בינה מלאכותית (AI) היא תחום רחב של מחקר, דומה לפיזיקה, המקיף תתי-תחומים שונים כמו למידת מכונה. למידת מכונה היא תת-תחום של AI, כשם שתרמודינמיקה היא תת-תחום של פיזיקה.

בתוך למידת מכונה, ישנן חלוקות נוספות כמו למידה מפוקחת ולמידה לא מפוקחת. למידה מפוקחת משתמשת בנתונים מסומנים כדי להכשיר מודלים שיכולים לבצע תחזיות על נתונים חדשים, בעוד למידה לא מפוקחת מזהה דפוסים בנתונים לא מסומנים.

למידה עמוקה, סוג של למידת מכונה, משתמשת ברשתות עצביות מלאכותיות המבוססות על המוח האנושי. מודלי למידה עמוקה יכולים להיות הן אפליקטיביים, המסווגים נתונים על בסיס תוויות, והן גנרטיביים, היכולים ליצור דגימות נתונים חדשות על בסיס דפוסים בנתוני האימון.

מודלי שפה גדולים (LLMs) הם סוג ספציפי של מודל למידה עמוקה שמאומנים מראש על כמויות עצומות של נתוני טקסט ולאחר מכן מותאמים לביצוע משימות ספציפיות. זה מאפשר להם להצטיין ביישומים הקשורים לשפה כמו יצירת טקסט, סיכום וענייה על שאלות.

לסיכום, AI היא תחום רחב, למידת מכונה היא תת-תחום של AI, למידה עמוקה היא סוג של למידת מכונה, ומודלי שפה גדולים הם סוג ספציפי של מודל למידה עמוקה עם יכולות ייחודיות.

למידת מכונה היא תת-תחום של בינה מלאכותית המערב אימון תוכניות מחשב ללמוד מנתונים ולבצע תחזיות או החלטות ללא תכנות מפורש. ההיבטים המרכזיים של למידת מכונה הם:

• נתוני קלט: מודלי למידת מכונה מאומנים על נתוני קלט, שיכולים להיות מסומנים (למידה מפוקחת) או לא מסומנים (למידה לא מפוקחת).
• אימון: המודל לומד דפוסים וקשרים בנתוני הקלט דרך תהליך האימון.
• תחזית: המודל המאומן יכול לאחר מכן לבצע תחזיות או החלטות על נתונים חדשים שלא נראו לפני.

ישנם שני סוגים עיקריים של מודלי למידת מכונה:

1. למידה מפוקחת: מודלים אלה מאומנים על נתונים מסומנים, כאשר נתוני הקלט מזווגים עם הפלט הצפוי. המודל לומד למפות את הקלט לפלט, ואז יכול לבצע תחזיות על נתונים חדשים.

2. למידה לא מפוקחת: מודלים אלה מאומנים על נתונים לא מסומנים, והאלגוריתם מגלה דפוסים וקבוצות בתוך הנתונים בעצמו, ללא תוויות מוקדמות.

מודלי למידת מכונה יכולים להיחלק בהמשך למודלים אפליקטיביים וגנרטיביים:

• מודלים אפליקטיביים: מודלים אלה לומדים את הקשר בין נתוני הקלט והתוויות, ויכולים לסווג נקודות נתונים חדשות לקטגוריות שנלמדו.
• מודלים גנרטיביים: מודלים אלה לומדים את הדפוסים והתפלגויות הבסיסיים בנתוני האימון, ויכולים ליצור דגימות חדשות הדומות לנתונים המקוריים.

באופן כללי, למידת מכונה היא כלי עצמתי לחילוץ תובנות ולביצוע תחזיות מנתונים, והיא רכיב יסודי במערכות בינה מלאכותית מודרניות.

למידה עמוקה היא סוג של למידת מכונה המשתמשת ברשתות עצביות מלאכותיות כדי ללמוד מנתונים. רשתות עצביות אלה מבוססות על המבנה והפונקציה של המוח האנושי, עם שכבות של צמתים מקושרים שיכולים לעבד ולהפיק לקחים מדפוסים מורכבים בנתונים.

ההיבטים המרכזיים של למידה עמוקה הם:

1. רשתות עצביות מלאכותיות: מודלי למידה עמוקה נבנים באמצעות רשתות עצביות מלאכותיות, המורכבות ממספר שכבות של צמתים וקישורים המדמים את המבנה של המוח האנושי.

2. למידה היררכית: מודלי למידה עמוקה יכולים ללמוד ייצוגים היררכיים של נתונים, כאשר השכבות הנמוכות לומדות תכונות פשוטות והשכבות הגבוהות לומדות תכונות מורכבות ומופשטות יותר.

3. למידה לא מפוקחת ולמידה למחצה מפוקחת: מודלי למידה עמוקה יכולים ללמוד הן מנתונים מסומנים והן מנתונים לא מסומנים, מה שמאפשר להם לחלץ דפוסים משמעותיים מתוך מאגרי נתונים גדולים ולא מובנים.

