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
הפרמטרים והטוקנים באימון מודלים כאלו:
https://youtu.be/r17HV0TzAWw?long=yes
ובאופן סטטיסטי - כך פועל LLM:
https://youtu.be/LPZh9BOjkQs?long=yes
מהו מבחן טיורינג?
אלן טיורינג עסק רבות בנושא של בינה מלאכותית. הוא לא מצא טעם בשאלה "האם מכונות מסוגלות לחשוב?" והציע דרך מעניינת ופשוטה לקבוע האם מכונה היא אינטיליגנטית. הוא קרא לדרך שלו "מבחן טיורינג".
מבחן טיורינג הוא הכינוי שנתן אלן טיורינג למבחן שעליו המליץ במאמר שפרסם בשנת 1950. הדרך שהציע טיורינג לוודא האם למכונה יש בינה מלאכותית היא שחוקר יקיים שיחה טקסטואלית בשפה טבעית (היום הוא היה קורא לזה צ'אט) עם שניים שנסתרים מעיניו: אדם ומכונה. אם לאחר השיחה לא יצליח החוקר לקבוע בביטחון מיהו האדם ומי המכונה, הרי שהמכונה עברה את המבחן ויש לה בינה מלאכותית.
בתחילה קרא לזה טיורינג "משחק החיקוי" ועם השנים השתרש המושג "מבחן טיורינג". מאז הוא נחשב לברומטר של אינטליגנציה דמוית אדם.
בשנים האחרונות דווח שמתכנתים רוסים פיתחו את תוכנת המחשב "יוג'ין גוסטמן" שלראשונה הצליחה לשטות בחוקרים ולהתחזות לנער בן 13 מאוקראינה, ובכך לעבור את מבחן טיורינג בהצלחה. למרות ביקורת רבה על המבחן, זוהי דוגמה נוספת לניסיונות הרבים לעבור את המבחן בהצלחה ולהגיע לשלב הבא בהתפתחות תחום הבינה המלאכותית וחקר התודעה האנושית.
באפריל 2025 פורסם שאחד מדגמי השפה הגדולים עבר מבחן טיורינג. החוקרים דווחו שבגרסת שלושה צדדים של מבחן טיורינג, בו שוחחו 300 המשתתפים עם אדם ועם AI בו-זמנית ולאחר מכן מעריכים מי הוא מי, מודל ה-GPT-4.5 של OpenAI, שקיבל הוראה לאמץ פרסונה אנושית, זוהה כבן אדם בעיני 73% מהזמן.
מדובר באחוז גבוה משמעותית מסיכוי לניחוש שנהוג לחשב כ-50%, מה שמראה שמודל השפה המוביל עבר את מבחן טיורינג. ועדיין, המחקר ממתין לביקורת עמיתים, כמקובל בשיטה המדעית. בנוסף, על אף שמבחן טיורינג נתפס כפסגת ההוכחה בחוגי בינה מלאכותית ופילוסופיה, זו עדיין לא הוכחה חד משמעית לכך שבינה מלאכותית שעוברת אותו אכן חושבת כמונו.
הנה הסבר פשוט לגבי מבחן טיורינג (עברית):
http://youtu.be/YTNasDfDE6U?t=1m8s
הסבר מעמיק יותר עם תרגום לעברית, על המבחן של טיורינג כאמצעי לזיהוי תבונת מחשב (מתורגם):
https://youtu.be/3wLqsRLvV-c
רובוטים כמו ג'ולס, היכולים לנהל שיחה, הם העתיד של הבינה המלאכותית:
https://youtu.be/IhVu2hxm07E
על מבחן טיורינג ועושה מבחן טיורינג המוני (עברית):
http://youtu.be/gfMtkfVkqaA
הסבר של מבחן טיורינג באנגלית:
http://youtu.be/1uDa7jkIztw
הסרט הנהדר "אקס מאכינה" מציג בתסריט מרהיב בעיות יסוד בנושא:
https://youtu.be/EoQuVnKhxaM
ודוגמה למערכות שעושות שימוש באינטיליגנציה מלאכותית כדי לתקשר עם לקוחות (עברית):
http://youtu.be/KpCJldSYMTQ
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 ומה היתרון של מודל שפה קטן, או SLM?
