שלום,
נראה שכבר הכרתם את אאוריקה. בטח כבר גיליתם כאן דברים מדהימים, אולי כבר שאלתם שאלות וקיבלתם תשובות טובות.
נשמח לראות משהו מכם בספר האורחים שלנו: איזו מילה טובה, חוות דעת, עצה חכמה לשיפור או כל מה שיש לכם לספר לנו על אאוריקה, כפי שאתם חווים אותה.
»
«
מהם מודלי שפה גדולים, או LLM?
מודל שפה גדול (LLM), קיצור של Large Language Model, הוא ה"מוח" שמפעיל צ'אטבוט עוצמתי, כמו הצ'אטבוט ChatGPT, המייצר תוכן לבקשת המשתמשים ועושה זאת באמצעות מודל השפה הגדול GPT-4 ואחרים.
את התוכן מייצר הצ'אטבוט מדאטה עצום, כמות מידע אדירה שנשאבה מהאינטרנט ובאמצעותה אימנו את מודל השפה שמפעיל אותו. מודלי השפה GPT-3 ו-GPT-4, למשל, הם שמפעילים את הצ'אטבוט הכי מפורסם ChatGPT.
יש שאומרים שמודל השפה בעצם הוא לא יותר ממחולל מילים סטטיסטי. הם צודקים אבל גם טועים. כי מודל שפה יכול לחשב מצוין הסתברות של הופעת מילים שונות בכל משפט וכך לייצר משפטים חדשים, מילה אחר מילה, בשפה שבה הוא אומן על ידי המפתחים שלו. אבל זו דוגמה בלבד ואפילו קצת מטעה. כי סטטיסטיקה זה לא הכל וכנראה לא לגמרי המהות של העניין. המוח של מודל השפה, האופן שבו הוא בנוי והתובנות והביצועים שהוא יכול לנפק, הם משמעותיים הרבה יותר.
מודל כזה הוא תת-תחום של למידה עמוקה ומבוסס על רשת עצבית מלאכותית הבנויה בצורה דומה למוח האנושי. הרשת הזו היא בעלת כמות אדירה של פרמטרים, לרוב מיליארדים. הפרמטרים הללו הם ערכים מספריים שמסייעים לאלגוריתם ללמוד.
עוד ביטוי לגודלו הגדול של המודל הוא באימון שלו על מאות מיליוני מילים, בכמויות ענק של טקסט לא מתויג, בשיטת למידה שאינה מסתמכת רק על דוגמאות אנושיות, או מה שנקרא "למידה בפיקוח-עצמי".
#איך זה בדיוק עובד?
נניח ששאלתם שאלה, מודל השפה הגדול מניח את נוסח השאלה על שולחן הטיפולים שלו ובודק בדאטה שלו, במידע העצום שהוא אגר והמיר לקוד מתמטי (ראו אח"כ בתגית" טוקנים"), מה המילה שהכי סביר (מבחינת הסתברות) שתתחיל את התשובה. ואז הוא בודק מה המילה עם ההסתברות הכי גבוהה להופיע אחריה וכך הלאה. זה ייתן לו את התשובה הסבירה ביותר לשאלה.
למה הכי סבירה ולא הכי טובה? - כי הסתברות היא לעולם לא מושלמת וזו בדיוק הסיבה להזיות שנקבל לא פעם ממנועי בינה מלאכותית. אגב, אם תבקשו ממנו לבדוק את תשובתו, כל LLM ימצא ויפרט את שגיאותיו וגם יציע לתקן את המענה שנתן ובתיקון זה כבר יהיה הרבה יותר טוב.
ה-LLM משתמש בייצוג מתמטי של שפה טבעית באמצעות הסתברויות. כל מדען נתונים יאשר שהבסיס של מודלי שפה הוא היכולת שלהם לחשב הסתברות לכל משפט בשפה שבה הם אומנו ומהיכולת הזו נובע חלק משמעותי ביכולת שלהם לייצר משפטים חדשים, מילה אחר מילה.
#מודלי השפה הגדולים והבינה הג'נרטיבית
מודל השפה הגדול הוא בעצם הבסיס למהפכת הבינה הגנרטיבית שפרצה לחיינו בשלהי 2022-תחילת 23. מודלי השפה הגדולים הללו מסמנים קפיצת דרך של ממש ולמעשה הכניסו אותנו עמוק אל תוך העתיד.
הייתה זו IBM שפיתחה את אחד ממודלי השפה הראשונים. הוא נקרא ווטסון, על שם תומאס ווטסון, מייסד IBM. יש גרסה שאומרת שהוא קיבל את שמו משמו משם העוזר של שרלוק הולמס, ווטסון. מודל כזה, ממש כמו אותו עוזר, תמיד מסייע בחקר ובתשובות שונות, כיום של רבים ואצל שרלוק, לצרכי החקירות של הבלש הנודע.
מצוידים במודלים החדשים, הצ'אטבוטים המרשימים, כמו Claude ו-ChatGPT, מסרבים להיות לכם לווטסון. במקום זאת הם מפותחים כך שיהיו המוח, כלומר השרלוק שלכם, כשאתם וכמה זה אירוני, בתפקיד הווטסון או העוזר שלהם... אבל גם הלקוחות.
מודל שפה הוא שמאפשר לנו לבקש ממנו לסכם טקסטים, לענות על שאלות, לצייר או בעצם לייצר תמונות ו"צילומים", לחבר שירים, ליצור סרטונים או לכתוב קוד.
אז מודלי שפה גדולים אפשרו את קפיצת הדרך המדהימה של מהפכת ה-AI. אמנם הם רחוקים מלהיות מושלמים לחלוטין ועדיין פה ושם מקלקלים את ההתפעלות עם ההזיות המוכרות האלה שלהם, עובדות שגויות, מידע לא רלוונטי או מופרך ואפילו עלבונות נדירים. ומה שלא פחות מרגיז לעתים הוא הביטחון המלא שבו הם כותבים או מדברים אותן, שזה בדיוק מה שהופך את חשיפת ההזיות ובדיות הללו לכל כך קשה ומסוכנת...
כיום, המודלים הללו הולכים ומאפשרים צמיחה של עולם חדש, עולם סוכני ה-AI. הם ממוקדים בביצוע משימות ספציפיות, תגובה לסביבה ועוד תכונות מבטיחות. הכירו אותם בתגית "סוכני AI".
