המדריך ההישרדותי למסיבות AI: כל המושגים בפנים | פרק 11 מילון מושגים

נכנסים למסיבת AI ולא מבינים על מה לעזאזל כולם מדברים?
מרגישים שכל אחד זורק איזה מושג רק כדי שתחשבו שהוא מבין, ואתם רק מנחשים מה זה אומר?
הפרק הזה עושה סדר!

אנחנו שוקעים עמוק-עמוק (אבל מסבירים פשוט – כאילו לילד בן חמש) בתוך עולם המושגים הלוהט של ה-AI, עם כל הביטויים שאתם חייבים להכיר כדי להשתלב בשיחה, להרשים בראיונות עבודה, או סתם לא להרגיש אבודים בבלבול הכללי.

נצלול פנימה ונענה על שאלות כמו:

• מה זה בכלל Large Language Model (הלל"מ)? ולמה הוא חושב בלגו (טוקנים)?
• איך כותבים פרומפט שיגרום לחבר החכם (שהוא גם קצת חוכמולוג) לענות בדיוק מה שרציתם?
• מה קורה כשהמודל מתחיל להזות (ולמה זה כמו חבר שקיבל מכה בראש)? ואיך RAG עוזר למנוע את זה?
• האם חשוב להבין איך המחשב חושב (Chain of Thought)? ומה לעזאזל מסתתר שם בתהליך החשיבה שלו?
• עד כמה בא לכם שהמודל ישתגע (Temperature)?
• למה המלצר (ה-API) תמיד מבקש טיפ קטן? ולמה הוא קצת מבזבז לכם את הזמן?
• האם הגודל קובע? (Model Size) ואיך זה קשור לזמן התשובה (Latency)?
• מה זה אומר שהחבר שלכם יודע גם לשיר וגם לרקוד (מולטי-מודל)? ואיך מציירים איתו תמונות (Diffusion Model)?
• ולמה כדאי לוודא שהרובוט מנומס ולא מסוכן (Alignment)?

נדבר על אימון מודלים שעולה מאות מיליונים, ועל דיוק שלהם לצרכים שלכם; על Prompt Engineering שהיה מקצוע לפני שנה וחצי; ועל Attention – שהוא כל מה שאתם צריכים.

אם גם אתם רוצים להיכנס למסיבת ה-AI (ואפילו להגביר את הטמפרטורה) – זה הפרק בשבילכם.


להערות, רעיונות ותגובות
מוזמנים לשלוח ל:

Eran@binali.co.il