יסודות הבינה המלאכותית - חלק שלישי: מושגים
כן, אהבתם את שני הפוסטים הראשונים שלנו הקשורים ללמידה של בינה מלאכותית (AI) עבור משתמשי לינוקס?אז היום סביר להניח שתעריכו את החלק השלישי הזה, שבו נסקור כמה מהמושגים והמונחים החשובים ביותר הקשורים לתחום טכנולוגי זה. ואם לא קראתם את שני החלקים הקודמים, נרצה להבהיר זאת. בחלק השני נתייחס ל הנקודה לגבי ההבדל בין בינה מלאכותית סימבולית ובינה מלאכותית קונקציוניסטית ועל אבני הדרך ההיסטוריות של תחום טכנולוגי זה ב-100 השנים האחרונות. והואיל, ב- בחלק הראשון אנו מתמקדים en מהי בינה מלאכותית ומהם הסוגים השונים שכבר נוצרו? (צר או חלש, גנרטיבי וסוכן) ושצפויים להיווצר (כללית או חזקה, ואינטליגנציית-על מלאכותית).
וכמו באירועים קודמים, זכרו שכמו בימיהם חשמל, רדיו, טלוויזיה, מחשבים, טלפונים, אינטרנט ורשתות חברתיות; בינה מלאכותית היא טכנולוגיה שהגיעה כדי להשתלב עמוק בכל דברוזאת, על ידי חיסכון בזמן יקר ושעות עבודה יקרות, והפיכתנו לפרודוקטיביים, יצירתיים וגמישים יותר; בוודאי, לאט לאט, זה יעקור את אלה שיש להם הכי פחות מושג על קיומו ופועלו.לכן, אין דבר טוב יותר מאשר להתחיל לקבל קצת הקשר לגבי כל מה שקשור לכך.
יסודות הבינה המלאכותית - חלק ראשון: מקורות II
אבל, לפני שנתעמק בזה "החלק השלישי בתחום המרתק והמפתיע של בינה מלאכותית"וליתר דיוק, בנוגע לכמה מהמושגים והמונחים החשובים ביותר שיש לקחת בחשבון, להבין ולשלוט בהם, אנו ממליצים לחקור את פרסום קודם ואחרון בסדרת פרסומים זו, לאחר סיום קריאתו:
יסודות הבינה המלאכותית - חלק שלישי: מושגים ומונחים קשורים
20 מושגים ומונחים חשובים שתמיד מוזכרים בתחום הבינה המלאכותית
1. הזיות
הזיה מתייחסת למצב שבו מערכת בינה מלאכותית, במיוחד כזו המטפלת בעיבוד שפה טבעית, מתחילה לייצר תוצאות שעשויות להיות לא רלוונטיות, חסרות משמעות או שגויות בהתבסס על הקלט שניתן. זה קורה לעתים קרובות כאשר מערכת הבינה המלאכותית אינה בטוחה בהקשר, מסתמכת יתר על המידה על נתוני האימון שלה, או חסרה הבנה נכונה של הנושא.
2. למידת מכונה
תת-תחום של בינה מלאכותית הכולל פיתוח אלגוריתמים ומודלים סטטיסטיים המאפשרים למכונות לשפר את ביצועיהן עם ניסיון. דוגמה לכך תהיה אלגוריתם למידת מכונה שיכול לחזות את הסבירות לנטישת לקוחות על סמך התנהגות בעבר. הודות לתוכנית למידת מכונה, המכונה לומדת לפתור בעיות מדוגמאות: כך היא יכולה להשוות ולסווג נתונים ואף לזהות צורות מורכבות.
3. למידה עמוקה
תת-תחום של למידת מכונה המשתמש ברשתות עצביות רב-שכבתיות כדי ללמוד מנתונים, כלומר הוא משתמש במבני רשת עצביות שונות כדי ללמוד שכבות עוקבות של ייצוגי נתונים בעלי משמעות גוברת. נכון לעכשיו, זהו התחום הפופולרי ביותר בתוך בינה מלאכותית. הוא צמח משילוב של אלגוריתמים של למידת מכונה עם רשתות עצביות פורמליות ושימוש בביג דאטה.
