למה חשוב להבין את ההבדל בין מודל רגיל למודל ריזונינג?
בחודש אפריל 2025, עולם הבינה המלאכותית חווה פריצות דרך משמעותיות, במיוחד בתחום מודלי ההסקה (Reasoning Models).
כאשר אנו עובדים עם מודלי שפה (כמו ChatGPT), חשוב להבין מה עומד מאחורי ההחלטה איזה מודל לבחור. לא כל מודל מתפקד באותו אופן –
יש מודלים “רגילים” שפשוט משחזרים תשובות על סמך דפוסים שנלמדו,
ויש מודלים מתקדמים יותר שמבצעים ריזונינג (הסקה) – כלומר, חושבים שלב אחר שלב כדי להגיע למסקנה מדויקת או פתרון יצירתי.
🧠 מאפיינים של מודל ריזונינג (הסקה)
- חשיבה שלב אחר שלב: מודלים אלו מפרקים בעיות מורכבות לשלבים קטנים, מבצעים ניתוח לוגי בכל שלב ומגיעים לפתרון סופי.
- דיוק גבוה במשימות מורכבות: מתאימים במיוחד למשימות הדורשות הבנה עמוקה, כמו פתרון בעיות מתמטיות, ניתוח טקסטים מורכבים ותכנון אסטרטגי.
- זמן תגובה ארוך יותר: בשל תהליך החשיבה המדורג, זמן התגובה של מודלים אלו ארוך יותר ממודלים רגילים.
- שימושים נפוצים: פתרון בעיות לוגיות, ניתוח נתונים מורכבים, תכנון תהליכים וקידוד מתקדם.
🧠 מאפיינים של מודל שפה רגיל
- גישה סטטיסטית: מתבסס על הסתברויות של רצפי מילים כדי לחזות את המילה הבאה.
- מהירות תגובה גבוהה: מספק תשובות מהירות, אך לעיתים פחות מדויקות או מעמיקות.
- שימושים נפוצים: השלמה אוטומטית, תרגום בסיסי, מענה על שאלות פשוטות ויצירת טקסטים כלליים.
- הבנת הקשר מוגבלת: קושי בהתמודדות עם משימות הדורשות הבנה עמוקה או הסקה לוגית.
אז איך לכתוב פרומפטים למודלי Reasoning?
🟣 1. להגדיר מטרה ברורה
– מה בדיוק אני רוצה שהמודל ישיג או יפיק?
🟣 2. לתת הקשר רלוונטי
– לספק רקע חיוני שיעזור למודל להבין את “התמונה הגדולה”.
🟣 3. להגדיר פורמט פלט רצוי
– לבקש מראש איך להציג את התוצאה (למשל: רשימה, טבלה, דוח קצר).
🟣 4. לתת הנחיות מגבילות (“גבולות גזרה”)
– למשל: “אל תמציא עובדות”, “אם אין מידע – תגיד שאין”, וכדומה.
למה זה כל כך חשוב?
- מודלים חדשים לא צריכים שתכתיב להם כל שלב.
- ככל שניתן למודל ריזונינג יותר חופש חכם, נקבל תשובות יותר מדויקות, מתקדמות ויצירתיות.
- גישה ישנה (“שלבים מדויקים”) עלולה לחנוק את היכולת שלהם להגיע לפתרונות חכמים.
מה חשוב לדעת ?
מודלים חדשים מסוג ריזונינג כמו כמו לדוגמא הגרסאות המתקדמות של GPT, אכן מציגים שיפור ביכולת “לחשוב”.
אך יחד עם זאת חשוב לדעת כי עצם היכולת “להעמיק” אינה מבטיחה אמינות גבוהה יותר.
גם מודל שחושב בצורה לוגית יכול לטעות. למה?
- הוא עלול להמציא עובדות (Hallucinations) בשכנוע רב, גם אם ההיגיון תקף.
- הוא מסתמך על הקשר סטטיסטי מהאימון, לא על מידע בזמן אמת.
- הוא לא יודע מתי הוא לא יודע – הוא ינסה להשיב, גם כשחסרה לו הבנה או נתונים.
- לעיתים הוא “מרחיב” את השלבים הלוגיים, אבל מתבסס על הנחות שגויות.
לסיכום 💡
מודלי הסקה (Reasoning) מביאים קפיצת מדרגה ביכולת החשיבה של בינה מלאכותית, אך דורשים ניסוח פרומפטים מדויק, בדיקת אמינות התשובות, ושימוש בשיקול דעת אנושי. הם כלי עזר חזק – אך לא תחליף להחלטות קריטיות.