הנה מה שעושים המודלים, מנועי השפה הגדולים (מתורגם):
https://youtu.be/X-AWdfSFCHQ
כך פורצת מלחמת עולם ה-AI הראשונה:
https://youtu.be/nJjuYTpHQEE
מהו LLM?
https://youtu.be/iR2O2GPbB0E
המודל השולט בינואר 2025 - DeepSeek R1 הסיני:
https://youtu.be/hupQ97Or3jw
השוואת הצ'טבוטים הטובים, מנועי השפה הגדולים בסוף 2024 (עברית):
https://youtu.be/NanvGTQeO-g
כך פועל מודל השפה הגדול LLM:
https://youtu.be/iR2O2GPbB0E
כך בנויים ופועלים מודלי השפה הגדולים:
https://youtu.be/5sLYAQS9sWQ
יש להם גם חסרונות:
https://youtu.be/Gf_sgim24pI
הסבר מעמיק על מודלים גדולים של שפה ומה שהם הובילו (עברית):
https://youtu.be/-NIsUKUnxhA?long=yes
ובאופן סטטיסטי - כך פועל LLM:
https://youtu.be/LPZh9BOjkQs?long=yes
מהי מולטי מודאליות בעולם ה-AI?
זה אחד הפיתוחים המרגשים של עידן הבינה החדש ומה שמרגיש לא פעם כמו סרטי מד"ב מהיותר מתוחכמים. קוראים לזה מולטי-מודאליות (Multimodality) והוא בעצם היכולת של כלי AI לעבוד עם סוגי נתונים שונים, כמו טקסט, אודיו, קוד, וידאו ותמונות - גם כקלט וגם כפלט.
במקום להתמקד בסוג אחד בלבד של נתונים, מערכת רב-מודאלית מקבלת ומנתחת מידע ממקורות מגוונים, בכדי לקבל הבנה מעמיקה יותר של העולם הסובב אותה. מדובר בכלי ממוחשב שבדיוק כמו שבני אדם חווים את העולם דרך כל החושים והחוויות, לא רק מבין טקסט, אלא גם רואה תמונות וסרטים, מעבד ומנתח וידאו, מגלה הבנה מרחבית, שומע קולות וצלילים, מפענח קוד של תוכנה ומסוגל גם ליצור תכנים ותוצרים בכל המדיות הללו.
בדומה למוח האנושי, המשלב בטבעיות מידע מכל החושים, העולם של המערכות המולטי מודאליות ב-generative AI מציג יכולת שהיא עוד רכיב במהפכה הגדולה של מערכות בינה מלאכותית, מהפכונת שמאפשרת לעבד ולשלב כמה סוגי מדיה במקביל.
המערכות החדשות הללו מצוידות בשכבות מורכבות של פענוח ומפענחות את העולם פחות או יותר כמו מחשב-על. דוגמאות לא חסר. למשל עם צ'טבוט שבזכות ההבנה המרחבית המשופרת שלו מסוגל לזהות ולהוסיף כיתוב מדויק לעצמים שונים בתמונות עמוסות פריטים. או צ'טבוט שמנתח תמונות ומאפשר למשתמש לנהל עליהן דיון, או סוקר אינפוגרפיקה ונותן לה פרשנות קולית רלוונטית, בהתאם לרמת ההבנה של המשתמש או קהל היעד המבוקש. לכלי כזה יש גם כלי וידאו שמקבלים תמונה והנחייה כתובה (פרומפט) ומנפישים את התמונה לקליפ וידאו שכמו צולם בידי צוות צילום הוליוודי.
דוגמה נוספת היא כלי אינטראקציה רב-מודאלי כמו NotebookLM. הוא מאפשר למשתמשים לשתף איתו את המסך או המצלמה שלהם בזמן אמת. כך ניתן לקיים שיחות קוליות דמויות אדם, תוך כדי שמאפשרים ל-AI לצפות במסך ולעזור, תוך כדי מודעות להקשר ולתוכן.
אפילו תכונת זיהוי הפנים בסמארטפון שלכם היא תכונה שמשלבת היטב ראייה ממוחשבת, מיפוי תלת-ממדי ועיבוד נתונים מתקדם. ומאלה היא יוצרת פיצ'ר מדהים, בצד חווית משתמש פשטותה כמו מבט של שומר אנושי.
שילוב של צורות נתונים מרובות, כמו טקסט, תמונות ואודיו לתוך מערכת מאוחדת ורב-מודאלית היא שמאפשרת למודלים כמו Claude או GPT-4 לכתוב קוד כשמזינים לתוכו דיאגרמה ולמודלים שונים ליצור תמונות או סרטוני וידאו עם תיאורים.
את המהפכה המולטימודאלית אפשר לזהות בקלות בפלטפורמות כמו טיקטוק (TikTok) ואינסטגרם (Instagram), בהן משלבים סוגי מדיה מגוונים ומעבדים במגוון כלים, המשנים את הדרך בה אנו מספרים את הסיפור שלנו לעולם.
הנה הסבר היכולת המולטי-מודאלית:
https://youtu.be/97n1u66Shgg
כך עובדים מערכות מולטי מודאליות:
https://youtu.be/WkoytlA3MoQ
וההיפר מודאליות החדשה של גוגל מארינר:
https://youtu.be/KeUMm1xF3o0?long=yes
מהו מודל היגיון, או Reasoning Model?
מודל היגיון (Reasoning Model) הוא מודל שנועד לחקות את תהליך החשיבה האנושית ולהסיק מסקנות לוגיות על בסיס מידע נתון. בדרך לתת תשובה הוא מחלק את פתרון הבעיה לשלבים ומבצע חשיבה מתמשכת ומבוססת יותר מהרגיל של מודל שפה.
מודל הגיון כזה מתאים מאוד לפתרון ברמת דוקטור (PhD) של בעיות מורכבות - בעיות מתמטיות, מדעיות ושל כתיבת קוד מורכב. ואגב, הוא גם דורש כוח מחשוב משמעותי מהרגיל, לפחות במקרה של מודל ChatGPT 4o1 של OpenAI וקצת פחות במודל המבריק והחדשני DeepSeek, שפותח בסין בגרושים ומראה תוצאות מדהימות.
כי מודל היגיון, הוא מודל מנומק, שמשתמש בהיגיון כדי "לחשוב דרך" הבעיה ולהיות מסוגל גם להראות את תהליך החשיבה שביצע, לפני שנותן את התוצאות. זאת בניגוד למודלים הרגילים שמבצעים אופטימיזציה סבירה, רק כדי שיוכלו לספק את התשובה המהירה ביותר (שזה מה שגם גורם לא פעם למודל שפה רגיל לתרום לנו בדרך את ה"הזיות", אותן Halucinations המוכרות לנו כל כך).
בקיצור, אם מודל שפה רגיל הוא הבחור הטקסטואלי שהוא אלוף על טקסטים ועונה מהר, מודל ההיגיון הוא הנערה המבריקה והריאלית, שיכולה לפצח בעיות מופשטות, מתמטיות, פיזיקליות ומדעיות בתחומים מדויקים, בלי למצמץ ועם יכולת לנמק ולהסביר את הפתרון שאליו היא מגיעה, צעד אחר צעד.
