ExplAInable

כולנו מכירים את התופעה שמודלי שפה גדולים נוטים להמציא דברים שלא היו ולא נבראו. אבל האם אפשר לכמת את איכות המודל לפי רמת ה״הזיות״ שלו?

ומה לגבי סוכנים? שם טעות בשלב אחד יכולה להשפיע דרמטית על הכלים שייבחרו בשלבים הבאים?

אירחנו את ישי רוזנברג, חוקר בתחום שמוביל את Verax AI לדבר על איך אפשר להתמודד עם בעיות האמינות של מודלים.

ומדוע לדעתו צריך להיות דקדקנים במינוח של סוגי הטעויות לפי הקונטקסט הנכון.

בר שאלתיאל מוביל את קהילת בינה מלאכותית בגובה העיניים המונה מעל 30000 אנשים. בר שיצא בשאלה מהעולם החרדי לפני כשלוש שנים גילה כמעט בטעות את כוחם של מודלי השפה הגדולים כשהתחיל לסייע לסטודנטים לכתוב עבודות אקדמיות.
מאז נכנס בר למסע של מחקר והבנה איך המנגנון עובד, ואילו פרומפטים יעילים ביותר.
יוצא לנו הרבה לדבר על מודלי שפה גדולים מנקודת המבט של החוקר, ובפרק זה נצלול לראשונה לחוויית המשתמש והbest practices שבר מלמד מהעבודה בשטח.

כבר חמש שנים שאנחנו מקליטים על למידת מכונה, אלגוריתמים ולא מעט על GenAI.

עוד אף פעם לא מאוחר להזמין לפרק לייב, בשיתוף פעולה עם qodo לפרק מיוחד של Ask me anything/

כדי שנוכל להתכונן, נשמח לענות על השאלות שלכם בקישור הבא:

https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeqQX4VtEoGxa4IlEi4-cpn46mtkhOdogR4FTxNwuq8cXy2HA/

בפרק זה מצטרף אלינו פרופ' אופיר לינדנבאום מאוניברסיטת בר-אילן לשיחה על השימוש בלמידת עומק לגילוי מדעי. נדון באתגרים הייחודיים של נתונים טבלאיים, היתרונות של רשתות נוירונים מול שיטות מסורתיות, ויישומים מעשיים בתחומים כמו ביולוגיה ורפואה.

המאמר שהזכרנו בפרק

האתר של אופיר

לינקדאין של אופיר