Recenzje

„Genetyczna księga umarłych. Darwinowska refleksja”to książka wymagająca, ale niezwykle satysfakcjonująca. Autor zabiera czytelnika w refleksyjną podróż przez historię życia zapisaną w genach, pokazując, że przeszłość nie jest martwa jest w nas obecna biologicznie. To nie sucha popularyzacja nauki, lecz filozoficzna opowieść o ewolucji, pamięci i ciągłości istnienia. Lektura, która uczy pokory wobec natury i zmusza do spojrzenia na człowieka jako część większej całości, a nie jej centrum.

Interesująca pozycja dla kogoś, kto chce zobaczyć, jak są zbudowane modele językowe i jak zbudować, a nie tylko z nich korzystać.  Książka jest swego rodzaju unikatem, jeśli chodzi o tematykę. Większość książek o LLM opisuje jak z nich korzystać, a nie jak są zbudowane. W tej książce jest odwrotnie. Autor krok po kroku prowadzi nas po szczegółach implementacji. Od embeddingów i tokenizacji aż po fine-tuning. Wszystko z dużą ilością matematyki i kodu. Z minusów to nie jest lekka książka do poduszki. Pierwsze rozdziały jeszcze da się spokojnie czytać, ale gdy dochodzimy do mechanizmu uwagi to robi się ciężko. Z minusów też tłumaczenie w niektórych miejscach zawodzi i ciężko się domyśleć, o co chodzi. No i kod w niektórych miejscach jest tłumaczony, co może mieć wpływ na konkretne wyniki. Dla kogo ta książka? Dla wszystkich, którzy nie chcą tylko korzystać z AI, ale dowiedzieć się jak działa i zbudować własny, mini model.

Często, czytając o Wszechświecie, jestem zdumiona jego skalą i tym, jak nieustannie pojawiają się nowe teorie napędzane kolejnymi odkryciami. W książce „Mała księga egzoplanet” światowej klasy astrofizyk pokazuje, w jaki sposób dawniej odkrywano planety poza Układem Słonecznym i jak wygląda to dziś. Opisuje też konkretne egzoplanety - ich skład, orbity i zachowania. Przy okazji dowiemy się wiele o gwiazdach, wokół których te planety krążą, ponieważ te tematy są bardzo ze sobą powiązane. Dla mnie najciekawsze zaczęło się od rozdziału piątego. Ale nie ma sensu przeskakiwać prosto do tego rozdziału - by zrozumieć wszystkie zagadnienia astrofizyczne trzeba czytać książkę krok po kroku, od początku. Dzięki temu można wszystko zrozumieć i książka jest klarowna, nawet jeśli na codzień nie interesujecie się kosmosem. Po przeczytaniu całości zostaje przyjemne wrażenie, że kosmos staje się ciut bardziej „oswojony”. Zaczyna się rozumieć, jak wiele dzieje się nad naszymi głowami i jak ogromną pracę wykonują naukowcy. Polecam każdemu, kto lubi przystępne książki popularnonaukowe.