מודל כזה מבצע לעתים קרובות "שרשרת מחשבה" (Chain of Thought) ולכן גם מכונה כך לפעמים. המודל חושב צעד אחר צעד, בצורה שמזכירה את האופן שבו אנו, בני האדם, עשויים לגשת לאתגר משמעותי יותר כמו תכנון חופשה או בניית בית.
משמעותו של מודל כזה היא ביכולת שלו לספק תשובות מדויקות ומושכלות לשאלות מורכבות, לפתור בעיות ולקבל החלטות מבוססות נתונים. לכן וכדי להצטיין בבעיות מסובכות יותר, מומלץ להזין אותו בכמה שיותר הקשר, קונטקסט (Context) לגבי הנושא והגישה לפתרון.
וכמובן שמודלי היגיון משתמשים בטכניקות של בינה מלאכותית ולמידת מכונה כדי לנתח נתונים, לזהות דפוסים ולהסיק מסקנות מבוססות עובדות.
#במה הם יכולים לעזור לנו?
מודלים כאלו יכולים לנתח כמויות גדולות של נתונים במהירות ובדיוק, לזהות דפוסים ולהסיק מסקנות. הם יכולים לפתור בעיות מורכבות על ידי שימוש בלוגיקה ובאלגוריתמים מתקדמים.
ביכולתם גם לסייע בקבלת החלטות מבוססות נתונים, מה שיכול להיות מועיל בתחומים כמו רפואה, כלכלה וניהול. בנוסף, הם יכולים להסיק מסקנות לוגיות על בסיס הנתונים שנתונים להם, מה שיכול לסייע בתחזיות ובתכנון.
מודלי ההיגיון יכולים לחסוך זמן ומאמץ בביצוע משימות מורכבות, מה שמאפשר למשתמשים להתמקד בפעילויות אחרות. ביכולתם לספק תשובות מדויקות ומבוססות עובדות, מה שיכול להיות מועיל בתחומים כמו רפואה, משפטים והנדסה.
מודלים אלו מסייעים בקלות בקבלת החלטות מושכלות ומבוססות נתונים, מה שיכול להיות מועיל בחיי היומיום ובעבודה והם יכולים גם לסייע בפתרון בעיות מורכבות במהירות וביעילות, מה שיכול להיות מועיל בתחומים רבים.
ברפואה, מודלי היגיון יכולים לסייע באבחון מחלות ובמתן המלצות לטיפול על בסיס נתונים רפואיים.
בכלכלה, ניתן להסתייע בהם בניתוח שוק ההשקעות ובקבלת החלטות כלכליות מבוססות נתונים.
בחינוך, המודלים הללו יכולים לסייע בהוראה ובלמידה על ידי סיפוק הסברים מדויקים ומושכלים לשאלות מורכבות.
בניהול, הם מעולים הסיוע לניהול משאבים מוצלח ובקבלת החלטות ניהוליות מבוססות נתונים.
אז אם לסכם, מודל היגיון הוא כלי חזק שיכול לסייע במגוון רחב של תחומים ולשפר את איכות החיים של המשתמשים, על ידי סיפוק תשובות מדויקות ומבוססות עובדות. עם יכולותיו הוא מאפשר לנתח נתונים במהירות, לפתור בעיות מורכבות ולקבל החלטות מבוססות נתונים, מה שהופך אותו לאחד הכלים החיוניים ביותר בדור החדש של העידן הדיגיטלי מבוסס הבינה המלאכותית.
הנה מודל ההגיון הסיני Deepseek R1 שיודע לחשוב מראש, לתכנן, להשוות כמה תשובות אפשריות, לפרק את הבעיה לחלקים, לחזור אחורה ולחשוב מחדש על השאלה וכך לענות היטב על שאלות קשות, מורכבות ועד לא מזמן בלתי אפשריות למודל שפה:
https://youtu.be/-2k1rcRzsLA
דוגמה לבעיות פשוטות מהחיים שמודל מנומק יכול לפתור:
https://youtu.be/yQampjl6gPI
שניים כאלה:
https://youtu.be/rzMEieMXYFA
ו-DeepSeek R1 הוא מודל מנומק בקוד פתוח:
https://youtu.be/yT3KGbiA09Q
מהי שרשרת מחשבה בלמידת מכונה?
שרשרת מחשבה (Chain of thought ובקיצור COT) היא טכניקה חדישה יחסית, שפותחה בתחום הבינה המלאכותית, לפיה הבינה מתבקשת לא רק לענות על שאלה, אלא להסביר ולשתף בכל שלב, בצעדים או בשלבים לקראת ועד הפיתרון. מכאן גם תרגום נוסף ואולי אף מדויק יותר בעברית "חשיבה מדורגת".
אם נדמיין לרגע שאנחנו מלמדים ילד לפתור בעיה מורכבת, סביר שלא נגיד לו את התשובה הסופית מיד. במקום זאת, נעדיף להוביל אותו אל הפתרון, בצעדים קטנים, צעד אחרי צעד. וזה בדיוק מה שקורה כשמתקשרים עם מודלים של בינה מלאכותית בדרך של שרשרת החשיבה, או החשיבה המדורגת.
באופן דומה, אפשר להנחות את הצ'טבוט כבר בפרומפט, לתת הסבר בשלבים של דרך הפתרון או ההגעה לתשובה ולא רק את התשובה עצמה.
#איך זה עובד בפועל?
זה לא מסובך. במקום לשאול "מה התשובה?", אפשר לכתוב למודל "בוא נחשוב על זה צעד אחרי צעד" או "הסבר לי את תהליך החשיבה שלך". התוצאה די מפתיעה: המודל הממושמע מתחיל לפרק את הבעיה לחלקים קטנים יותר, מסביר כל שלב בדרך ומוביל בהדרגה אל הפתרון המלא.
לטכניקה הזו יש משמעות מיוחדת בעולם הפרומפטים. כשאנחנו כותבים פרומפט חכם, אנחנו למעשה מזמינים את המודל לשתף אותנו בתהליך החשיבה שלו, בדיוק כמו תלמיד שמראה את כל שלבי הפתרון במחברת המתמטיקה. במקום לקבל תשובה יבשה וסופית, אנחנו מקבלים הצצה מרתקת אל תוך "המוח" של הבינה המלאכותית.
ושוב - לא מדובר רק על חקירת מידע, אלא על חקר הבינה האנושית עצמה. בדרך הזו אנו יכולים לחייב את הבינה להיות מאורגנת יותר ואולי אף ליפול פחות לאותן הזיות (Hallucinations), פריטי מידע שקריים או מטעים שלרוב מוצגים כעובדה.
#מה היתרון בשיטה הזו?
