בינה מלאכותית עם יובל אבידניפודקאסט של יובל אבידני
יובל אבידני
5 פרקים
על התוכנית
הכל על בינה מלאכותית, למתחילים ולמתקדמים, בשפה ברורה ובעברית. פודקאסט מבית HACKIT, מאת יובל אבידני
האזינו לפרק המלא
אנחנו עוזרים למצוא את הפרק, ההאזנה המלאה נמצאת אצל היוצרים, בפלטפורמה שלהם. הכפתור הראשון מוביל לפרק האחרון.
מה זה בינה מלאכותית עם יובל אבידני?
בינה מלאכותית עם יובל אבידני הוא פודקאסט ישראלי בקטגוריית הייטק וסטארטאפים מאת יובל אבידני. עושים סדר בכאוס של הבינה המלאכותית בעזרת הבנה מעמיקה ופשטות. בארכיון 5 פרקים, אורך פרק ממוצע כ-45 דקות.
| קטגוריה | הייטק וסטארטאפים |
|---|---|
| פרקים בארכיון | 5 |
| אורך פרק ממוצע (בפרקים האחרונים) | כ-45 דקות |
| הפרק האחרון | 5 בדצמבר 2023 |
| פרקים עם ניתוח עומק | 5 |
עודכן:
"מה בעצם הבינה המלאכותית במיזם שלך?" - השאלה שחושפת את רוב הסטארטאפים
יובל אבידני שונא מילות באזז ואוהב להסביר באמת. הוא לוקח את השאלה שמשקיעים שואלים ב"הכרישים" - מה הבינה המלאכותית אצלך באמת - ומראה שרוב המיזמים הם פשוט חיבור תכנותי למודל קיים, בלי שום חידוש.
מכאן הוא בונה את התשתית: מה זה מודל שפה גדול, למה GPT הוא Generative Pre-trained Transformer, ואיך עובד מנגנון תשומת הלב מאז מאמר גוגל בריין מ-2017. הכל בדוגמאות יומיומיות, מסיווג ספרות 0-9 ועד הבדל בין כלב לחתול.
מי שרוצה להבין AI לעומק, ולא רק להשתמש בו, מקבל כאן בסיס מוצק עם נגיעות בסייבר, בצ'אטבוטים עסקיים ובשאלות אמינות.
עושים סדר בכאוס של הבינה המלאכותית בעזרת הבנה מעמיקה ופשטות.
המנחה
יובל אבידני הוא מנחה בעל ידע טכני מבוסס המבקש להנגיש את עולם הבינה המלאכותית לקהל הרחב. הוא מתאפיין בגישה ביקורתית כלפי שימוש מוגזם במונחי באזז ודגש על הבנה עמוקה של העקרונות מאחורי הכלים הטכנולוגיים.
הסגנון
התוכנית מתנהלת כשיעור מובנה ומסודר שמטרתו לעשות סדר בכאוס המושגים. הסגנון הוא פדגוגי ומשתמש רבות בדימויים ויזואליים ומטאפורות כדי להסביר מושגים מורכבים בצורה נגישה ופשוטה.
תובנות הזהב מהארכיון
- בינה מלאכותית אינה קסם אלא אלגוריתם המבוסס על למידה ממידע מתויג
- יצירת אפליקציות המסתמכות רק על חיבור למודל קיים אינה מהווה חידוש טכנולוגי
- הוספת שכבת ידע ייעודית למודל היא המפתח לפתרון בעיות אמינות בצ'אטבוטים עסקיים
- הבנת עקרונות הפעולה חשובה יותר מהצלילה המוקדמת למתמטיקה
התוכנית מתאימה לאנשי מקצוע, יזמים ומתעניינים ללא רקע טכני מעמיק המבקשים להבין לעומק כיצד בינה מלאכותית עובדת באמת מעבר לכותרות.