„Prompt Engineering” to książka, która od początku jasno komunikuje, do kogo jest skierowana. I dobrze - bo to nie jest pozycja dla przypadkowego użytkownika czatu, który chce „lepiej gadać z AI”. To książka przede wszystkim dla programistów i inżynierów promptów, którzy faktycznie budują na modelach i potrzebują zrozumieć ich działanie, ograniczenia i dobre praktyki tak, żeby tworzyć powtarzalnie lepsze zapytania. Zwykły użytkownik szybko poczuje się przytłoczony - i nic dziwnego, bo część materiału wymaga już sporego obycia z LLM-ami, również na poziomie API. Zacznijmy od rzeczy mniej przyjemnych: jest tu trochę błędów językowych, momentami wręcz rozpraszających. Do tego dochodzą fragmenty przekombinowane i niepotrzebnie rozwleczone. Zdarzają się też zaskakujące sformułowania, jak „zdrowy rozsądek modelu LLM”, które nie do końca pasują, ale rozumiem intencję autora. Ale kiedy już przebijemy się przez te słabsze momenty, zobaczymy, że autorzy mają przemyślany i transparentny styl pracy. Omawiają różne techniki, pokazują zarówno ich zalety, jak i wady, co pozwala czytelnikowi zrozumieć, skąd dokładnie biorą się konkretne rekomendacje. To buduje realną świadomość i kompetencję — nie tylko „stosuj tę regułę”, ale dlaczego ją stosujesz. Dużym plusem są wizualne przykłady - wiele omawianych koncepcji ma swoje graficzne przedstawienie. I to działa: nagle rzeczy, które brzmią abstrakcyjnie, stają się całkiem intuicyjne. Do tego dochodzą ćwiczenia, które zmuszają do myślenia i pomagają uporządkować wiedzę. Podoba mi się też podejście autorów: zanim zaczniemy budować prompty, najpierw musimy zrozumieć jak działa LLM. Dlaczego zachowuje się tak, a nie inaczej. Skąd wynikają błędne odpowiedzi. Jak łączą się tokenizery z precyzją promptu. Brzmi akademicko, ale w praktyce bardzo ułatwia późniejszą pracę nad promptami. Na początku może to przytłaczać. Bo zaczynamy od długiego wstępu, ale znam ten ból, bo to samo zdarza mi się podczas prowadzonych przeze mnie szkoleń. Kilka elementów jest naprawdę świeżych - na przykład dynamiczne budowanie promptów systemowych. Szczerze mówiąc, nie spotkałem się jeszcze z takim ujęciem w innych publikacjach. Wielki plus za referencje do badań, które pozwalają sprawdzić źródła i pogłębić temat. Dzięki temu mamy łatwe odniesienia do pogłębienia wiedzy w danym temacie. Niestety — książka jest już miejscami zdezaktualizowana. Widać mocne skupienie na GPT-3, więc część szczegółów jest dziś przestarzała. Znajdziemy podpowiedzi, które obecnie nie mają sensu (np. dotyczące „echo”). Jednak z drugiej strony to też pokazuje, które z opisanych koncepcji okazały się ponadczasowe. Na przykład opis tool callingu nie uwzględnia MCP, ale opisuje dość dokładnie sposób działania protokołu MCP. Tak więc mimo, że sama książka odnosi się do starszych technologii, nie zabiera to jej praktyczności. Na koniec ciekawostka: wiele wprowadzanych pojęć brzmi na początku obco, ale szybko okazuje się, że to głównie efekt polskiego tłumaczenia. Odpowiedniki angielskie są bardziej naturalne. Podsumowanie: To książka nierówna, momentami rozwlekła i zbyt szeroko opisana, ale jednocześnie pełna konkretnych, praktycznych i dobrze wyjaśnionych wskazówek. Jeśli tworzysz prompty zawodowo, zbudujesz na niej solidne fundamenty. Jeśli korzystasz z LLM-ów okazjonalnie - to nie jest książka dla Ciebie. Jednak dla inżyniera: warto.

Myślicie czasami o tym, co możecie robić, żeby uchronić się przed rakiem? Bałam się tej lektury. Bałam się, że książka udowodni mi, że jestem winna. Kilka lat temu sama zachorowałam i nawet na samo wspomnienie skóra mi cierpnie. Zdecydowałam się po nią sięgnąć, bo w ciągu kolejnych lat kilka bliskich osób również zachorowało. Pamiętam jak z przerażeniem wyszukiwałam w Internecie, co oznaczają dziwne wzory (okazuje się, że to nie wzór, a określenie typu raka i przerzutów), jak szukałam informacji o typach leczenia i co oznacza “pedeele zero, ale i tak będzie immunoterapia”. Ta książka odstaje od tego, co zwykle wrzucam na Fyrtel, ale myślę, że to jednak lektura, którą warto znać. I już tłumaczę, dlaczego. Po pierwsze — prosty język i bardzo obrazowe porównania. Mimo że z biologii i chemii ślizgałam się z klasy do klasy, to po tej lekturze na bank napisałabym sprawdzian na porządną czwórkę. Po wtóre — przykłady. Prawdziwe historie ludzi oraz badań pozwoliły mi odnieść się do sytuacji, w których znalazłam się ja i bliskie mi osoby. Po trzecie — w tej książce nie uświadczycie magicznego “dobry lekarz i modlitwa do św. Rity wyleczą każdego”. Dodatkowo rozprawia się z mitami (np. uniwersalny lek na wszystkie nowotwory i raki). Zamykając tę książkę, poczułam się mądrzejsza i lżejsza. Szukałam winy w sobie, w niedopatrzeniu, niedopilnowaniu, w tym, że za wolno diagnozowali tatę, że za późno zorientowaliśmy się, że u babci też zdążył się rozwinąć rak… Po tej lekturze zrozumiałam działanie raka i że niektóre formy są tak agresywne, że bywa “za późno”. Że brak objawów prawdopodobnie pozwolił nam cieszyć się życiem. Że gdybyśmy wiedzieli, to niczego by to nie zmieniło. Ostatni rozdział zrzucił też z moich barków strach. Że robię za mało, że nie dbam wystarczająco. I wiecie co? Ja zachorowałam mimo tego, że nosiłam czapkę jak było zimno, że brałam witaminy, że nie jadłam chipsów, nie piłam energetyków, nie paliłam. Pytałam się: dlaczego? Ta książka odpowiedziała na to pytanie, które zadaję sobie od niemal dekady. Jeśli chcecie zrozumieć, jak działa nasz organizm i co oznacza remisja, jak dzielą się komórki i “skąd” bierze się rak/nowotwór, to zdecydowanie jest to lektura dla was!