היתרון הגדול של שיטת "שרשרת המחשבה" הוא כפול: לא זו בלבד שהיא משפרת משמעותית את הדיוק של התשובות, אלא שהיא גם הופכת את כל התהליך לשקוף יותר. כשאנו, בני האדם, שותפים לתהליך המחשבה המודרגת הזו, ההרגשה היא כמו להציץ מעבר לכתפו של מומחה בזמן שהוא עובד - אנו לא רק רואים את התוצאה הסופית, אלא יכולים להבין בדיוק איך הגיעו אליה.
ובעידן שבו בינה מלאכותית הופכת לחלק בלתי נפרד מחיינו, היכולת להבין את תהליך החשיבה של מודל שפה או כל מכונה בינתית שהיא, היא לא רק יתרון, כי אחרי שמתנסים בה, מבינים כמה היא לעתים הכרחית.
הנה שרשרת מחשבה:
https://youtu.be/Fp-ue4UCE3s
הסבר יפה של ה-Chain of Thought:
https://youtu.be/4Iwnx2cVqtE
כך תשלטו בהנחיות שרשרת, באנגלית Chain prompting:
https://youtu.be/B4MR8m7V17A?long=yes
פודקסט AI על הסבר מפורט יותר על החשיבה המדורגת:
https://youtu.be/uo6y8oDrW3U?long=yes
והסבר מפורט יותר על זה:
https://youtu.be/C_gf9KNScIo?long=yes
מה בין צ'אטבוט, LLM וסוכן AI שמבצע משימות?
צ'אטבוט (Chatbot) הוא סוג של סייען חכם וממוחשב, שניתן לשוחח איתו בהתכתבות צ'אט, או במקרה של צ'אטבוט מתקדם יותר גם שיחה מבוססת דיבור.
כמובן שהצ'אטבוט הוא מערכת מבוססת AI (בינה מלאכותית, או אינטליגנציה מלאכותית) שמייצרת שיחה מלאכותית עם המשתמש - מבלי שבצד השני נמצא אדם אמיתי.
בעשור השני של המאה ה-21 הצ'אטבוט הלך ותפס את מקומו ברשת ובאפליקציות שונות והפך לדרך חדשה לחלוטין להשתמש באינטרנט. לקוחות מצאו את עצמם מנהלים התכתבות בצ'אט או שיחה אוטומטיות עם בוט, שנתן מענה מותאם אישית ושיפר את עצמו עם הזמן.
הצ'טבוט הבטיח לספק שירות לאורך כל שעות היממה, 24/7. הוא סימן הפחתה של המון מהעומס של שירות הלקוחות האנושי, חסך זמן למתעניינים וללקוחות שביקשו שירות וחסך לעסקים הרבה כסף.
התגלה שבוט AI ממוקד ואיכותי מסוגל להציע תגובות מהירות ומדויקות, מה שהוביל לשיפור ניכר בחוויית הלקוח ולעלייה בשביעות הרצון, אף שהיו לקוחות שהתעקשו לשוחח עם בן אדם, שהיה עמוס עכשיו פחות ולכן גם זמין להם הרבה יותר.
היתרונות של הצ'טבוט בטיפול אישי במשתמש ובלקוח היו עצומים. שולבו בו טכנולוגיות פרסונליזציה מתקדמות שהלכו והתפתחו, תוך גיוס הבינה המלאכותית לצרכי השיווק, המכירות והתמיכה.
רבים חזו שצ'אטבוטים עשויים להחליף חלק ניכר מהשימוש באתרי שירותים שונים ולייתר אותם בעתיד, מה שהתממש אבל חלקית.
בזמנו החליטה פייסבוק להשתמש בצ'אטבוטים בתוך שירות המסרים שלה מסנג'ר. היא אפשרה למפתחים חיצוניים לפתח צ'אטבוטים שיתנו שירותים ומידע מאתרים אחרים. ההכרזה על פלטפורמת הצ'אט בוט של פייסבוק מסנג'ר קדמה את רעיון הצ'אטבוטים המקוונים באופן משמעותי, במיוחד למשתמש הנייד בסמארטפונים ושעונים חכמים, אם כי הזינוק הטרנדי שנוצר עם ההשקה הלך ונרגע עם הזמן.
ההבשלה של אותם צ'אטבוטים באה בעשור הבא דווקא. זה קרה עם הגעתו של ChatGPT, מודל השפה הגדול הראשון (LLM), שאחריו הגיעו נוספים, כמו Gemini או Claude. מודל השפה הזה הוא בעיקרון מנוע בינה מלאכותית גדול ורחב-אופקים, המצויד ביכולת להבין שפה טבעית, אנושית, ויכול לעשות המון דברים, כלומר להתמודד עם מגוון ענקי של משימות ושהיכולות שלו הולכות וגדלות מיום ליום. ראו בתגית "LLM".
ממודלי השפה הגדולים התפתחו גם מנועי היצירה של הבינה הג'נרטיבית (Generative AI), המייצרים תמונות, שירים, וידאו ועוד. הכירו בתגית "GenAI".
אחריו נולדו סוכני ה-AI, צ'אטבוטים שממלאים משימות עבורך, על ידי שילוב בין היכולת הבינתית של מודל השפה הגדול כמו ChatGPT, עם היכולת של רכיב תוכנה שיכול לפעול באופן עצמאי וממוקד, למילוי של משימה ספציפית עבורנו, כמו לתכנן טיול, לקנות מוצרים אונליין, לטפל בדואר האלקטרוני שלנו וכדומה.
אותם סוכני AI הם רכיבי תוכנה אוטונומיים, יישומים מבוססי בינה מלאכותית, המסוגלים לתפוס את סביבתם, לקבל החלטות ולפעול לביצוע או השגת מטרות ממוקדות בשירות המשתמש. הכירו אותם בתגית "סוכני AI".
כלומר, אם הצ'טבוט של העשור שהחל ב-2010 היה עובד חרוץ אך לא חכם מדי, הצ'טבוט הבינתי של מודל השפה הגדול בעשור שאחריו רכש השכלה ופיתח את יכולותיו האינטליגנטיות באופן שהפך אותו למומחה ואז מגיע הסוכן הבינתי, AI agent והוא כבר עובד שמתמחה במשימה מסוימת ועושה אותה בצורה מיומנת וחרוצה.
עסקה טובה לרובנו.
פעילות נחמדה
============
בקישורים שלמטה יש לינק לצ'ט בוט נהדר. נסו לשוחח איתה (באנגלית) ולהכיר קצת את חוויית השיחה עם צ'ט בוט אופייני.