4. מודלים אפליקטיביים וגנרטיביים: למידה עמוקה יכולה לשמש לבניית מודלים אפליקטיביים, המסווגים נתונים, ומודלים גנרטיביים, היכולים ליצור דגימות נתונים חדשות.

5. יישומים: למידה עמוקה יושמה בהצלחה במגוון רחב של משימות, כולל זיהוי תמונות, עיבוד שפה טבעית, זיהוי דיבור ואנליטיקה חיזויית.

עוצמתה של למידה עמוקה נעוצה ביכולתה ללמוד תכונות באופן אוטומטי מנתונים, ללא הצורך בעיצוב ידני של תכונות. זה הופך את מודלי למידה עמוקה לגמישים ומסוגלים לפתור בעיות מורכבות במגוון רחב של תחומים.

מודלי AI גנרטיביים הם תת-קבוצה עצמתית של למידה עמוקה שיכולים ליצור תוכן חדש, כמו טקסט, תמונות ואפילו סרטונים, על בסיס הדפוסים שהם לומדים מנתוני האימון. מודלים אלה מחולקים לשני סוגים עיקריים: אפליקטיביים וגנרטיביים.

מודלים אפליקטיביים לומדים את הקשר בין נתוני הקלט והתוויות, ויכולים רק לסווג נקודות נתונים קיימות. לעומת זאת, מודלים גנרטיביים לומדים את הדפוסים הבסיסיים בנתוני האימון ויכולים לאחר מכן ליצור דגימות חדשות לחלוטין הדומות לנתונים המקוריים.

חלק מסוגי מודלי AI גנרטיביים הנפוצים כוללים:

1. מודלי טקסט-לטקסט: מודלים אלה, כמו ChatGPT ו-Google Bard, יכולים ליצור טקסט דומה לאנושי על בסיס פקודות קלט.

2. מודלי טקסט-לתמונה: דוגמאות כוללות DALL-E, Midjourney ו-Stable Diffusion, שיכולים ליצור תמונות מתיאורי טקסט.

3. מודלי טקסט-לסרטון: מודלים כמו Cogito ו-Make-A-Video יכולים ליצור קטעי וידאו מפקודות טקסט.

4. מודלי טקסט-ל-3D: מודלים אלה, כמו Shaper, יכולים ליצור נכסים תלת-ממדיים ועצמים של משחקים מפקודות טקסט.

5. מודלי טקסט-למשימה: מודלים אלה מאומנים לבצע משימות ספציפיות, כמו סיכום של דוא"לים או ענייה על שאלות, על בסיס קלט טקסט.

מודלי שפה גדולים (LLMs) הם תת-קבוצה של למידה עמוקה שמאומנים מראש על כמויות עצומות של נתונים ולאחר מכן מותאמים לאפליקציות ספציפיות. זה מאפשר לארגונים קטנים לנצל את העוצמה של מודלים אלה מבלי לפתח את שלהם מהתחלה. ההבדל המפתח בין AI גנרטיבי ובין LLMs הוא שמודלים גנרטיביים יכולים ליצור תוכן חדש, בעוד LLMs משמשים בעיקר למשימות כמו סיווג, ענייה על שאלות, סיכום מסמכים וייצור טקסט.

מודלי שפה גדולים (LLMs) הם תת-קבוצה של למידה עמוקה, שהיא סוג של למידת מכונה. LLMs מאומנים מראש על כמות עצומה של נתונים, בדרך כלל טקסט, כדי לפתור בעיות שפה נפוצות כמו סיווג טקסט, ענייה על שאלות, סיכום מסמכים וייצור טקסט.

לאחר האימון המקדים הזה, ניתן להתאים LLMs לנתונים ספציפיים לתחום קטנים יותר כדי לפתור בעיות ספציפיות יותר. לדוגמה, בית חולים יכול להתאים מודל LLM מאומן מראש עם נתוני רפואה שלו כדי לשפר את דיוק האבחון מצילומי רנטגן ובדיקות אחרות.

גישה זו מועילה משום שהיא מאפשרת למוסדות קטנים יותר, כמו חברות קמעונאיות, בנקים ובתי חולים, לנצל את היכולות העצמתיות של LLMs מבלי להיות חייבים לפתח את המודלים שלהם מהתחלה, דבר שיכול להיות משאב-אינטנסיבי.

ההבדל המפתח בין LLMs ובין AI גנרטיבי הוא שLLMs מאומנים בדרך כלל לפתור משימות שפה נפוצות, בעוד שמודלי AI גנרטיביים מאומנים ליצור תוכן חדש ומקורי כמו טקסט, תמונות או אודיו.

לסיכום, LLMs הם כלי עצמתי שניתן להתאים למגוון רחב של יישומים, הופכים אותם לנכס חשוב עבור ארגונים שאין להם את המשאבים לפתח את מודלי השפה שלהם בעצמם.

בסקירה תמציתית זו, כיסינו את המושגים והקשרים המרכזיים בתחום הבינה המלאכותית. התחלנו עם ההגדרה הרחבה של AI כתחום מחקר, ול