4. ביג דאטה
ביג דאטה הוא ענף בטכנולוגיית המידע החוקר את הקשיים הטבועים בטיפול במערכי נתונים גדולים. המכונים גם מקרו-דאטה, מתייחסים למערכי נתונים גדולים ומורכבים שלעתים קרובות גדולים או מגוונים מדי לעיבוד בשיטות מסורתיות. יתר על כן, הם מגיעים ממגוון מקורות (רשתות חברתיות, חיישנים וכו') ודורשים טכניקות מתקדמות, כגון בינה מלאכותית ולמידת מכונה, כדי לנתח אותם ולהפיק מידע שימושי.
5. מערך נתונים
מערך נתונים הוא אוסף נתונים, שבדרך כלל מובנה בטבלה. זהו אוסף מאורגן של נתונים המשמש לאימון, בדיקה או אימות של מודלים של בינה מלאכותית. הוא יכול להכיל טקסט, תמונות, סרטונים או סוגים אחרים של מידע, שבדרך כלל מסומנים בתוויות כדי לאפשר לאלגוריתמים של למידת מכונה לזהות דפוסים ולבצע תחזיות.
6. אימון מודלים
אימון מודלים הוא תהליך של שימוש במערך נתונים כדי ללמד מודל של בינה מלאכותית או למידת מכונה לבצע משימה ספציפית, כגון סיווג או חיזוי. המודל מתאים את הפרמטרים שלו בהתבסס על הדוגמאות שסופקו כדי לשפר את דיוקו עם נתונים חדשים.
7. יצירה משופרת על ידי התאוששות
RAG (Retrieval-Augmented Generation) היא שיטה המאפשרת לבינה מלאכותית לבצע שאילתות בבסיסי נתונים חיצוניים או לחפש באינטרנט מידע חדש ומעודכן לפני יצירת תגובה. במקום לאמן מחדש את המודל כולו עם נתונים חדשים, RAG מתפקד כמעין "חינוך בזמן אמת" עבור הבינה המלאכותית. זה שימושי מאוד מכיוון שהוא מאלץ את המערכת להסתמך על מסמכים ספציפיים ומאומתים, מה שמפחית מאוד את הסיכון שהבינה המלאכותית תבדיח מידע (הזיות).
8. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
מדובר במשפחה של מודלים של שפה שפותחה על ידי OpenAI המשתמשים ברשתות עצביות כדי להבין וליצור טקסט באופן טבעי. מודלים אלה של GPT (Generative Pretrained Transformer) משתמשים בארכיטקטורה בשם Transformer המאפשרת להם לנתח הנחיות ולחזות את התגובה הסבירה ביותר על סמך אימון עם מערכי נתונים עצומים. מסיבה זו, GPT מסוגל לחקות יכולות הבנת שפה אנושית.
9. יצירת שפה טבעית (דור שפה טבעית)
יצירת שפה טבעית היא תת-תחום של בינה מלאכותית הכוללת יצירה אוטומטית של טקסטים או דיבור מובנים בשפה אנושית. היא מאפשרת למכונה להמיר נתונים גולמיים למשפטים או פסקאות טבעיים, כמו למשל בסיכומים אוטומטיים או עוזרים וירטואליים.
10. הנדסה מהירה
זוהי אמנות פיתוח הנחיות לבקשות כדי להשיג תפוקות גנרטיביות משמעותיות - כלומר, תפוקות מדויקות, פרודוקטיביות וחדשניות יותר. או, במילים אחרות, זהו מדע התכנון, האופטימיזציה והליטוש של ההוראות שאנו נותנים לבינה מלאכותית גנרטיבית. מטרתה היא להנחות את הבינה המלאכותית לקבל תשובות מדויקות, רלוונטיות ואיכותיות, ולפעול כגשר תקשורת כדי למנוע תוצאות גנריות או שגויות.
