gil sapir
Getting your Trinity Audio player ready...
|
כאנשי אוטומציה אחד הדברים הכי חשובים בעידן ה-AI זה לדעת לחבר את המנועים שפה הללו
לכלים היומיומיים שבעלי עסקים משתמשים בהם.
עסקים רבים היום משתמשים באינטגרציות ולבניית בוטים בווצאפ
שמאפשרים לחמם לידים בצורה טובה ולחסוך להם זמן יקר, במאמר הזה אני רוצה לחסות לכם
את כללי המפתח בכל מה שקשור עם בעבודה עם API של בינה מלאכותית של OPEN AI
ולעזור לכם רגע להבין איך התהליך הזה עובד בכלל.
מודל השפה
נתחיל עם החשיבה של מודל השפה, מודל שפה גדול, מה שנקרא LLM (large language model)
הוא המודל / שפה שפיתחו OPEN AI עד לשחרור של הכלי CHAT GPT ששוחרר ב-2022, ושסחף אחריו מיליוני אנשים בכמה ימים בלבד.
את מודל השפה הראשוני GPT3 שהימם מיליוני אנשים בעולם היום כבר כמעט לא מעניין אף אחד (אבסורד)
אבל ככה הטבע שלנו כבני אדם, להתפתח ולפתח תמיד דברים חדשים,
תחשבו על רגע אם הייתם שם ברגע הזה ב- 16.07.1969 ממרכז החלל בקנדי, וראיתם לראשונה
שהאדם בפעם הראשונה בתולדותיו יוצא מגבולות האטמוספרה ויוצא אל עבר מסע שאין לי מושג מה יהיה בסופו,
אבל את סופו אנחנו יודעים (כלל הנראה) שהאדם נחת על הירח.
אז לאחר כמה שנים גם החלליות האלו נהיו מיושנות ו-6 שנים אחרי כבר הציגו לראשונה ב-1975
את המעבורת הראשונה “קולומביה” שתוכננה להיות ה”חללית” שתיקח אותנו בין כוכבים,
אבל כולנו יודעים איך זה הסתיים.
מודלי השפה (שעד היום המתכנתים של OPEN AI בעצמם לא מבינים איך זה הגיע לכאלו מימדים- אמיתי)
מתוכנתים בצורה מאוד מאוד מסוימת, והנה ההסבר של מישהו שיודע להסביר את זה יותר טוב ממני (:
איך מודל השפה עובד
שלב 1: איסוף וארגון נתונים
מודל שפה גדול כמו GPT-4 מאומן על כמויות עצומות של טקסטים מהאינטרנט. הטקסטים האלה יכולים לכלול מאמרים, ספרים, אתרי אינטרנט, פוסטים ברשתות חברתיות ועוד. המידע הזה נאסף ומאורגן כך שניתן יהיה להשתמש בו לאימון המודל.
שלב 2: אימון המודל
האימון מתבצע באמצעות אלגוריתמים של למידה עמוקה (Deep Learning). האלגוריתם הבסיסי שמשמש לאימון הוא רשת עצבית (Neural Network). במהלך האימון, המודל לומד לזהות תבניות בטקסטים ומפתח הבנה של יחסי מילים, משפטים ומשמעויות. התהליך הזה מחולק למספר שלבים:
1. **Embedding**: בשלב זה, המילים בטקסטים מתורגמות לייצוגים מספריים (וקטורים) שמכונים Embeddings. זה מאפשר למחשב להבין ולנתח את המילים.
2. **עיבוד ע”י שכבות עצביות**: הטקסטים עוברים דרך מספר שכבות של רשת עצבית, כאשר כל שכבה מעבדת את המידע ומעבירה אותו הלאה. כל שכבה לומדת תכונות מסוימות של הטקסט ומבינה אותו ברמה גבוהה יותר.
3. **Fine-Tuning**: בשלב הסופי, המודל מתאמן על משימות מסוימות כמו שאלות ותשובות, השלמת משפטים ועוד, כדי לשפר את הביצועים שלו במשימות אלה.