השאלות הבולטות בארכיון
איך המוח יודע להעביר מידע מנוירון לנוירון אחר, ולמה דווקא נוירונים מסוימים יורים ואחרים לא?
איך ניתן לאזן בין שימוש במודלים גדולים של שפה לבין ניהול יעיל של זיכרון וקונטקסט בשיחות ארוכות או עם כמויות מידע גדולות?
איך ניתן לוודא שהתשובות של בוט מבוסס בינה מלאכותית הן אמינות ומותאמות ספציפית לעסק שלנו?
איך מודל טרנספורמר מצליח לשמור על משמעות של משפטים שלמים למרות שברמת הטוקניזציה הטקסט מפורק ליחידות קטנות?
מה בדיוק למד המודל שמאחורי כל יישום AI שאני משתמש בו, ואיך הוא עושה את זה?
5 פרקים = 5 מאמרים אפשריים. כל פרק בארכיון יכול להפוך למאמר עברי SEO/GEO שמדורג בגוגל ומצוטט במנועי AI.
פרקים עם ניתוח מלא
יובל אבידני מסביר בשפה פשוטה מהי למידה עמוקה ורשתות נוירונים, מבינה מלאכותית ועד אימון מודלים.
בפרק יובל אבידני חוזר להקליט אחרי תקופת היעדרות על רקע המלחמה, ומקדיש את הפרק להסבר נגיש על בינה מלאכותית. הוא מציג את מבנה התחום כמטריות: בינה מלאכותית כמטרייה הגדולה, מתחתיה למידת מכונה, ובתוכה למידה עמוקה המבוססת על רשתות נוירונים. הוא ממשיל את הרשת המלאכותית למוח האנושי ולנוירונים היורים, ומתאר ויזואלית מבנה של שכבות עיגולים מחוברים. בעזרת דוגמאות כמו סיווג ספרות 0-9 וזיהוי כלב מול חתול הוא מסביר את תהליך האימון בלמידה מונחית, ומבקר את הנטייה הרווחת לצלול מהר מדי למתמטיקה במקום להסביר במילים פשוטות.
- התחום בנוי כשכבות: בינה מלאכותית מכילה את למידת המכונה, וזו מכילה את הלמידה העמוקה המבוססת על רשתות נוירונים.
- ההבדל בין למידת מכונה ללמידה עמוקה הוא ארכיטקטוני - למידה עמוקה היא צורה מורכבת יותר של אותו עיקרון.
- רשת נוירונים מלאכותית היא חיקוי של המוח: כל נוירון הוא בעצם ערך מספרי, והשכבות מחוברות זו לזו כמו נוירונים יורים.
- אימון המודל עובד בלולאת ניסוי-טעות: המערכת מנבאת, מודדת את טעותה ומשפרת את עצמה - בדומה לאדם הלומד משחק זיכרון.
- הסבר נגיש עדיף על צלילה מוקדמת למתמטיקה; רוב המדריכים טועים כשהם מבהילים בלומדים במשוואות במקום להסביר את המטרה במילים פשוטות.
איך המוח יודע להעביר מידע מנוירון לנוירון אחר, ולמה דווקא נוירונים מסוימים יורים ואחרים לא?
סוכם מתוך תמלול הפרק בעזרת AI. איך זה נעשה
פרק 5: למידה עמוקה ורשתות נוירונים
פרקים אחרונים
פרק 5: למידה עמוקה ורשתות נוירונים
5 בדצמבר 202353 דק׳לניתוח המלא של הפרק ←אמ;לקסיכום הפרק
בפרק יובל אבידני חוזר להקליט אחרי תקופת היעדרות על רקע המלחמה, ומקדיש את הפרק להסבר נגיש על בינה מלאכותית. הוא מציג את מבנה התחום כמטריות: בינה מלאכותית כמטרייה הגדולה, מתחתיה למידת מכונה, ובתוכה למידה עמוקה המבוססת על רשתות נוירונים. הוא ממשיל את הרשת המלאכותית למוח האנושי ולנוירונים היורים, ומתאר ויזואלית מבנה של שכבות עיגולים מחוברים. בעזרת דוגמאות כמו סיווג ספרות 0-9 וזיהוי כלב מול חתול הוא מסביר את תהליך האימון בלמידה מונחית, ומבקר את הנטייה הרווחת לצלול מהר מדי למתמטיקה במקום להסביר במילים פשוטות.