11. מודל
מודל הוא האובייקט שייצג את הפלט של אלגוריתם הלמידה. לכן, זה מה שבינה מלאכותית משתמשת בו כדי לבצע תחזיות פלט. לדוגמה, מודלים בסיסיים הם קטגוריה רחבה של מודלים של בינה מלאכותית הכוללת מודלים של שפה גדולה וסוגים אחרים של מודלים כגון מודלים של ראייה ממוחשבת ולמידה מבוססת חיזוק. הם נקראים "מודלים בסיסיים" מכיוון שהם משמשים כבסיס לבניית יישומים, תוך טיפול במגוון רחב של תחומים ומקרי שימוש.
12. מודלים של שפה גדולה
הם סוג של מודל למידה עמוקה המאומן על מערך נתונים גדול כדי לבצע משימות של הבנה ויצירת שפה טבעית. מודלים ידועים כוללים את BERT, PaLM, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5 וה-GPT-4 החדשני. מודלים אלה נבדלים בגודלם (מספר הפרמטרים הניתנים להתאמה), בטווח המשימות שהם יכולים לבצע (קידוד, צ'אט, מדעי וכו') ובבסיס הידע עליו הם אומנו.
13. מודלים של שפה קטנה
אלו הן גרסאות כיס של מודלי שפה גדולים, או LLMs. שניהם משתמשים בטכניקות למידת מכונה כדי לעזור להם לזהות דפוסים וקשרים כדי שיוכלו לייצר תגובות שפה טבעית מציאותיות. אבל בעוד ש-LLMs הם עצומים ודורשים הרבה כוח מחשוב וזיכרון, מודלי שפה קטנים כמו Phi-3 מאומנים על מערכי נתונים קטנים יותר ומאוחסנים יותר ויש להם פחות פרמטרים, מה שהופך אותם לקומפקטיים יותר ואפילו שמישים במצב לא מקוון.
14. הטיה
אלו הן ההנחות שמודל בינה מלאכותית עושה לגבי הנתונים. "פשרה בין הטיה לשונות" היא האיזון שיש למצוא בין ההנחות שמודל עושה לגבי הנתונים לבין הכמות שבה תחזיות המודל משתנות, בהינתן נתוני אימון שונים. הטיה אינדוקטיבית היא קבוצת ההנחות שאלגוריתם למידת מכונה עושה לגבי ההתפלגות הבסיסית של הנתונים.
15. עיבוד שפה טבעית
זהו תחום רב-תחומי שהרעיון המרכזי שלו הוא לתת למכונות את היכולת לקרוא ולהבין את השפות שבני אדם דוברים. מחקר עיבוד שפה טבעית שואף לענות על השאלה כיצד אנשים מסוגלים להבין את משמעותו של משפט מדובר או כתוב, וכיצד הם מבינים מה קרה, מתי והיכן זה קרה; ואת ההבדלים בין הנחה, אמונה ועובדה. כתוצאה מכך, הוא כרוך בתכנות מחשבים לעיבוד כמויות עצומות של נתונים לשוניים ומתמקד בהמרת טקסט חופשי למבנה סטנדרטי.
16. הנחיה
הנחיה היא הוראה או קבוצת הוראות (קלט) הניתנות למערכת מחשב כדי ליצור תגובה. בהקשר של בינה מלאכותית, זוהי ההוראה, הפקודה, השאלה, הבקשה או הצהרת הטקסט הראשונית המסופקת למודל כדי להנחות ולכוון את יצירת תגובה או פלט ספציפיים. ההנחיה משמשת כגירוי או טריגר עבור הבינה המלאכותית, ומציינת את הנושא, הסגנון, הכיוון או סוג התגובה הצפויה. האופן שבו ההנחיה מנוסחת (המסגור שלה) קובע ישירות את האיכות והרלוונטיות של התוצאות המתקבלות.
17. רשת נוירונים
מדובר במודל חישובי המבוסס על קבוצה גדולה של יחידות עצביות פשוטות (נוירונים מלאכותיים), בדומה פחות או יותר להתנהגות הנצפית באקסונים של נוירונים במוחות ביולוגיים. הם יחידת העבודה הבסיסית של למידה עמוקה. יתר על כן, זהו מודל למידת מכונה המאפשר זיהוי תבניות ופתרון בעיות, המבוסס על למידת מכונה או למידה עמוקה, המבקש למדל את המנגנונים האנליטיים של המוח האנושי.
