הבנת שאלה בנושא דיגיטציה ובינה מלאכותית: אילו מודלים של AI יש ליד מודל שפת ה- AI?

בחירת קול 📢

פורסם בתאריך: 6 בספטמבר 2024 / עדכון מ: 6 בספטמבר 2024 - מחבר: קונרד וולפנשטיין

אילו דגמי AI יש ליד מודל שפת ה- AI? - תמונה: xpert.digital

🌟 בינה מלאכותית והמודלים המגוונים שלהם

🌐 בינה מלאכותית: עיבוד שפות ומודלים מיוחדים

בינה מלאכותית (AI) התקדמה עצומה בשנים האחרונות, וזה ברור במיוחד בתחום עיבוד השפה. ידוע כי מודלים של שפת AI, כמו מודל ה- GPT שפותח על ידי Openai, מייצרים, מתרגמים או ניתוחים טקסטים בשפה האנושית. אך בנוסף למודלים אלה בשפת AI, ישנם מגוון של דגמים וטכניקות אחרות המשמשות בבינה מלאכותית. דגמים אלה מתמחים במשימות שונות ומציעים מגוון רחב של פתרונות באזורים שונים.

📸 מודלים לעיבוד תמונות (ראיית מחשב)

בנוסף לדגמי הקול, ישנם גם דגמי AI שפותחו לעיבוד תמונה והכרה. דגמים אלה יכולים לנתח תמונות וסרטונים, לזהות חפצים ואף למצוא דפוסים או מאפיינים מסוימים בתמונות. דוגמה ידועה היא רשתות עצביות מפותלות (CNN). CNNs מסוגלים לזהות תכונות חשובות בתמונות המשמשות למשימות כמו זיהוי פנים, ניתוח תמונות רפואיות ורכבים אוטונומיים.

מודל בולט נוסף בתחום זה הוא יולו (אתה מסתכל רק פעם אחת), המאפשר זיהוי אובייקטים בזמן אמת. דגמי YOLO מאומנים לזהות חפצים שונים בסיבוב יחיד באמצעות תמונה ולקבוע את מיקומם. דגמים אלה נמצאים בשימוש נרחב במעקב וידאו, בקרת רכב אוטונומי ומל"טים.

🔄 דגמים גנרטים

דגמים גנוציים הם מערכות AI המסוגלות ליצור נתונים חדשים הדומים לכמות האימונים. דוגמה יוצאת מן הכלל היא רשתות יריבות גנוציות (אווז). GAN מורכבים משתי רשתות עצביות - גנרטור ומפלה - הפועלים זה בזה כדי ליצור נתונים מציאותיים כמו תמונות או טקסטים.

יישום מדהים במיוחד של אווז הוא יצירת תמונות תמונות -ריאליסטיות. לדוגמה, GAN יכול לייצר תמונה חדשה לחלוטין של פנים שאינן קיימות במציאות, אך היא נראית כל כך מציאותית שקשה להבחין בין תמונה אמיתית לדימוי שנוצר. טכנולוגיה זו משמשת לרוב באמנות, ביצירת דמויות משחקי וידאו או בתעשיית הקולנוע.

🎮 למידת חיזוק (חיזוק הלמידה)

מחלקה חשובה נוספת של מודלים של AI מבוססת על העיקרון של למידת חיזוק (RL). בלימוד חיזוק, סוכן לומד באמצעות אינטראקציה עם סביבתו ועל ידי איסוף תגמולים או עונשים. דוגמה ידועה לסוג זה של AI היא Alphago, משחק Go, שפותח על ידי Deepmind. אלפגו חרג מהשחקנים האנושיים הטובים ביותר במשחק האסטרטגיה המורכב ביותר הזה על ידי למידה באמצעות ניסיון ושגיאות ושכלול האסטרטגיות שלו באמצעות מיליוני משחקים.

למידת חיזוק משמשת גם ברובוטיקה, בשליטה על כלי רכב אוטונומיים ובפיתוח משחקים. זה מאפשר למכונות לקבל החלטות מורכבות בסביבות דינמיות ולהשתפר ברציפות.

🤖 דגמי שנאי

דגמי שנאי הם ארכיטקטורה חדשה יחסית שפותחה במיוחד לעיבוד שפה טבעית (עיבוד שפה טבעית, NLP). מודל השנאי המפורסם ביותר הוא GPT (שנאי מיומן מראש), המשמש לייצור טקסט, תרגום ועבור משימות עיבוד שפות רבות אחרות. עם זאת, דגמי שנאי אינם מוגבלים רק לשפה. הם יכולים לשמש גם למשימות בעיבוד תמונות ולנתונים רצופים אחרים.

