על בינה מלאכותית,
פיתוח למידה
ומה שביניהם
באתר הזה תמצאו מידע מתעדכן על AI
בעיניים של פיתוח ועיצוב למידה
מושגים מרכזיים
Generative AI
סוג של בינה מלאכותית שמסוגל ליצור תוכן חדש לחלוטין - טקסט, תמונות, אודיו ווידאו באופן אוטומטי.
SEED
מספר שמייצג את הערכים שמחולל התמונות התחיל מהם כשייצר את התמונה הספציפית. זה הגרעין של התמונה.
כדי לשמור על עקביות, אפשר לכתוב בפרומפט את מספר הSEED של התמונה הראשונה, האבטיפוס, עליה יתבססו שאר התמונות בסדרה.
Machine Learning
פיתוח אלגוריתמים שיעזרו למכונות ללמוד ולשנות בתגובה לנתונים חדשים, ללא עזרת בן אדם.
Inpainting
תיקון בתוך התמונה. התוכנה ממלאת אזורים חסרים או פגומים בתמונה באופן אוטומטי, כך שהתוצאה תיראה טבעית ורציפה.
Multimodal AI
מערכות בינה מלאכותית שיכולות לעבד ולנתח סוגים שונים של נתונים בו-זמנית, כגון טקסט, תמונות, שמע או וידאו, בדומה לאופן שבו המוח שלנו מעבד מידע מחושים שונים.
Prompt
מידע, לרוב טקסט, שניתן למודל Generative AI כדי לכוון אותו ליצור תוצאה ספציפית ולתאר מה אנחנו מחפשים.
Negative Prompt
פרומפט שלילי זהו טקסט שמתאר דברים שאנחנו לא רוצים שהמודל יכלול או יתמקד בהם בעת יצירת תוכן.
Outpainting
הרחבת תמונה -התוכנה מרחיבה את גבולות התמונה הקיימת, יוצרת חלקים חדשים של התמונה שמשלימים את הסצנה או הרקע באופן שמשתלב טוב עם החלק המקורי.
Function Calling
טכניקה שעוזרת לנו לשלוט בתשובה של מודל השפה ו/או לתת יכולה למודל שפה להפעיל כלים לפי שיקול דעתו.
LLM
Large Language Model
מודל שפה, אלגוריתם שמנתח שפה טבעית ויודע לחזות את המילה הבאה בטקסט. משמש בבסיס מודלים גנרטיביים כמו צ'אט ג'יפטי וקלוד.
GPTs
Generative Pre-trained Transformers
צ'אטבוטים מותאמים אישית שנוצרים על ידי משתמשים, מוכוונים לתחומים ספציפיים ופתוחים לשימוש גם במנוי החינמי של ChatGPT. כדי ליצור GPTs, יש צורך במנוי בתשלום.
AGI
Artificial general intelligence
נקראת גם בינה מלאכותית חזקה.
בינה שיש לה יכולת לבצע מטלה שהמודל לא אומן עליה באופן ספציפי לפני כן ו"להסיק" על כל תחומי החיים, כלומר "בינת-על". שונה מפתרונות בינה מלאכותית שתוכננו ואומנו למשימה ספציפית.
Token
TOKEN מגדירים היקף מידע שמודל שפה יכול לקבל, קונטקסט.
ChatGPT למשל תומך ב128,000 טוקנים, ג'ימיני כבר תומך במיליון טוקנים.
הגיגים על רשיונות
באופן כללי - אפשר להסתדר לא רע עם רישיונות חינמיים, אבל בהיקפי שימוש גדולים וכשרוצים פיצ'רים מיוחדים שמאוד מייעלים ומאוד מייפים את התוצרים, כדאי לעבוד עם רישיונות.
הבחירה שלי לרישיונות היא:
בשביל קריינות אנושית ומגוון שפות
בשביל ההנפשות הכי טובות
בשביל התמונות הכי איכותיות
בשביל יצירת GPTs ותמונות
מומלץ להימנע מרישיונות שנתיים ולרכוש קרדיטים לחודש, לפי שימוש או לפי פרויקט. הסיבה העיקרית היא שאין לדעת איפה כל כלי יהיה עוד שנה, ואפילו איפה יהיה עוד חודשיים.