שלב 3: קבלת תשובות
כאשר משתמש שואל שאלה או נותן פקודה, המודל מנתח את הטקסט שניתן לו ומחזיר תשובה בהתאם. התשובה נוצרת על ידי חיזוי המילים הבאות בהתבסס על המידע שהמודל למד במהלך האימון.
דוגמה
אם המשתמש שואל “מהו הבירה של צרפת?”, המודל מנתח את השאלה ומזהה שמדובר בשאלה גאוגרפית. המודל זוכר שצרפת היא מדינה והבירה שלה היא פריז, ולכן הוא מחזיר את התשובה “פריז”.
תמונה להמחשה
כדי להמחיש את התהליך, הנה תמונה שמתארת את שרשרת קבלת ההחלטות במודל שפה:
**הסבר התמונה**:
1. **Input Layer**: השכבה שמקבלת את הטקסט (השאלה או הפקודה).
2. **Hidden Layers**: השכבות העצביות שמבצעות את עיבוד המידע.
3. **Output Layer**: השכבה שמחזירה את התשובה.
סיכום
מודל שפה כמו GPT-4 עובד באמצעות עיבוד נתונים גדולים, אימון באמצעות רשתות עצביות, וקבלת תשובות על בסיס המידע שהמודל למד. התהליך כולל שלבים של Embedding, עיבוד ע”י שכבות עצביות, ואימון נוסף למטלות מסוימות.
איך להטמיע בוט מבוסס AI בווצאפ שלכם
בכל מקרה חזרה לבינה המלאכותית, ובמעבר חד למודל השפה האחרון הגדול שפותח GPT-4o
שכתבתי עליו מאמר, שבגדול מציע שיפורים אין סופיים של עיבוד שפה מתקדם לצד חיסכון משמעותי בעלויות
אמהמה, אתם יכולים להשתמש בו גם לבניית צ’אטבוטים מותאמים אישית בווצאפ, אני מסביר על העולם הזה בקורס החינמי להטמעת צ’אטבוטים חינם בווצאפ
שיעזור לכם לבנות את הבוט הראשון שלכם בקלות עם פלטפורמת NO-CODE שאני באופן אישי מטמיע ללקוחות.
ועוד דבר מעניין הוא שהתארחתי בקהילה הבינלאומית של SENDPULSE ששם הראיתי CASE STUDY די מעניין
על איך אפשר להטמיע ASSISTANT API שזה למעשה GPT אישי שאתם בונים לעסק שלכם או סתם כמאין עוזר אישי שמומחה בתחום מסוים
(למשל אתם יכולים לבנות ASSISTANT שמבוססת על טוני רובינס והיא תוכל לתת לכם כל יום עצות איך להתפתח כבני אדם אנשי עסקים ועוד)
לחצו להפעלה:
סיכום דברים
העולם של הAI הוא מופלא ואני אישית גם בזמן כתיבת שורות אלו נהנה מכל רגע!
זה עולם שמתחדש בכל רגע נתון ואיתו גם צריכים להגיע החלטות נכונות של מה נכון לי לעשות האם נכון לי להטמיע AI
בדרכי ההתקשרות שלי, לרוב אנשים מקדשים את ה-AI רק בגלל זה AI וזה מגניב וזה עכשווי,
אבל אני? לא
אני בעד להבין מה הצרכים של העסק והאם כדאי להשתמש בו,
האם זה יכול לחסוך בעלויות עובדים? זמן?
יעילות? כל אלו חייבים להילקח בחשבון לפני שמטמיעים את בינה בתוך העסק.
וכרגיל לחיתום, לכל שאלה שיש לכם אתם יכולים להשאיר אותה כאן בתגובות או לקבל מאיתנו שיחת אפיון להטמעת תהליך
בעסק שלכם ללא עלות בעמוד צור קשר באתר.