הנה עולם הצ'אטבוט:
http://youtu.be/iE9LtfQAYYU
עוד על השימוש בצ'אטבוטים ברשת:
http://youtu.be/G8z--x5tFOI
ההכרזה על הצ'אט בוט במסנג'ר של פייסבוק:
http://youtu.be/EOYnFUJyOlQ
ומנגד - כשהושק הצ'אטבוט של מיקרוסופט הוא "הסתבך" עם ביטויי גזענות קשים:
http://youtu.be/LA49GBcbudg
מודל שפה גדול (LLM), קיצור של Large Language Model, הוא ה"מוח" שמפעיל צ'אטבוט עוצמתי, כמו הצ'אטבוט ChatGPT, המייצר תוכן לבקשת המשתמשים ועושה זאת באמצעות מודל השפה הגדול GPT-4 ואחרים.
את התוכן מייצר הצ'אטבוט מדאטה עצום, כמות מידע אדירה שנשאבה מהאינטרנט ובאמצעותה אימנו את מודל השפה שמפעיל אותו. מודלי השפה GPT-3 ו-GPT-4, למשל, הם שמפעילים את הצ'אטבוט הכי מפורסם ChatGPT.
יש שאומרים שמודל השפה בעצם הוא לא יותר ממחולל מילים סטטיסטי. הם צודקים אבל גם טועים. כי מודל שפה יכול לחשב מצוין הסתברות של הופעת מילים שונות בכל משפט וכך לייצר משפטים חדשים, מילה אחר מילה, בשפה שבה הוא אומן על ידי המפתחים שלו. אבל זו דוגמה בלבד ואפילו קצת מטעה. כי סטטיסטיקה זה לא הכל וכנראה לא לגמרי המהות של העניין. המוח של מודל השפה, האופן שבו הוא בנוי והתובנות והביצועים שהוא יכול לנפק, הם משמעותיים הרבה יותר.
מודל כזה הוא תת-תחום של למידה עמוקה ומבוסס על רשת עצבית מלאכותית הבנויה בצורה דומה למוח האנושי. הרשת הזו היא בעלת כמות אדירה של פרמטרים, לרוב מיליארדים. הפרמטרים הללו הם ערכים מספריים שמסייעים לאלגוריתם ללמוד.
עוד ביטוי לגודלו הגדול של המודל הוא באימון שלו על מאות מיליוני מילים, בכמויות ענק של טקסט לא מתויג, בשיטת למידה שאינה מסתמכת רק על דוגמאות אנושיות, או מה שנקרא "למידה בפיקוח-עצמי".
#איך זה בדיוק עובד?
נניח ששאלתם שאלה, מודל השפה הגדול מניח את נוסח השאלה על שולחן הטיפולים שלו ובודק בדאטה שלו, במידע העצום שהוא אגר והמיר לקוד מתמטי (ראו אח"כ בתגית" טוקנים"), מה המילה שהכי סביר (מבחינת הסתברות) שתתחיל את התשובה. ואז הוא בודק מה המילה עם ההסתברות הכי גבוהה להופיע אחריה וכך הלאה. זה ייתן לו את התשובה הסבירה ביותר לשאלה.
למה הכי סבירה ולא הכי טובה? - כי הסתברות היא לעולם לא מושלמת וזו בדיוק הסיבה להזיות שנקבל לא פעם ממנועי בינה מלאכותית. אגב, אם תבקשו ממנו לבדוק את תשובתו, כל LLM ימצא ויפרט את שגיאותיו וגם יציע לתקן את המענה שנתן ובתיקון זה כבר יהיה הרבה יותר טוב.
ה-LLM משתמש בייצוג מתמטי של שפה טבעית באמצעות הסתברויות. כל מדען נתונים יאשר שהבסיס של מודלי שפה הוא היכולת שלהם לחשב הסתברות לכל משפט בשפה שבה הם אומנו ומהיכולת הזו נובע חלק משמעותי ביכולת שלהם לייצר משפטים חדשים, מילה אחר מילה.
#מודלי השפה הגדולים והבינה הג'נרטיבית
מודל השפה הגדול הוא בעצם הבסיס למהפכת הבינה הגנרטיבית שפרצה לחיינו בשלהי 2022-תחילת 23. מודלי השפה הגדולים הללו מסמנים קפיצת דרך של ממש ולמעשה הכניסו אותנו עמוק אל תוך העתיד.
הייתה זו IBM שפיתחה את אחד ממודלי השפה הראשונים. הוא נקרא ווטסון, על שם תומאס ווטסון, מייסד IBM. יש גרסה שאומרת שהוא קיבל את שמו משמו משם העוזר של שרלוק הולמס, ווטסון. מודל כזה, ממש כמו אותו עוזר, תמיד מסייע בחקר ובתשובות שונות, כיום של רבים ואצל שרלוק, לצרכי החקירות של הבלש הנודע.
מצוידים במודלים החדשים, הצ'אטבוטים המרשימים, כמו Claude ו-ChatGPT, מסרבים להיות לכם לווטסון. במקום זאת הם מפותחים כך שיהיו המוח, כלומר השרלוק שלכם, כשאתם וכמה זה אירוני, בתפקיד הווטסון או העוזר שלהם... אבל גם הלקוחות.
מודל שפה הוא שמאפשר לנו לבקש ממנו לסכם טקסטים, לענות על שאלות, לצייר או בעצם לייצר תמונות ו"צילומים", לחבר שירים, ליצור סרטונים או לכתוב קוד.
אז מודלי שפה גדולים אפשרו את קפיצת הדרך המדהימה של מהפכת ה-AI. אמנם הם רחוקים מלהיות מושלמים לחלוטין ועדיין פה ושם מקלקלים את ההתפעלות עם ההזיות המוכרות האלה שלהם, עובדות שגויות, מידע לא רלוונטי או מופרך ואפילו עלבונות נדירים. ומה שלא פחות מרגיז לעתים הוא הביטחון המלא שבו הם כותבים או מדברים אותן, שזה בדיוק מה שהופך את חשיפת ההזיות ובדיות הללו לכל כך קשה ומסוכנת...
כיום, המודלים הללו הולכים ומאפשרים צמיחה של עולם חדש, עולם סוכני ה-AI. הם ממוקדים בביצוע משימות ספציפיות, תגובה לסביבה ועוד תכונות מבטיחות. הכירו אותם בתגית "סוכני AI".
