie zdecyduje, czy użyć wyszukiwarki, analizując Twoje pytanie. Możesz wymusić wyszukiwanie klikając ikonę globu lub odświeżając odpowiedź i wybierając “Search the web”.
• Wyniki są opatrzone cytatami i linkami. Możesz najechać na cytat, aby zobaczyć źródło, lub kliknąć “Sources” pod odpowiedzią, aby wyświetlić listę linków. ChatGPT ujawnia, z jakich partnerów (np. Bing, Shopify) korzysta i nie udostępnia Twojego IP, jedynie przybliżoną lokalizację, aby trafniej dopasować wyniki.
• Można ustawić ChatGPT Search jako domyślną wyszukiwarkę w Chrome, instalując oficjalne rozszerzenie. W pasku adresu można w ówczas poprzedzić zapytanie znakiem !g, aby zamiast ChatGPT użyć Google.

Funkcja Search pozwala uzyskać aktualne informacje, wyniki sportowe, notowania giełdowe i lokalne rekomendacje (np. restauracje). To duży krok w kierunku AI‑powered search, w którym naturalny język łączy się z aktualnymi danymi.

Czemu ChatGPT nie działa? Najczęstsze problemy i rozwiązania

Nawet najlepsza technologia bywa zawodna. W 2025 i 2026 roku użytkownicy skarżyli się na różne błędy w ChatGPT. Według poradników Tech.co i Golden Owl najczęstsze przyczyny to:

• Przeciążenie serwerów lub wysoki ruch – ChatGPT może wyświetlać błąd “Internal Server Error” lub “Network Error”, gdy serwery są przeciążone. Rozwiązanie: odczekać, odświeżyć stronę, ewentualnie skorzystać z wersji Plus lub ChatGPT Go, która zapewnia priorytetowy dostęp.
• Problemy z połączeniem sieciowym – niestabilny internet lub zbyt długi prompt powodują błąd “Network Error”. Rozwiązanie: skrócić zapytanie, upewnić się, że połączenie jest stabilne.
• Ograniczenia moderacji – system moderacji może błędnie oznaczyć treść i zwrócić błąd “Error in moderation”. Rozwiązanie: używać krótkich, jasnych promptów, unikać wulgaryzmów i odświeżyć okno.
• Błędy przeglądarki: cache/cookies – uszkodzona pamięć cache może blokować działanie ChatGPT. Porady sugerują, aby wyczyścić cache i ciasteczka, użyć trybu incognito lub innej przeglądarki.
• Konfliktujące rozszerzenia – niektóre rozszerzenia blokują skrypty ChatGPT. Należy je wyłączyć lub przełączyć się na czystą przeglądarkę.
• Logowanie i błędy autoryzacji – mogą wynikać z niepotwierdzonego adresu e‑mail albo z adresu IP blokowanego przez system (błąd 1020). Rozwiązanie: zweryfikować konto, ewentualnie użyć VPN.

Jeśli powyższe kroki nie pomogą, warto sprawdzić status OpenAI (status.openai.com) i skontaktować się z pomocą techniczną.

ChatGPT a marketing cyfrowy – jak wykorzystać AI w SEO

ChatGPT rewolucjonizuje sposób tworzenia treści i analizy danych, ale nie zastąpi tradycyjnego pozycjonowania stron. Modele generatywne mogą wspierać analizy słów kluczowych, tworzenie wstępnych szkiców artykułów, personalizację treści czy automatyzację prostych odpowiedzi. Nie oznacza to jednak końca SEO – optymalizacja techniczna, linkowanie wewnętrzne i autorytet domeny pozostają kluczowe, a narzędzia AI są jedynie wsparciem.

Dla firm, które chcą wykorzystać AI w marketingu, warto zadbać o:

• Jakościową treść – ChatGPT może generować materiały, ale zawsze należy je zweryfikować i uzupełnić o własny głos ekspercki.
• Audyt techniczny SEO – regularnie sprawdzaj indeksowanie, prędkość strony i strukturalne dane; pomocny może być audyt techniczny SEO.
• Dopasowanie do intencji użytkownika – korzystaj z narzędzi AI, by analizować potrzeby odbiorców i tworzyć treści odpowiadające na pytania, podobnie jak ChatGPT.
• Rozszerzenia multimedialne – łącz treści tekstowe z video marketingiem i interaktywnymi elementami.
• Zarządzanie plikiem LLMS.txt – w świecie AI warto kontrolować, jakie treści są dostępne dla modeli. Poznaj zastosowania pliku LLMS.txt, który określa uprawnienia crawlerów AI.
• Optymalizację witryny – staranne tworzenie stron internetowych poprawia UX i pozycje w wyszukiwarkach.

Wnioski i perspektywy rozwoju

ChatGPT to dynamicznie rozwijająca się technologia łącząca potężne modele językowe z uczłowieczoną optymalizacją RLHF, zaawansowaną tokenizacją i gigantyczną infrastrukturą obliczeniową. Nowe funkcje w 2026 r. – model GPT‑5.2, plan Go, Prism, głos, pamięć czy wyszukiwanie – pokazują, że ChatGPT staje się wielofunkcyjną platformą, a nie tylko czatem.

Jednocześnie rosnące możliwości stawiają wyzwania: kontrola bezpieczeństwa, walka z halucynacjami i dbanie o prywatność. Dlatego użytkownicy powinni rozumieć jak działa ChatGPT, jak z niego bezpiecznie korzystać i jak integrować go ze swoimi strategiami SEO i marketingu.