מודל ידוע נוסף בקטגוריה זו הוא BERT (ייצוגים מקודדים דו כיווניים משנאים), אשר פותחה על ידי גוגל ומתאימה במיוחד למשימות כמו הבנה טקסטואלית, סיווג טקסטים ותשאול. BERT מסוגלת לתפוס את ההקשר של מילה במשפט אחד לשני הכיוונים, מה שמשפר משמעותית את ביצועיה במשימות עיבוד שפות.

🌳 עצי החלטה ויער אקראי

בנוסף לרשתות העצביות, ישנם גם מודלים קלים יותר, אך עדיין יעילים מאוד כגון עצים של החלטה ויערות אקראיים. מודלים אלה משמשים לרוב למשימות סיווג ורגרסיה. עץ החלטה הוא מודל פשוט שמקבל החלטות על בסיס מספר כללים שנלמדו מנתוני ההדרכה.

יער אקראי הוא התפתחות נוספת של עץ ההחלטה, בו משולבים מספר עצים של החלטות -על מנת להשיג תחזית מדויקת יותר. מודלים אלה משמשים לרוב בתחומים כמו אבחון רפואי, התחזית הכספית ובגילוי הונאה, מכיוון שהם קלים לפרשנות וחזקים יחסית.

🕰️ רשתות עצביות חוזרות ונשנות (RNNs) וזיכרון ארוך לטווח קצר (LSTM)

רשתות עצביות חוזרות ונשנות (RNNs) הן סוג של רשתות עצביות שפותחו במיוחד לעיבוד נתונים רציפים. RNNs מסוגלים ללמוד תלות זמנית ומשמשות לעתים קרובות למשימות כמו דוגמנות קוליות, תחזית סדרות זמן ותרגום מכונה.

יורש ידוע של RNNs הוא רשתות זיכרון ארוכות לטווח קצר (LSTM) המסוגלות יותר ללמוד תלות לטווח הארוך בנתונים. מודלים אלה משמשים לרוב במשימות לעיבוד שפות, כמו זיהוי דיבור אוטומטי או תרגום, מכיוון שהם יכולים לאחסן את ההקשר לאורך רצפים ארוכים יותר.

🧩 קוד אוטומטי

קוד אוטומטי הוא רשת עצבית שמאומנת לדחוס את נתוני הקלט ואז לשחזר שוב. קוד אוטומטי משמש לרוב למשימות כמו דחיסת נתונים, הפחתת רעש בתמונות או מיצוי אופייני. אתה לומד ייצוג יעיל של הנתונים ומועילים במיוחד בתרחישים שבהם כמות הנתונים גדולה אך מיותרת.

משתמשים בהכרת אנומליה. ניתן להכשיר קוד אוטומטי ללמוד דפוסי נתונים רגילים, ואם הוא חל על נתונים חדשים שאינם תואמים דפוסים אלה, הוא יכול לזהות אותם כחריגות.

🚀 מכונות וקטוריות תומכות (SVM)

מכונות וקטוריות תומכות (SVM) הן אחת השיטות הישנות יותר, אך עדיין חזקות מאוד בלימוד מכונות. SVMs משמשים לרוב למשימות סיווג ועבודה על ידי מציאת קו חלוקה (או היפר הפרדה) בין נקודות נתונים ממעמדות שונים. היתרון העיקרי של SVMS הוא שהם עובדים היטב אפילו עם רשומות נתונים קטנות ובחדרים ממדים גבוהים.

מודלים אלה משמשים באזורים כמו איתור כתב יד, סיווג תמונות וביואינפורמטיקה, מכיוון שהם יעילים יחסית ולעתים קרובות משיגים תוצאות טובות מאוד.

🌍 רשתות עצביות לנתונים זמניים ומרחביים

רשתות עצביות מיוחדות משמשות לניתוח נתונים זמניים ומרחביים, כמו אלה המופיעים בתחזיות מזג אוויר או במודלים של תנועה, שיכולים לרשום תלות מרחבית וזמנית כאחד. זה כולל דגמים כמו רשתות עצביות תלת-ממדיות-מולקולריות או רשתות עצביות של גרף זמני.

מודלים אלה נועדו ללמוד את הקשר בין נקודות נתונים במרחב ובזמן, מה שהופך אותם לשימושיים במיוחד למשימות כמו תחזית זרימת התנועה, גילוי חריגות מזג אוויר או ניתוח נתוני וידיאו.

🍁 ניתן להשתמש בדגמי AI במגוון רחב של אזורים

בנוסף למודלים של שפת AI, יש מגוון רחב של גישות AI אחרות המשמשות באזורים שונים. בהתאם ליישום, דגמים שונים מציעים יתרונות שונים. מעיבוד תמונה ועד יצירת תוכן חדש ועד ניתוח נתונים רצופים-מגוון דגמי ה- AI הוא מגוון. מסתבר שהתפתחות הבינה המלאכותית עוברת הרבה מעבר לעיבוד השפה וממלאת תפקיד טרנספורמטיבי בתחומים רבים בחיי היומיום.