קראו עוד ▾הציגו פחות ▴- התחום בנוי כשכבות: בינה מלאכותית מכילה את למידת המכונה, וזו מכילה את הלמידה העמוקה המבוססת על רשתות נוירונים.
- ההבדל בין למידת מכונה ללמידה עמוקה הוא ארכיטקטוני - למידה עמוקה היא צורה מורכבת יותר של אותו עיקרון.
- רשת נוירונים מלאכותית היא חיקוי של המוח: כל נוירון הוא בעצם ערך מספרי, והשכבות מחוברות זו לזו כמו נוירונים יורים.
- אימון המודל עובד בלולאת ניסוי-טעות: המערכת מנבאת, מודדת את טעותה ומשפרת את עצמה - בדומה לאדם הלומד משחק זיכרון.
- הסבר נגיש עדיף על צלילה מוקדמת למתמטיקה; רוב המדריכים טועים כשהם מבהילים בלומדים במשוואות במקום להסביר את המטרה במילים פשוטות.
פרק 4: מודלים גדולים של שפה ולנגצ'יין המלך
3 באוקטובר 202350 דק׳לניתוח המלא של הפרק ←אמ;לקסיכום הפרק
לנגצ'יין מאפשרת חיבור בין מודלים גדולים של שפה (LLM) לבין כלים, זיכרון ומאגרי מידע, ליצירת סוכני AI מתקדמים. הספרייה תומכת בשפות Python ו-JavaScript ומאפשרת פיתוח בוטים חכמים, ניתוח נתונים, אינטגרציות עם מערכות שונות ויצירת זיכרון שיחה. היא מאפשרת גם שימוש במודלים שונים, כולל מודלים פתוחים כמו למה 2, ומציעה פתרונות המותאמים לארגונים עם דרישות אבטחה שונות.
קראו עוד ▾הציגו פחות ▴- מודלים גדולים של שפה מבוססים על ארכיטקטורת טרנספורמרים המאפשרת לתת תשומת לב למילים חשובות בטקסט.
- לנגצ'יין מאפשרת לחתוך טקסטים גדולים לחתיכות (chunks) ולהמיר אותם לווקטורים לשימוש במודלים עם מגבלות זיכרון.
- ניתן לחבר לסוכני AI כלים חיצוניים כמו Zapier, Power BI, וכלים לניתוח נתונים, מה שמרחיב את היכולות שלהם משמעותית.
- הספרייה תומכת בשימוש במודלים שונים, כולל מודלים פתוחים, ומאפשרת פיינטיונינג והרחבת יכולות בהתאם לצרכי המשתמש.
- זיכרון דינמי במהלך שיחה (buffer) מאפשר לשמור על רצף הגיוני ולהעשיר את האינטראקציה עם המשתמש.
ש&תשאלות ותשובות מהפרק▾מהי ספריית הקוד language chain וכיצד היא מסייעת בפיתוח אפליקציות מבוססות בינה מלאכותית?
ספריית language chain מאפשרת לבנות אפליקציות ווב ומובייל מבוססות AI, על ידי שילוב מודלים גדולים של שפה (LLM) עם כלים וסוכנים חכמים, המאפשרים חיבור למאגרי מידע, ניהול זיכרון שיחה, והפעלת פונקציות אוטומטיות בתוך האפליקציה.
▾כיצד מודלים גדולים של שפה (LLM) מתמודדים עם מגבלת הזיכרון והקלט במהלך שיחה עם משתמש?