מודל שפה קטן (Small Language Model), ובקיצור SLM, הוא מודל מתמחה או מומחה, דגם קטן יותר ומזוקק, מה שהופך אותו להבטחה גדולה וממשית לצרכים עסקיים, בעולם האמיתי.
מודלים קטנים של שפה, או כמו שתרגום מכונה מכנה בטעות "מודלים של שפות קטנות", מאפשרים היום אימון בינה מלאכותית על ידע ספציפי לתחומים שונים ובכך להתאימם לתעשיות ספציפיות, משימות וזרימות עבודה תפעוליות.
SLM הוא קצת כמו סוס חזק ומהיר שיכול לבצע משימות ממוקדות, לעומת כרכרות LLM עמוסות, כבדות ולכן גם מוגבלות בתמרון.
שוב ושוב נשאלת השאלה האם יכולים מודלי שפה קטנים (SLMs) לנצח את ה-ChatGPTים או ה-Claudeים למיניהם, את האחים הגדולים והוותיקים, המצוידים, מאומנים ועתירי המשאבים מעולם ה-LLMs?
או במספרים - האם מודל של מיליארד בודד של פרמטרים (1B) יכול לגבור על היכולות של מודל עם 405B פרמטרים, יותר מפי 400 ממנו?
אז כן. בניגוד למודל שפה גדול של עולם ה-LLMs, שמעבד כמויות אדירות של ידע כללי, המודל הקטן מעולם ה-SLMs בנוי במחשבה על דיוק ויעילות. עלות הפעלתו היא נמוכה משמעותית, הוא דורש פחות כוח חישוב ובנוי כדי לספק תובנות רלוונטיות יותר לעסק מאשר מקביליו הגדולים והכלליים.
בעולם המודלים הגדולים של שפה כבר הסתבר שאופטימיזציה של החישובים ב-SLMs כאלה יכולה אכן לעלות את היכולות של הקטנים הללו על אלו של דגמים גדולים יותר, שמנסים ומצליחים להיות חכמים מכולם ויודעי-כל, אבל תפעולם יקר ומסורבל יותר והם לא יעמדו ביכולות ההתמחות של מודל קטן שלא מביט לצדדים ומרוכז רק במשימתו.
מחקרים שבחנו את היעילות של שיטה ששמה Compute-Optimal TTS, למשל, הראו ששיפור הביצועים של מודלים קטנים מאפשר לעלות בהם את הביצועים על אלו של דגמים גדולים יותר, במשימות מתמטיות כמו MATH-500 ו-AIME24 ובשיפור יכולות החשיבה של LLM.
#ביצועים, התמחות ואבטחת נתונים
לא מעט חברות וארגונים מבינים שהשאלה היא לא על איזה מודל בינה מלאכותית אנשים קופצים, אלא איזה מודל יספק לחברה או לארגון ערך עסקי אמיתי. SLMs מאפשרים לעסקים לפרוס AI ישירות על מחשבים ניידים, רובוטים וטלפונים ניידים ולהבטיח בכך גם שהנתונים, הדאטה שלהם, יישארו מוגנים.
דגמי SLM, שמותאמים להצטיין בתחומים ספציפיים - פיתוח תוכנה, רפואה, פיננסים וכדומה, יספקו תוצאות מדויקות ואמינות יותר, המותאמות לצרכי הארגון הייחודיים וליכולותיו.
ה-SLMs המזוקקים והקטנים יותר מצליחים לשמור על יכולות חשיבה חזקות וממוקדות תחום, ביחד עם יעילות המאפשרת להם לפעול באופן מקומי, מבלי להסתמך על מחשוב ענן.
#סוכני AI
אם SLMs מצוינים עבור עסקים הרוצים לייצר משימות אוטומציה שלא נזקקות לכל הרעש והצלצולים שמציע ה-LLM, אז מה עם סוכני בינה משויפים?