18. שנאי
טרנספורמטורים מייצגים סוג של ארכיטקטורת רשת נוירונים שנועדה לעבד נתונים עוקבים, כגון טקסט. טרנספורמטורים לומדים הקשר, וכתוצאה מכך, משמעות. הם לוכדים את הקשרים בין אלמנטים שונים של רצף (מילים, משפטים) במקביל, ולא ברצף כמו מודלים מסורתיים. טרנספורמטורים הם הבסיס למודלים מוצלחים כמו GPT ו-BERT ומשמשים למשימות עיבוד שפה טבעית.
19. אסימון
אסימון (token) בבינה מלאכותית הוא יחידת הנתונים הבסיסית (מילים, חלקי מילים, תווים או סמלים) שבה משתמשים מודלים של למידה שפה (LLMs) כמו GPT או Gemini כדי לעבד, להבין וליצור טקסט. זהו ה"מטבע" או פיסת המידע החיונית שהבינה המלאכותית קוראת ומנתחת, ומאפשרת לה לפרק את השפה האנושית לחתיכות ניתנות לניהול (לחישוב). כתוצאה מכך, מודלים של בינה מלאכותית מעבדים אסימונים כדי להבין את הקשרים ביניהם ולפתוח יכולות כגון חיזוי, יצירה והיגיון. ככל שהאסימונים מעובדים מהר יותר, כך המודלים יכולים ללמוד ולהגיב מהר יותר.
20. אימות צולב
זוהי שיטה המשמשת להערכת תוצאות ניתוח ולהבטחת דיוק תחזיות מודל למידת מכונה. לכן, זוהי טכניקה להערכת מודלים של למידת מכונה המתמקדת בחלוקת מערך נתונים למספר תת-קבוצות (או "קיפולים"). לאחר מכן המודל מאומן על תת-קבוצות מסוימות ונבדק על אחרות. זה מאפשר הערכה אמינה יותר של ביצועי המודל על ידי הפחתת למידת יתר.
יסודות נוספים של בינה מלאכותית שכדאי לחקור, להבין ולשלוט בהם בחלק השלישי הזה
אלו רק כמה מושגים ומונחים מתוך רבים שכדאי באמת להכיר, להבין ולשלוט בהם. בתחום מודרני וחדשני זה של בינה מלאכותית. לכן, כדי להרחיב את המידע המוצע כאן ולכוון אתכם בקלות למידע נוסף, אנו מציעים לכם את זה אינפוגרפיקה מעניינת שנוצרה באמצעות בינה מלאכותית כדי לתת לכם מושג קטן על אחרים שחשובים וחיוניים לא פחות:
תקציר
בקיצור, אנחנו מקווים שזה "החלק השלישי בתחום המרתק והמפתיע של בינה מלאכותית" עם דגש על בינה מלאכותית גנרטיבית (GAI), אולי תרם מעט יותר לחיזוק והגדלת הידע והכישורים שלך בתחום מודרני וחדשני זה. אל תשכח ש, בינה מלאכותית ורובוטיקה משנות את העולם ואת האופן שבו אנו חיים את חיינו.ושבעשורים הבאים, כאשר מחשוב קוונטי יהפוך לזמין מסחרית ואנרגיה קוונטית (המופקת באמצעות אפקט קזימיר) תהיה נגישה באופן נרחב לכל האנושות, היא עשויה להיות שונה לחלוטין מאיך שאנו חווים אותה כיום. לכן, עדיף ללמוד על בינה מלאכותית עכשיו מאשר לסרב ולהתחרט מחר. וכמובן, אל תשכחו להמשיך להשתתף, לתרום ולתמוך בלינוקס האהוב והיקר שלנו.
לבסוף, זכור לבקר שלנו «דף הבית» בספרדיתאו, בכל שפה אחרת (פשוט על ידי הוספת 2 אותיות לסוף כתובת ה-URL הנוכחית שלנו, לדוגמה: ar, de, en, fr, ja, pt ו-ru, בין היתר) כדי לגלות תוכן עדכני נוסף.