מודלים גדולים של שפה מוגבלים בכמות הטוקנים שהם יכולים לקבל, למשל 4,000 או 32,000 טוקנים, ולכן יש צורך לחתוך טקסטים גדולים לחתיכות קטנות (chunks) כדי להתאים למגבלה זו, וכן לנהל זיכרון שיחה באמצעות buffer לשמירת רצף הגיוני בשיחה.
▾מה ההבדל בין מודל השפה GPT של OpenAI לבין מודל BART של גוגל כפי שהוסבר בפרק?
GPT של OpenAI מתבסס על טרנספורמרים שמבינים את משמעות המילים ומעניקים להן משקל, בעוד ש-BART של גוגל משתמש בשיטה מספרית של המרת מילים לאמבדינגים, מה שהוביל לכך ש-OpenAI הצליחה יותר בפיתוח מודלים חכמים ואמינים.
▾כיצד ניתן לשלב מודלים של שפה עם כלים וסוכנים לבניית אפליקציות AI מתקדמות באמצעות language chain?
language chain מאפשר להגדיר סוכנים עם ארגז כלים (Toolkits) שמכילים פונקציות כמו ניתוח נתונים עם Pandas, חיבור ל-Zapier, הפעלת API חיצוניים ועוד, כך שהסוכן לא רק משיב לשאלות אלא גם מבצע פעולות מורכבות ומותאמות לצרכי האפליקציה.
▾מה היתרונות של שימוש ב-language chain לעומת חיבור פשוט למודל שפה כמו ChatGPT בלבד?
language chain מאפשר להרחיב את השימוש במודל שפה על ידי הוספת זיכרון, חיבור למאגרי מידע ארגוניים, שילוב כלים חיצוניים, יצירת סוכנים חכמים שמבצעים פעולות, ובניית אפליקציות מותאמות אישית עם יכולות מעבר למענה טקסטואלי בלבד.
עונה 1 פרק 3: הכל על בוטים מבוססי בינה מלאכותית
5 באוגוסט 202343 דק׳לניתוח המלא של הפרק ←אמ;לקסיכום הפרק
צ'אטבוטים קיימים כבר זמן רב, אך השילוב עם בינה מלאכותית מאפשר מענה דינמי ואמין יותר ללא צורך בהגדרת מילות מפתח ותשובות מוכנות מראש. ניתן לבנות מאגרי ידע מבוססי מסמכים ואתרים, ולהשתמש במנועי שפה גדולים (LLM) כמו ChatGPT או מודלים חינמיים כדי לשפר את איכות התשובות. בעברית קיימים אתגרים טכניים, אך יש דרכים לעקוף אותם, למשל תרגום אוטומטי. חשוב לשלב סייגים כדי למנוע מתן תשובות שגויות או לא מתאימות במקרים רגישים.
קראו עוד ▾הציגו פחות ▴- צ'אטבוטים קלאסיים מבוססים על מילות מפתח ותשובות מוכנות מראש, מה שמצריך עבודה רבה על יצירת התוכן.
- בינה מלאכותית מאפשרת מענה חכם ודינמי ללא צורך בהכנת רשימות שאלות ותשובות מראש.
- ניתן להשתמש במנועי שפה גדולים (LLM) שונים, לא רק Open AI, כולל מודלים חינמיים כמו LLaMA 2 ופלקון.
- חשוב לשלב סייגים כדי למנוע מתן מידע שגוי או לא מתאים במקרים רגישים, כמו תלונות שירות או בקשות לפיצוי.
- בעברית קיימים אתגרים בשימוש במודלים, אך אפשר לעקוף אותם באמצעות תרגום דו-כיווני או שימוש במודלים מתחרים כמו קלוד.
ש&תשאלות ותשובות מהפרק▾מה ההבדל בין צ'אטבוטים ישנים לצ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית כפי שהסביר יובל אבידני?
