ExplAInable

השבוע ב-explAInable, ניסינו להבין האם ל-LLM יש בינה אמיתית, יחד עם ד״ר אלישע רוזנצוויג, חוקר בדיקטה ומנחה הפודקאסט ״אלישע והזוויות״. ניסינו להבין אם מבחן טיורינג הוא פרוקסי רע למדידת בינה מלאכותית, איך רלטיביות של ייצוגי embeddings קשורים למעגליות בהגדרות מילוניות, ואיך חוק גודהארט על תבניות סטטיסטיות חזה את זה ש- LLMs ידעו לשקר לנו בצורה מהימנה יותר. האם ה-LLMs שאנחנו מכירים היום יצליחו לקדם אותנו לעבר AGI? האם מולטי-מודאליות יעזרו לנו להגיע לבינה אמיתית? ואיך רבנים יכולים להשתמש כבר היום במערכות RAG על פסיקות קודמות? כל זאת ועוד- בפרק!

השבוע ב-explAInable אירחנו את ד״ר אלי שוורץ, מנהל קבוצת בינה מלאכותית מולטי מודאלית ב-IBM. ניסינו להבין את חשיבות המולטי-מודליות, למשל בעבודה עם מסמכים הכוללים טבלאות ותמונות, והבנו מה מקומם של מודלים קטנים יותר. אז מהם שלושת הרכיבים בארכיטקטורה שמאפשרים הטלה של תמונות במרחב הטקסט? למה מייק מאמין במודלים קטנים? והאם העתיד נמצא דווקא במודלי דיפיוזיה? כל זאת ועוד- בפרק! לפרק ביוטיוב: https://youtu.be/AXj6VLAzYEM ללינקדאין של אלי: https://www.linkedin.com/in/elischwartz/ למאמר: https://arxiv.org/abs/2502.09927 למודל הפתוח: https://huggingface.co/ibm-granite/granite-vision-3.3-2b בואו להתארח אצלנו כמומחים בפרקים הבאים: https://forms.gle/tUArnguwPU5KFNKx5

השבוע ב-explAInable, אירחנו את ירון חביב וזכינו להצצה נדירה לתפקידו כ Technology Lead במקינזי.ניסינו להבין מה עומד מאחורי הקשיים על חברות ענק לדחוף פרוייקטים GenAI בארגון, והאם יש מקרים חוץ מ-Copilot ו-data extraction שעובדים ללקוחות שלהם. בדקנו מהם ארבעת החלקים של LLM Ops, והאם הם שונים מ-MLOps קלאסי. האם אנחנו בעיצומה של מהפכה כלכלית? או רק שינוי הדרגתי? כל זאת ועוד- בפרק!

השבוע ב explAInable, אלכסיי ספוזניקוב הגיע לספר לנו על ה-Disruption שמודלי LLM הביאו לעולם הסטארט אפים. דיברנו על השינוי בעולם הגיוסים בעידן בו ה time to market הרבה יותר מהיר, השיפט הטקטוני בשלב הפרה-סיד של סטארטאפים ואבטחת מידע בעידן ה- GenAI. אז האם יש מקום לסטארטאפים בעולם של ענקיות? כל זאת ועוד בפרק!

בפרק הזה מייק ריאיין את תמיר שסיפר על האפליקציה שהחברה maik-education.com שלו מפתחת. מדובר באפליקצייה וובית ייחודית שהינה סביבת Reinforcement Learning הניתן להפעלה באופן פיסי עם רובוטים אמיתיים שכל אחד יכול ליצור בבית או במשרד. בסביבה ניתן ליצור סוכנים, להגדיר להם התנהגויות בקוד או במודל דיפ אותו ניתן לאמן למיקסום פונקצית תגמול כלשהיא. לאחר שהפרויקט רץ ועובד וירטואלית ניתן לחבר כל סוכן לרובוט בבלוטוס (יש גם ערכות לזה) ויש לייצב מצלמה שתתפוס את זירת הרובוטים ואז כל מה שתיכנתנו או אימנו בסימולציה יקרה בעולם הפיסי. בפרק תמיר הראה פרויקטים כמו רובוטים שיודעים להסתדר בצורה של משולש, רובוט (פוטבול) המנסה להגיע לקו בעוד רובוט אחר המנסה לחסום אותו (AI vs AI), רובוט המגיע לנקודת יעד מבלי להתנגש במכשול או לחילופין כך שיעבור דרך נקודה שתזכה אותו בתגמול חלקי, ועוד. הסביבה מאפשרת לכל אחד ליצור פרויקט רובוטים יצירתי כלשהוא למטרות למידה וכף.

בפרק הזה שמחנו לארח את שוקי כהן מ AI21 - החברה הישראלית המובילה בעולם בפיתוח בינה מלאכותית. בשיחה עם שוקי למדנו מניסיונו העשיר וצללנו לנבכי פיתוח בינה מלאכותית: מפיתוח מודל היברידי Jamba, דרך וורדטיון ועד למוצר הדגל שלהם, מאסטרו. ניסינו להבין איך נוצר האקלים היחודי שגרם ל AI לחדור לכל סלון בעולם המערבי תוך חודשים ספורים, ומאידך דנו בשאלה מדוע פרויקטי AI נכשלים ולא מגיעים לפרודקשן. חקרנו את הסוגיות שמעסיקות את כולנו, אבל הפעם ממקור ראשון - מחברה שמפתחת בעצמה את טכנולוגיית הקצה הזו שמשנה את החיים של כולנו.