אז ברור שגם מפתחים של סוכני AI צריכים דגמים קלים, מהירים ומתמחים מאוד, המאומנים על ידע מעמיק וספציפי לתחום בו מתמחה הסוכן. בזכות דרישות המשאבים המצומצמות והגודל הקטן יותר שלהם, שירותי SLM יכולים בדרך כלל להתאים בול למגמת ה-Agentic AI, בכך שהם מאפשרים קבלת החלטות אוטונומית בקצה.
אמנם מודלי SLM עשויים לדרוש הכשרה מיוחדת מלכתחילה, אבל מנגד עומד היתרון של הפחתת הסיכונים הכרוכים בשימוש ב-LLM של צד שלישי וספקים חיצוניים. זהו יתרון עצום, המצטרף לשאר יתרונותיהם: יכולת הסבר גדולה יותר, ביצועים מהירים יותר ויכולת ביצוע מדויק, עקבי ושקוף יותר, המצטרפים לשליטה רבה יותר על פרטיות ואבטחת הנתונים.
#שילוב של המודלים
כיום מבינים שאמנם אין תחרות ל-LLMs בגודל ובעוצמה, אך הסתמכות יתר עליהם יכולה להוביל לתחושת ביטחון מוגזמת, לשאננות ולטעויות קריטיות שעלולות לחמוק מבלי להתגלות.
כך שאולי LLMs ו-SLMs אינם סותרים אלא משלימים. יתכן שבפועל, SLMs יכולים לחזק את ה-LLMs וליצור פתרונות היברידיים, משולבים, שבהם ה-SLMs ממונים על הביצוע הספציפי והמדויק בעוד ה-LLMs מספקים את הקונטקסט, ההקשר הרחב יותר .
מהם SLMs ומה יתרונות מודלי השפה הקטנים הללו:
https://youtu.be/C4Qt9Hnp6vs
הסבר פשוט וקצר:
https://youtu.be/AlwWuSor_M4
למה לבחור SLM ולאילו מגבלות לשים לב אל מול ה-LLM?
https://youtu.be/Hg8f5bjtsWc
ומודל השפה הקטן של מיסטרל:
https://youtu.be/nCXTdcggwkM
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
הפרמטרים והטוקנים באימון מודלים כאלו:
https://youtu.be/r17HV0TzAWw?long=yes
ובאופן סטטיסטי - כך פועל LLM:
https://youtu.be/LPZh9BOjkQs?long=yes
אלן טיורינג עסק רבות בנושא של בינה מלאכותית. הוא לא מצא טעם בשאלה "האם מכונות מסוגלות לחשוב?" והציע דרך מעניינת ופשוטה לקבוע האם מכונה היא אינטיליגנטית. הוא קרא לדרך שלו "מבחן טיורינג".
מבחן טיורינג הוא הכינוי שנתן אלן טיורינג למבחן שעליו המליץ במאמר שפרסם בשנת 1950. הדרך שהציע טיורינג לוודא האם למכונה יש בינה מלאכותית היא שחוקר יקיים שיחה טקסטואלית בשפה טבעית (היום הוא היה קורא לזה צ'אט) עם שניים שנסתרים מעיניו: אדם ומכונה. אם לאחר השיחה לא יצליח החוקר לקבוע בביטחון מיהו האדם ומי המכונה, הרי שהמכונה עברה את המבחן ויש לה בינה מלאכותית.
בתחילה קרא לזה טיורינג "משחק החיקוי" ועם השנים השתרש המושג "מבחן טיורינג". מאז הוא נחשב לברומטר של אינטליגנציה דמוית אדם.
בשנים האחרונות דווח שמתכנתים רוסים פיתחו את תוכנת המחשב "יוג'ין גוסטמן" שלראשונה הצליחה לשטות בחוקרים ולהתחזות לנער בן 13 מאוקראינה, ובכך לעבור את מבחן טיורינג בהצלחה. למרות ביקורת רבה על המבחן, זוהי דוגמה נוספת לניסיונות הרבים לעבור את המבחן בהצלחה ולהגיע לשלב הבא בהתפתחות תחום הבינה המלאכותית וחקר התודעה האנושית.