צ'אטבוטים ישנים מבוססים על הגדרת מילות מפתח ותשובות מוכנות מראש, בעוד שבוטים מבוססי בינה מלאכותית משתמשים במנועי שפה גדולים שמבינים את השאלה ומייצרים תשובה מותאמת בזמן אמת, ללא צורך בהכנת תבניות מראש.
▾כיצד ניתן לשלב ידע ספציפי של העסק בתוך צ'אטבוט מבוסס בינה מלאכותית כדי לשפר את התשובות?
יובל מסביר שניתן ליצור סוכן חכם שמכיל ידע על העסק שלנו, באמצעות הזנת מסמכים כמו PDF, DOC, Excel או סריקה של עמודי אתר, כך שהבוט ידע להשיב תשובות מותאמות לעסק ולא רק תשובות כלליות.
▾מהם האתגרים המרכזיים בשימוש בבינה מלאכותית לצ'אטבוטים בעברית, לפי התמלול?
האתגר הוא שהמודלים לא תמיד תומכים בעברית ברמה מספקת, מה שגורם לטקסט להיות לא ברור, ולכן משתמשים בשיטות כמו תרגום הפנייה לאנגלית ואז חזרה לעברית כדי לשפר את התשובות.
▾מהם היתרונות בשימוש במנועי שפה שונים לצ'אטבוטים, ואילו מנועים יובל מציין בפרק?
יובל מציין שניתן להשתמש במנועים שונים כמו Open AI, Azure Open AI, מודלים חינמיים כמו למה שתיים של מטה פייסבוק, פלקון וקלוד, מה שמאפשר גמישות בבחירת מנוע לפי הצרכים, רמת האבטחה והתמיכה בשפות.
▾איך ניתן להבטיח שהצ'אטבוט לא ייתן תשובות שגויות או לא מתאימות ללקוחות, במיוחד במקרים רגישים כמו תלונות או בקשות פיצוי?
יובל מציע להגדיר סייגים בתוך המערכת כך שאם מזהים טקסט מסוים, הצ'אטבוט לא יענה בעצמו אלא יפנה את הלקוח למענה אנושי או למידע רלוונטי, וכך לשמור על איכות התשובות ומניעת מידע שגוי.
פרק 2: chatGPT מתחת למכסה המנוע
28 במאי 202347 דק׳לניתוח המלא של הפרק ←אמ;לקסיכום הפרק
הטוקניזציה מחלקת טקסט ליחידות קטנות כמו אותיות או מילים וממירה אותן לערכים מספריים. גוגל פיתחה את TensorFlow שמאפשרת למפתחים לבנות מודלים של למידת מכונה עם טוקניזציה, פדינג ו-OOV לשמירה על אחידות והבנת מילים חדשות. OpenAI משתמשים במודל טרנספורמר שמאפשר הבנה של משפטים שלמים ולא רק מילים בודדות, מה שמאפשר תגובות מדויקות יותר. תהליך האימון כולל הזנת טקסטים נקיים, המרה לערכים מספריים ושמירה על רצף הגיוני של המילים.
קראו עוד ▾הציגו פחות ▴- טוקניזציה היא המרה של טקסט ליחידות קטנות שמקבלות ערכים מספריים.
- פדינג משמש לאחידות אורך המשפטים במודל כדי להתמודד עם משפטים באורכים שונים.
- OOV (Out of Vocabulary) מאפשר למודל להתמודד עם מילים שלא הופיעו באימון.
- TensorFlow היא מסגרת קוד פתוח של גוגל לפיתוח מודלים של למידת מכונה עם כלים לטוקניזציה ואימון.
- GPT משתמש במודל טרנספורמר שמאפשר ניתוח והבנה של משפטים שלמים ולא רק של מילים בודדות.
ש&תשאלות ותשובות מהפרק▾מהו תהליך הטוקניזציה וכיצד הוא מתבצע במסגרת TensorFlow של גוגל?