הנה מה שעושים המודלים, מנועי השפה הגדולים (מתורגם):
https://youtu.be/X-AWdfSFCHQ
כך פורצת מלחמת עולם ה-AI הראשונה:
https://youtu.be/nJjuYTpHQEE
מהו LLM?
https://youtu.be/iR2O2GPbB0E
המודל השולט בינואר 2025 - DeepSeek R1 הסיני:
https://youtu.be/hupQ97Or3jw
השוואת הצ'טבוטים הטובים, מנועי השפה הגדולים בסוף 2024 (עברית):
https://youtu.be/NanvGTQeO-g
כך פועל מודל השפה הגדול LLM:
https://youtu.be/iR2O2GPbB0E
כך בנויים ופועלים מודלי השפה הגדולים:
https://youtu.be/5sLYAQS9sWQ
יש להם גם חסרונות:
https://youtu.be/Gf_sgim24pI
הסבר מעמיק על מודלים גדולים של שפה ומה שהם הובילו (עברית):
https://youtu.be/-NIsUKUnxhA?long=yes
ובאופן סטטיסטי - כך פועל LLM:
https://youtu.be/LPZh9BOjkQs?long=yes
זה אחד הפיתוחים המרגשים של עידן הבינה החדש ומה שמרגיש לא פעם כמו סרטי מד"ב מהיותר מתוחכמים. קוראים לזה מולטי-מודאליות (Multimodality) והוא בעצם היכולת של כלי AI לעבוד עם סוגי נתונים שונים, כמו טקסט, אודיו, קוד, וידאו ותמונות - גם כקלט וגם כפלט.
במקום להתמקד בסוג אחד בלבד של נתונים, מערכת רב-מודאלית מקבלת ומנתחת מידע ממקורות מגוונים, בכדי לקבל הבנה מעמיקה יותר של העולם הסובב אותה. מדובר בכלי ממוחשב שבדיוק כמו שבני אדם חווים את העולם דרך כל החושים והחוויות, לא רק מבין טקסט, אלא גם רואה תמונות וסרטים, מעבד ומנתח וידאו, מגלה הבנה מרחבית, שומע קולות וצלילים, מפענח קוד של תוכנה ומסוגל גם ליצור תכנים ותוצרים בכל המדיות הללו.
בדומה למוח האנושי, המשלב בטבעיות מידע מכל החושים, העולם של המערכות המולטי מודאליות ב-generative AI מציג יכולת שהיא עוד רכיב במהפכה הגדולה של מערכות בינה מלאכותית, מהפכונת שמאפשרת לעבד ולשלב כמה סוגי מדיה במקביל.
המערכות החדשות הללו מצוידות בשכבות מורכבות של פענוח ומפענחות את העולם פחות או יותר כמו מחשב-על. דוגמאות לא חסר. למשל עם צ'טבוט שבזכות ההבנה המרחבית המשופרת שלו מסוגל לזהות ולהוסיף כיתוב מדויק לעצמים שונים בתמונות עמוסות פריטים. או צ'טבוט שמנתח תמונות ומאפשר למשתמש לנהל עליהן דיון, או סוקר אינפוגרפיקה ונותן לה פרשנות קולית רלוונטית, בהתאם לרמת ההבנה של המשתמש או קהל היעד המבוקש. לכלי כזה יש גם כלי וידאו שמקבלים תמונה והנחייה כתובה (פרומפט) ומנפישים את התמונה לקליפ וידאו שכמו צולם בידי צוות צילום הוליוודי.
דוגמה נוספת היא כלי אינטראקציה רב-מודאלי כמו NotebookLM. הוא מאפשר למשתמשים לשתף איתו את המסך או המצלמה שלהם בזמן אמת. כך ניתן לקיים שיחות קוליות דמויות אדם, תוך כדי שמאפשרים ל-AI לצפות במסך ולעזור, תוך כדי מודעות להקשר ולתוכן.
אפילו תכונת זיהוי הפנים בסמארטפון שלכם היא תכונה שמשלבת היטב ראייה ממוחשבת, מיפוי תלת-ממדי ועיבוד נתונים מתקדם. ומאלה היא יוצרת פיצ'ר מדהים, בצד חווית משתמש פשטותה כמו מבט של שומר אנושי.
שילוב של צורות נתונים מרובות, כמו טקסט, תמונות ואודיו לתוך מערכת מאוחדת ורב-מודאלית היא שמאפשרת למודלים כמו Claude או GPT-4 לכתוב קוד כשמזינים לתוכו דיאגרמה ולמודלים שונים ליצור תמונות או סרטוני וידאו עם תיאורים.
את המהפכה המולטימודאלית אפשר לזהות בקלות בפלטפורמות כמו טיקטוק (TikTok) ואינסטגרם (Instagram), בהן משלבים סוגי מדיה מגוונים ומעבדים במגוון כלים, המשנים את הדרך בה אנו מספרים את הסיפור שלנו לעולם.
הנה הסבר היכולת המולטי-מודאלית:
https://youtu.be/97n1u66Shgg
כך עובדים מערכות מולטי מודאליות:
https://youtu.be/WkoytlA3MoQ
וההיפר מודאליות החדשה של גוגל מארינר:
https://youtu.be/KeUMm1xF3o0?long=yes
מודל היגיון (Reasoning Model) הוא מודל שנועד לחקות את תהליך החשיבה האנושית ולהסיק מסקנות לוגיות על בסיס מידע נתון. בדרך לתת תשובה הוא מחלק את פתרון הבעיה לשלבים ומבצע חשיבה מתמשכת ומבוססת יותר מהרגיל של מודל שפה.
מודל הגיון כזה מתאים מאוד לפתרון ברמת דוקטור (PhD) של בעיות מורכבות - בעיות מתמטיות, מדעיות ושל כתיבת קוד מורכב. ואגב, הוא גם דורש כוח מחשוב משמעותי מהרגיל, לפחות במקרה של מודל ChatGPT 4o1 של OpenAI וקצת פחות במודל המבריק והחדשני DeepSeek, שפותח בסין בגרושים ומראה תוצאות מדהימות.
כי מודל היגיון, הוא מודל מנומק, שמשתמש בהיגיון כדי "לחשוב דרך" הבעיה ולהיות מסוגל גם להראות את תהליך החשיבה שביצע, לפני שנותן את התוצאות. זאת בניגוד למודלים הרגילים שמבצעים אופטימיזציה סבירה, רק כדי שיוכלו לספק את התשובה המהירה ביותר (שזה מה שגם גורם לא פעם למודל שפה רגיל לתרום לנו בדרך את ה"הזיות", אותן Halucinations המוכרות לנו כל כך).
בקיצור, אם מודל שפה רגיל הוא הבחור הטקסטואלי שהוא אלוף על טקסטים ועונה מהר, מודל ההיגיון הוא הנערה המבריקה והריאלית, שיכולה לפצח בעיות מופשטות, מתמטיות, פיזיקליות ומדעיות בתחומים מדויקים, בלי למצמץ ועם יכולת לנמק ולהסביר את הפתרון שאליו היא מגיעה, צעד אחר צעד.