באפריל 2025 פורסם שאחד מדגמי השפה הגדולים עבר מבחן טיורינג. החוקרים דווחו שבגרסת שלושה צדדים של מבחן טיורינג, בו שוחחו 300 המשתתפים עם אדם ועם AI בו-זמנית ולאחר מכן מעריכים מי הוא מי, מודל ה-GPT-4.5 של OpenAI, שקיבל הוראה לאמץ פרסונה אנושית, זוהה כבן אדם בעיני 73% מהזמן.
מדובר באחוז גבוה משמעותית מסיכוי לניחוש שנהוג לחשב כ-50%, מה שמראה שמודל השפה המוביל עבר את מבחן טיורינג. ועדיין, המחקר ממתין לביקורת עמיתים, כמקובל בשיטה המדעית. בנוסף, על אף שמבחן טיורינג נתפס כפסגת ההוכחה בחוגי בינה מלאכותית ופילוסופיה, זו עדיין לא הוכחה חד משמעית לכך שבינה מלאכותית שעוברת אותו אכן חושבת כמונו.
הנה הסבר פשוט לגבי מבחן טיורינג (עברית):
http://youtu.be/YTNasDfDE6U?t=1m8s
הסבר מעמיק יותר עם תרגום לעברית, על המבחן של טיורינג כאמצעי לזיהוי תבונת מחשב (מתורגם):
https://youtu.be/3wLqsRLvV-c
רובוטים כמו ג'ולס, היכולים לנהל שיחה, הם העתיד של הבינה המלאכותית:
https://youtu.be/IhVu2hxm07E
על מבחן טיורינג ועושה מבחן טיורינג המוני (עברית):
http://youtu.be/gfMtkfVkqaA
הסבר של מבחן טיורינג באנגלית:
http://youtu.be/1uDa7jkIztw
הסרט הנהדר "אקס מאכינה" מציג בתסריט מרהיב בעיות יסוד בנושא:
https://youtu.be/EoQuVnKhxaM
ודוגמה למערכות שעושות שימוש באינטיליגנציה מלאכותית כדי לתקשר עם לקוחות (עברית):
http://youtu.be/KpCJldSYMTQ
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 שפה קטן (Small Language Model), ובקיצור SLM, הוא מודל מתמחה או מומחה, דגם קטן יותר ומזוקק, מה שהופך אותו להבטחה גדולה וממשית לצרכים עסקיים, בעולם האמיתי.
מודלים קטנים של שפה, או כמו שתרגום מכונה מכנה בטעות "מודלים של שפות קטנות", מאפשרים היום אימון בינה מלאכותית על ידע ספציפי לתחומים שונים ובכך להתאימם לתעשיות ספציפיות, משימות וזרימות עבודה תפעוליות.
SLM הוא קצת כמו סוס חזק ומהיר שיכול לבצע משימות ממוקדות, לעומת כרכרות LLM עמוסות, כבדות ולכן גם מוגבלות בתמרון.
שוב ושוב נשאלת השאלה האם יכולים מודלי שפה קטנים (SLMs) לנצח את ה-ChatGPTים או ה-Claudeים למיניהם, את האחים הגדולים והוותיקים, המצוידים, מאומנים ועתירי המשאבים מעולם ה-LLMs?
או במספרים - האם מודל של מיליארד בודד של פרמטרים (1B) יכול לגבור על היכולות של מודל עם 405B פרמטרים, יותר מפי 400 ממנו?
אז כן. בניגוד למודל שפה גדול של עולם ה-LLMs, שמעבד כמויות אדירות של ידע כללי, המודל הקטן מעולם ה-SLMs בנוי במחשבה על דיוק ויעילות. עלות הפעלתו היא נמוכה משמעותית, הוא דורש פחות כוח חישוב ובנוי כדי לספק תובנות רלוונטיות יותר לעסק מאשר מקביליו הגדולים והכלליים.
בעולם המודלים הגדולים של שפה כבר הסתבר שאופטימיזציה של החישובים ב-SLMs כאלה יכולה אכן לעלות את היכולות של הקטנים הללו על אלו של דגמים גדולים יותר, שמנסים ומצליחים להיות חכמים מכולם ויודעי-כל, אבל תפעולם יקר ומסורבל יותר והם לא יעמדו ביכולות ההתמחות של מודל קטן שלא מביט לצדדים ומרוכז רק במשימתו.
