נתנאל, דאטא סיינטינסט ותיק שמוביל היום את המחקר בדאבל וריפיי ידבר איתנו על בעיה כואבת אך נפוצה.

גייסנו תקציבים, כוח אדם, ועם הרבה רצון ומוטיבציה ניגשנו לפרויקט חדש - פתחנו את מכסה המנוע, וגילינו לצערינו שאין מספיק נתונים- מה הלאה ?

נדבר על שלוש טקטיקות שאפשר לנקוט, בין אם זה תיוג עצמאי ורכישת דאטא, שימוש במודלים כגון

Label spreading, transfer learning, kde

או שימוש במודלים אנליטיים יותר, כגון שיטות בייסיאניות או מודלים פיסיקלים.

יצא לנו הרבה לדבר על מודלי שפה גדולים לאחרונה, ועל השימושים שלהם.

למעט שימוש בצ׳אטבוט או כעזר לכתיבה, לרוב אנחנו רוצים לקבל את הפלט של המודל בפורמט כלשהו כמו

Json / Data Class

נדבר על שלושת השלבים ביצירת הפלט, הטוקנייזר, הטרנספורמר, והמפענח.

ונסביר איך אפשר להתערב במפענח כדי לאלץ את המודל כדי לקבל תשובות במבנה מסוים, להכריח את מודל לענות ״כן״ או ״לא״, לאלץ את התשובה להיות מספרית, מתוך רשימה סגורה וכדומה.
ספריות שימושיות:

JSONFormer - https://github.com/1rgs/jsonformer

OpenAI Function calls - https://openai.com/blog/function-calling-and-other-api-updates

O