מודל כזה מבצע לעתים קרובות "שרשרת מחשבה" (Chain of Thought) ולכן גם מכונה כך לפעמים. המודל חושב צעד אחר צעד, בצורה שמזכירה את האופן שבו אנו, בני האדם, עשויים לגשת לאתגר משמעותי יותר כמו תכנון חופשה או בניית בית.
משמעותו של מודל כזה היא ביכולת שלו לספק תשובות מדויקות ומושכלות לשאלות מורכבות, לפתור בעיות ולקבל החלטות מבוססות נתונים. לכן וכדי להצטיין בבעיות מסובכות יותר, מומלץ להזין אותו בכמה שיותר הקשר, קונטקסט (Context) לגבי הנושא והגישה לפתרון.
וכמובן שמודלי היגיון משתמשים בטכניקות של בינה מלאכותית ולמידת מכונה כדי לנתח נתונים, לזהות דפוסים ולהסיק מסקנות מבוססות עובדות.
#במה הם יכולים לעזור לנו?
מודלים כאלו יכולים לנתח כמויות גדולות של נתונים במהירות ובדיוק, לזהות דפוסים ולהסיק מסקנות. הם יכולים לפתור בעיות מורכבות על ידי שימוש בלוגיקה ובאלגוריתמים מתקדמים.
ביכולתם גם לסייע בקבלת החלטות מבוססות נתונים, מה שיכול להיות מועיל בתחומים כמו רפואה, כלכלה וניהול. בנוסף, הם יכולים להסיק מסקנות לוגיות על בסיס הנתונים שנתונים להם, מה שיכול לסייע בתחזיות ובתכנון.
מודלי ההיגיון יכולים לחסוך זמן ומאמץ בביצוע משימות מורכבות, מה שמאפשר למשתמשים להתמקד בפעילויות אחרות. ביכולתם לספק תשובות מדויקות ומבוססות עובדות, מה שיכול להיות מועיל בתחומים כמו רפואה, משפטים והנדסה.
מודלים אלו מסייעים בקלות בקבלת החלטות מושכלות ומבוססות נתונים, מה שיכול להיות מועיל בחיי היומיום ובעבודה והם יכולים גם לסייע בפתרון בעיות מורכבות במהירות וביעילות, מה שיכול להיות מועיל בתחומים רבים.
ברפואה, מודלי היגיון יכולים לסייע באבחון מחלות ובמתן המלצות לטיפול על בסיס נתונים רפואיים.
בכלכלה, ניתן להסתייע בהם בניתוח שוק ההשקעות ובקבלת החלטות כלכליות מבוססות נתונים.
בחינוך, המודלים הללו יכולים לסייע בהוראה ובלמידה על ידי סיפוק הסברים מדויקים ומושכלים לשאלות מורכבות.
בניהול, הם מעולים הסיוע לניהול משאבים מוצלח ובקבלת החלטות ניהוליות מבוססות נתונים.
אז אם לסכם, מודל היגיון הוא כלי חזק שיכול לסייע במגוון רחב של תחומים ולשפר את איכות החיים של המשתמשים, על ידי סיפוק תשובות מדויקות ומבוססות עובדות. עם יכולותיו הוא מאפשר לנתח נתונים במהירות, לפתור בעיות מורכבות ולקבל החלטות מבוססות נתונים, מה שהופך אותו לאחד הכלים החיוניים ביותר בדור החדש של העידן הדיגיטלי מבוסס הבינה המלאכותית.
הנה מודל ההגיון הסיני Deepseek R1 שיודע לחשוב מראש, לתכנן, להשוות כמה תשובות אפשריות, לפרק את הבעיה לחלקים, לחזור אחורה ולחשוב מחדש על השאלה וכך לענות היטב על שאלות קשות, מורכבות ועד לא מזמן בלתי אפשריות למודל שפה:
https://youtu.be/-2k1rcRzsLA
דוגמה לבעיות פשוטות מהחיים שמודל מנומק יכול לפתור:
https://youtu.be/yQampjl6gPI
שניים כאלה:
https://youtu.be/rzMEieMXYFA
ו-DeepSeek R1 הוא מודל מנומק בקוד פתוח:
https://youtu.be/yT3KGbiA09Q
שרשרת מחשבה (Chain of thought ובקיצור COT) היא טכניקה חדישה יחסית, שפותחה בתחום הבינה המלאכותית, לפיה הבינה מתבקשת לא רק לענות על שאלה, אלא להסביר ולשתף בכל שלב, בצעדים או בשלבים לקראת ועד הפיתרון. מכאן גם תרגום נוסף ואולי אף מדויק יותר בעברית "חשיבה מדורגת".
אם נדמיין לרגע שאנחנו מלמדים ילד לפתור בעיה מורכבת, סביר שלא נגיד לו את התשובה הסופית מיד. במקום זאת, נעדיף להוביל אותו אל הפתרון, בצעדים קטנים, צעד אחרי צעד. וזה בדיוק מה שקורה כשמתקשרים עם מודלים של בינה מלאכותית בדרך של שרשרת החשיבה, או החשיבה המדורגת.
באופן דומה, אפשר להנחות את הצ'טבוט כבר בפרומפט, לתת הסבר בשלבים של דרך הפתרון או ההגעה לתשובה ולא רק את התשובה עצמה.
#איך זה עובד בפועל?
זה לא מסובך. במקום לשאול "מה התשובה?", אפשר לכתוב למודל "בוא נחשוב על זה צעד אחרי צעד" או "הסבר לי את תהליך החשיבה שלך". התוצאה די מפתיעה: המודל הממושמע מתחיל לפרק את הבעיה לחלקים קטנים יותר, מסביר כל שלב בדרך ומוביל בהדרגה אל הפתרון המלא.
לטכניקה הזו יש משמעות מיוחדת בעולם הפרומפטים. כשאנחנו כותבים פרומפט חכם, אנחנו למעשה מזמינים את המודל לשתף אותנו בתהליך החשיבה שלו, בדיוק כמו תלמיד שמראה את כל שלבי הפתרון במחברת המתמטיקה. במקום לקבל תשובה יבשה וסופית, אנחנו מקבלים הצצה מרתקת אל תוך "המוח" של הבינה המלאכותית.
ושוב - לא מדובר רק על חקירת מידע, אלא על חקר הבינה האנושית עצמה. בדרך הזו אנו יכולים לחייב את הבינה להיות מאורגנת יותר ואולי אף ליפול פחות לאותן הזיות (Hallucinations), פריטי מידע שקריים או מטעים שלרוב מוצגים כעובדה.
#מה היתרון בשיטה הזו?
היתרון הגדול של שיטת "שרשרת המחשבה" הוא כפול: לא זו בלבד שהיא משפרת משמעותית את הדיוק של התשובות, אלא שהיא גם הופכת את כל התהליך לשקוף יותר. כשאנו, בני האדם, שותפים לתהליך המחשבה המודרגת הזו, ההרגשה היא כמו להציץ מעבר לכתפו של מומחה בזמן שהוא עובד - אנו לא רק רואים את התוצאה הסופית, אלא יכולים להבין בדיוק איך הגיעו אליה.