מחקרים שבחנו את היעילות של שיטה ששמה Compute-Optimal TTS, למשל, הראו ששיפור הביצועים של מודלים קטנים מאפשר לעלות בהם את הביצועים על אלו של דגמים גדולים יותר, במשימות מתמטיות כמו MATH-500 ו-AIME24 ובשיפור יכולות החשיבה של LLM.
#ביצועים, התמחות ואבטחת נתונים
לא מעט חברות וארגונים מבינים שהשאלה היא לא על איזה מודל בינה מלאכותית אנשים קופצים, אלא איזה מודל יספק לחברה או לארגון ערך עסקי אמיתי. SLMs מאפשרים לעסקים לפרוס AI ישירות על מחשבים ניידים, רובוטים וטלפונים ניידים ולהבטיח בכך גם שהנתונים, הדאטה שלהם, יישארו מוגנים.
דגמי SLM, שמותאמים להצטיין בתחומים ספציפיים - פיתוח תוכנה, רפואה, פיננסים וכדומה, יספקו תוצאות מדויקות ואמינות יותר, המותאמות לצרכי הארגון הייחודיים וליכולותיו.
ה-SLMs המזוקקים והקטנים יותר מצליחים לשמור על יכולות חשיבה חזקות וממוקדות תחום, ביחד עם יעילות המאפשרת להם לפעול באופן מקומי, מבלי להסתמך על מחשוב ענן.
#סוכני AI
אם SLMs מצוינים עבור עסקים הרוצים לייצר משימות אוטומציה שלא נזקקות לכל הרעש והצלצולים שמציע ה-LLM, אז מה עם סוכני בינה משויפים?
אז ברור שגם מפתחים של סוכני AI צריכים דגמים קלים, מהירים ומתמחים מאוד, המאומנים על ידע מעמיק וספציפי לתחום בו מתמחה הסוכן. בזכות דרישות המשאבים המצומצמות והגודל הקטן יותר שלהם, שירותי SLM יכולים בדרך כלל להתאים בול למגמת ה-Agentic AI, בכך שהם מאפשרים קבלת החלטות אוטונומית בקצה.
אמנם מודלי SLM עשויים לדרוש הכשרה מיוחדת מלכתחילה, אבל מנגד עומד היתרון של הפחתת הסיכונים הכרוכים בשימוש ב-LLM של צד שלישי וספקים חיצוניים. זהו יתרון עצום, המצטרף לשאר יתרונותיהם: יכולת הסבר גדולה יותר, ביצועים מהירים יותר ויכולת ביצוע מדויק, עקבי ושקוף יותר, המצטרפים לשליטה רבה יותר על פרטיות ואבטחת הנתונים.
#שילוב של המודלים
כיום מבינים שאמנם אין תחרות ל-LLMs בגודל ובעוצמה, אך הסתמכות יתר עליהם יכולה להוביל לתחושת ביטחון מוגזמת, לשאננות ולטעויות קריטיות שעלולות לחמוק מבלי להתגלות.
כך שאולי LLMs ו-SLMs אינם סותרים אלא משלימים. יתכן שבפועל, SLMs יכולים לחזק את ה-LLMs וליצור פתרונות היברידיים, משולבים, שבהם ה-SLMs ממונים על הביצוע הספציפי והמדויק בעוד ה-LLMs מספקים את הקונטקסט, ההקשר הרחב יותר .
מהם SLMs ומה יתרונות מודלי השפה הקטנים הללו:
https://youtu.be/C4Qt9Hnp6vs
הסבר פשוט וקצר:
https://youtu.be/AlwWuSor_M4
למה לבחור SLM ולאילו מגבלות לשים לב אל מול ה-LLM?
https://youtu.be/Hg8f5bjtsWc
ומודל השפה הקטן של מיסטרל:
https://youtu.be/nCXTdcggwkM
מודלי שפה גדולים
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