טוקניזציה היא תהליך שבו טקסט מפורק ליחידות קטנות כמו מילים או אותיות, ומומר לערכים מספריים. ב-TensorFlow, במקום לפרק לאותיות, מפרקים למילים ומקצים לכל מילה מספר ייחודי, כך שהמודל יכול לזהות רצפים של מילים ולשמור על משמעותם.
▾כיצד TensorFlow מתמודד עם משפטים באורכים שונים במהלך אימון מודל שפה?
TensorFlow משתמש במנגנון שנקרא פדינג, שבו המשפטים הקצרים יותר מתמלאים בטוקנים מיוחדים (למשל אפסים או אחדים) כדי להתאים לאורך המשפט הארוך ביותר, וכך המודל מקבל קלט אחיד מבחינת אורך ומסוגל לעבד משפטים באורכים שונים.
▾מהו הבעיה של המחשב בהבנת משמעות מילים כאשר רק מפרקים אותיות לערכים מספריים, וכיצד הפתרון של TensorFlow מתמודד עם זה?
כאשר מפרקים מילים לאותיות וממירים אותן לערכים מספריים, שינוי סדר האותיות יכול לשנות את משמעות המילה (למשל listen ו-silent). TensorFlow פותר זאת על ידי טוקניזציה ברמת מילים ולא אותיות, כך שהסדר והרצף נשמרים והמשמעות נשמרת.
▾מהו סימון ה-OOV (Out of Vocabulary) וכיצד הוא משמש במודלים של שפה כמו TensorFlow?
סימון ה-OOV משמש כדי להתמודד עם מילים או טוקנים שהמודל לא הכיר במהלך האימון. כאשר מופיעה מילה חדשה, המודל משתמש בסימון זה במקום להיכשל, וכך שומר על רצף הגיוני של הטקסט ומאפשר המשך עיבוד נכון.
▾מה ההבדל בין הגישה של OpenAI ל-Tokenization לבין זו של TensorFlow כפי שהוסבר בפרק?
OpenAI שוברת את הטקסט לחתיכות קטנות יותר (subword units) ולא רק מילים שלמות, בעוד TensorFlow משתמשת בטוקניזציה ברמת מילים שלמות. בנוסף, OpenAI משתמשת במודל טרנספורמר שמנסה להבין משמעות של משפטים שלמים לעומת הגישה הפשוטה יותר של TensorFlow.
פרק 1: מבוא לבינה מלאכותית וללמידת מכונה
19 במאי 202331 דק׳לניתוח המלא של הפרק ←אמ;לקסיכום הפרק
הקלטת מסבירה את ההבדלים בין בינה מלאכותית, למידת מכונה ולמידה עמוקה באמצעות דימוי של בובות מטריושקה. בינה מלאכותית היא המונח הרחב ביותר, למידת מכונה היא תת-תחום שבו מחשב לומד מנתונים, ולמידה עמוקה היא תת-תחום מתקדם שמשתמש ברשתות נוירונים המדמות את המוח האנושי. כמו כן, מוסבר כיצד מערכות AI לומדות באמצעות כמויות גדולות של מידע מתויג או לא מתויג, ומדוע חשוב להבין מה עומד מאחורי המונח AI שמצמידים למוצרים שונים.
קראו עוד ▾הציגו פחות ▴- Mid Journey הוא דוגמה לאפליקציה שמייצרת תמונות איכותיות באמצעות בינה מלאכותית על בסיס פקודות טקסט.
- למידת מכונה היא תהליך שבו מחשב לומד לזהות תבניות מתוך נתונים באמצעות אלגוריתמים שמבוססים על קוד כתוב מראש.
- למידה עמוקה משתמשת ברשתות נוירונים מלאכותיות שמדמות את מבנה המוח האנושי עם שכבות עומק שונות.
- ההבדל בין למידה מונחית (supervised) ללא מונחית (unsupervised) הוא בתיוג הנתונים שמסופק למחשב בזמן האימון.