ובעידן שבו בינה מלאכותית הופכת לחלק בלתי נפרד מחיינו, היכולת להבין את תהליך החשיבה של מודל שפה או כל מכונה בינתית שהיא, היא לא רק יתרון, כי אחרי שמתנסים בה, מבינים כמה היא לעתים הכרחית.
הנה שרשרת מחשבה:
https://youtu.be/Fp-ue4UCE3s
הסבר יפה של ה-Chain of Thought:
https://youtu.be/4Iwnx2cVqtE
כך תשלטו בהנחיות שרשרת, באנגלית Chain prompting:
https://youtu.be/B4MR8m7V17A?long=yes
פודקסט AI על הסבר מפורט יותר על החשיבה המדורגת:
https://youtu.be/uo6y8oDrW3U?long=yes
והסבר מפורט יותר על זה:
https://youtu.be/C_gf9KNScIo?long=yes
מודל שפה גדול
צ'אטבוט (Chatbot) הוא סוג של סייען חכם וממוחשב, שניתן לשוחח איתו בהתכתבות צ'אט, או במקרה של צ'אטבוט מתקדם יותר גם שיחה מבוססת דיבור.
כמובן שהצ'אטבוט הוא מערכת מבוססת AI (בינה מלאכותית, או אינטליגנציה מלאכותית) שמייצרת שיחה מלאכותית עם המשתמש - מבלי שבצד השני נמצא אדם אמיתי.
בעשור השני של המאה ה-21 הצ'אטבוט הלך ותפס את מקומו ברשת ובאפליקציות שונות והפך לדרך חדשה לחלוטין להשתמש באינטרנט. לקוחות מצאו את עצמם מנהלים התכתבות בצ'אט או שיחה אוטומטיות עם בוט, שנתן מענה מותאם אישית ושיפר את עצמו עם הזמן.
הצ'טבוט הבטיח לספק שירות לאורך כל שעות היממה, 24/7. הוא סימן הפחתה של המון מהעומס של שירות הלקוחות האנושי, חסך זמן למתעניינים וללקוחות שביקשו שירות וחסך לעסקים הרבה כסף.
התגלה שבוט AI ממוקד ואיכותי מסוגל להציע תגובות מהירות ומדויקות, מה שהוביל לשיפור ניכר בחוויית הלקוח ולעלייה בשביעות הרצון, אף שהיו לקוחות שהתעקשו לשוחח עם בן אדם, שהיה עמוס עכשיו פחות ולכן גם זמין להם הרבה יותר.
היתרונות של הצ'טבוט בטיפול אישי במשתמש ובלקוח היו עצומים. שולבו בו טכנולוגיות פרסונליזציה מתקדמות שהלכו והתפתחו, תוך גיוס הבינה המלאכותית לצרכי השיווק, המכירות והתמיכה.
רבים חזו שצ'אטבוטים עשויים להחליף חלק ניכר מהשימוש באתרי שירותים שונים ולייתר אותם בעתיד, מה שהתממש אבל חלקית.
בזמנו החליטה פייסבוק להשתמש בצ'אטבוטים בתוך שירות המסרים שלה מסנג'ר. היא אפשרה למפתחים חיצוניים לפתח צ'אטבוטים שיתנו שירותים ומידע מאתרים אחרים. ההכרזה על פלטפורמת הצ'אט בוט של פייסבוק מסנג'ר קדמה את רעיון הצ'אטבוטים המקוונים באופן משמעותי, במיוחד למשתמש הנייד בסמארטפונים ושעונים חכמים, אם כי הזינוק הטרנדי שנוצר עם ההשקה הלך ונרגע עם הזמן.
ההבשלה של אותם צ'אטבוטים באה בעשור הבא דווקא. זה קרה עם הגעתו של ChatGPT, מודל השפה הגדול הראשון (LLM), שאחריו הגיעו נוספים, כמו Gemini או Claude. מודל השפה הזה הוא בעיקרון מנוע בינה מלאכותית גדול ורחב-אופקים, המצויד ביכולת להבין שפה טבעית, אנושית, ויכול לעשות המון דברים, כלומר להתמודד עם מגוון ענקי של משימות ושהיכולות שלו הולכות וגדלות מיום ליום. ראו בתגית "LLM".
ממודלי השפה הגדולים התפתחו גם מנועי היצירה של הבינה הג'נרטיבית (Generative AI), המייצרים תמונות, שירים, וידאו ועוד. הכירו בתגית "GenAI".
אחריו נולדו סוכני ה-AI, צ'אטבוטים שממלאים משימות עבורך, על ידי שילוב בין היכולת הבינתית של מודל השפה הגדול כמו ChatGPT, עם היכולת של רכיב תוכנה שיכול לפעול באופן עצמאי וממוקד, למילוי של משימה ספציפית עבורנו, כמו לתכנן טיול, לקנות מוצרים אונליין, לטפל בדואר האלקטרוני שלנו וכדומה.
אותם סוכני AI הם רכיבי תוכנה אוטונומיים, יישומים מבוססי בינה מלאכותית, המסוגלים לתפוס את סביבתם, לקבל החלטות ולפעול לביצוע או השגת מטרות ממוקדות בשירות המשתמש. הכירו אותם בתגית "סוכני AI".
כלומר, אם הצ'טבוט של העשור שהחל ב-2010 היה עובד חרוץ אך לא חכם מדי, הצ'טבוט הבינתי של מודל השפה הגדול בעשור שאחריו רכש השכלה ופיתח את יכולותיו האינטליגנטיות באופן שהפך אותו למומחה ואז מגיע הסוכן הבינתי, AI agent והוא כבר עובד שמתמחה במשימה מסוימת ועושה אותה בצורה מיומנת וחרוצה.
עסקה טובה לרובנו.
פעילות נחמדה
============
בקישורים שלמטה יש לינק לצ'ט בוט נהדר. נסו לשוחח איתה (באנגלית) ולהכיר קצת את חוויית השיחה עם צ'ט בוט אופייני.
הנה עולם הצ'אטבוט:
http://youtu.be/iE9LtfQAYYU
עוד על השימוש בצ'אטבוטים ברשת:
http://youtu.be/G8z--x5tFOI
ההכרזה על הצ'אט בוט במסנג'ר של פייסבוק:
http://youtu.be/EOYnFUJyOlQ
ומנגד - כשהושק הצ'אטבוט של מיקרוסופט הוא "הסתבך" עם ביטויי גזענות קשים:
http://youtu.be/LA49GBcbudg