- רוב היישומים המודרניים של AI מבוססים על למידה עמוקה שמאפשרת יצירת תוכן חדש ולא רק זיהוי.
ש&תשאלות ותשובות מהפרק▾כיצד מגדיר יובל אבידני את ההבדל בין קוד קלאסי לבינה מלאכותית בהקשר של פתרון בעיות?
יובל מסביר שקוד קלאסי פותר בעיות באמצעות פקודות מפורשות שמבצעות פעולות מוגדרות מראש, בעוד שבינה מלאכותית משתמשת בכמויות גדולות של מידע כדי לאמן מודלים שמסוגלים לתת מענה כמו בן אדם, למשל ביצירת תוכן חדש או קבלת החלטות ללא קוד מפורש.
▾מהי מטרת למידת מכונה לפי ההסבר שניתן בפרק, ואיך היא מתבצעת בפועל?
למידת מכונה היא תהליך שבו מחשב לומד לזהות תבניות מתוך מידע שסופק לו, באמצעות אלגוריתמים שמבצעים פעולות למידה. לדוגמה, ללמד מחשב להבדיל בין תמונות של אבן, נייר ומספריים על ידי הצגת דוגמאות רבות עם תיוגים.
▾מה ההבדל בין למידת מכונה ללמידה עמוקה (Deep Learning) כפי שהוסבר בפרק?
למידה עמוקה היא תת-תחום של למידת מכונה שמשתמש ברשתות נוירונים מלאכותיות עם שכבות מרובות, המדמות את אופן פעולת המוח האנושי, ומאפשרות למחשב ללמוד תבניות מורכבות יותר לעומת למידת מכונה רגילה.
▾כיצד מתבצע תהליך הלמידה במודלים של למידת מכונה עם תיוג (Supervised Learning) לעומת למידה ללא תיוג (Unsupervised Learning)?
בלמידה עם תיוג, המחשב מקבל מידע מתויג מראש (למשל תמונות עם תוויות של 'אבן' או 'לא אבן') ולומד להבחין ביניהם דרך חזרה על הדאטה. בלמידה ללא תיוג, המחשב מקבל מידע ללא תוויות ונדרש לנסות להבין בעצמו את הדפוסים ולהסיק מסקנות, למשל לנחש מה התמונה מייצגת.
▾מהי החשיבות של כמויות גדולות של מידע בתהליך האימון של מודלים בבינה מלאכותית, וכיצד זה משווה ללמידת בני אדם?
כמויות גדולות של מידע חיוניות כדי לאמן מודלים שיכולים לזהות דפוסים וליצור תוכן חדש. התהליך דומה ללמידת בני אדם, שלומדים מזהים דברים רק אחרי חשיפה חוזרת ונשנית לדוגמאות רבות, כך גם המחשב לומד מתוך מאגרי מידע גדולים עם תיוגים.
כתבות במגזין על התוכנית
שיווק והכנסות מבינה מלאכותית עם יובל אבידני: שאלות נפוצות
העמוד הזה נבנה אוטומטית מהפיד שלכם. אם אתם מנחים את התוכנית, אלה השאלות שאנחנו נשאלים הכי הרבה.
- המלצה על פודקאסט: איך בינה מלאכותית עם יובל אבידני מקבל המלצה ונמצא כאן?
- פודקאסט·ישראל מושך את הפיד של בינה מלאכותית עם יובל אבידני אוטומטית, ולכן העמוד הזה קיים בלי שביקשתם. מה שקובע אם מאזין חדש מגיע אליו הוא כמה טקסט אמיתי יש עליו: תיאור, תמלול, ניתוח פרקים ונושאים שאפשר לחפש לפיהם בקטגוריית הייטק וסטארטאפים. פרקים שעברו תמלול וניתוח מופיעים גם בעמודי הנושא ובמדריכים שלנו, ולכן הם מקבלים הרבה יותר חשיפה מפרק שיש לו רק כותרת. כך תוסיפו לפודקאסט שלכם את שכבת התוכן שמביאה את ההמלצות.
- כיצד לשווק את הפודקאסט שלך בלי תקציב פרסום?
- השיווק היחיד שעובד לאורך זמן לפודקאסט הוא להיות התשובה שמישהו חיפש. אודיו לבדו לא נמצא בחיפוש, אבל טקסט שנוצר מתוך האודיו כן, ולכן הדרך הזולה ביותר לשווק את בינה מלאכותית עם יובל אבידני היא להפוך כל פרק לעמוד שאפשר לדרג ולשתף. אותו עמוד משמש גם ברשתות, בניוזלטר ובפניות לאורחים, במקום לינק לנגן שאף אחד לא פותח. הנה איך זה עובד בפועל ליוצרים.
- כיצד להרוויח כסף מהפודקאסט שלך?
- שלושת המסלולים המעשיים הם חסויות, מכירת השירות או המוצר שלכם דרך הפודקאסט, ומנוי או תוכן בתשלום. לכל אחד מהם מפרסם או לקוח מבקש לראות נכס מסודר, לא רק קובץ שמע: עמוד לכל פרק, נושאים ברורים ותנועה שמגיעה מחיפוש. 5 הפרקים של בינה מלאכותית עם יובל אבידני הם המלאי שממנו בונים את הנכס הזה. ראו את המסלול שאנחנו מציעים ליוצרים.
- למה הארכיון של בינה מלאכותית עם יובל אבידני כמעט לא מופיע בגוגל וב-ChatGPT?
- מנועי חיפוש ומודלים של AI קוראים טקסט, לא שמע. פרק שקיים רק כקובץ MP3 עם כותרת ושורת תיאור הוא מבחינתם עמוד כמעט ריק, ולכן ארכיון שלם יכול להיות בלתי נראה. ברגע שהפרק מתומלל ונכתב ממנו מאמר מסודר, יש למנוע מה לצטט וגם ל-ChatGPT ולפרפלקסיטי יש מקור להפנות אליו. כך הופכים ארכיון שקוף למקור שמצטטים.
- מה מקבלים כש-5 הפרקים של בינה מלאכותית עם יובל אבידני הופכים למגזין?
- 5 פרקים = 5 מאמרים: אתר מגזין בעברית על הדומיין שלכם, מאמר לכל פרק עם תקציר, נקודות מפתח וציטוטים מתוך השיחה, וקישורים פנימיים בין הפרקים לפי נושא. כל מאמר מפרסם את עצמו אוטומטית ומצרף את נגן הפרק, כך שקורא שהגיע מחיפוש יכול להאזין באותו עמוד. המאמרים בעמודי הפרקים כאן נוצרו בדיוק בשיטה הזו, אז אתם רואים את התוצר לפני שאתם משלמים עליו. לפרטים המלאים ולדוגמאות בעמוד היוצרים.
- כמה עבודה זה דורש מכם כמנחים?
- אתם ממשיכים להקליט בדיוק כמו היום. התמלול, כתיבת המאמר, ההגהה הטכנית והפרסום רצים אוטומטית מתוך פיד ה-RSS של בינה מלאכותית עם יובל אבידני, וגם פרקים חדשים נכנסים לבד. מה שנשאר לכם הוא לאשר את הטון ואת מה שלא מפרסמים. דברו איתנו דרך עמוד היוצרים.
פודקאסטים דומים
עושים תוכנה Osim Tochna
רשת עושים היסטוריה
מדעי השיווק בפקקים | תל אביב 360
אוניברסיטת תל אביב
ילדים מספרים חוסן | Stories of Resilience – The Story Garden Podcast
אודיותר
סוכני הבינה
אורן שייר - ניר בן דוד
AI Today | בינה מלאכותית
איי איי טודיי
דאטה בפיתה - פודקאסט לדאטה אנליסטים
מיקרוסופט דאטה אנליסטס קלאב