איך מודל שפה “מבין” שכתבת “חןרף” והתכוונת ל”חורף”?
בפוסט הזה נצלול לעולם של וקטורים ואמבדינג, ונגלה איך המודל מתמודד עם שגיאות כתיב בעזרת מתמטיקה חכמה – לא הבנה אנושית.
מנגנון החיזוי טוקנים כתשתית המבנית והכלכלית של הבינה המלאכותית. המאמר מפרק את המעבר מ”חשיבה” לניבוי סטטיסטי ומדגיש את הערך העסקי שבאופטימיזציית משאבים. התוכן מקשר בין ניהול טוקנים ליעילות תפעולית, בקרת סיכונים וניהול תשתיות מחשוב מתקדמות.
המאמר מספק מבט טכני על ה”טוקן” (Token), יחידת הבסיס של ה-AI הגנרטיבי. הוא ממחיש ויזואלית את תהליך הטוקניזציה, בו טקסט גולמי מפורק ליחידות משמעות קטנות ומומר לרצף של מזהים מספריים, כפי שמוצג בכלי הטוקניזציה של OpenAI. הבנת המעבר הזה ממילים למספרים חיונית לתפיסת האופן בו מודלי שפה מעבדים מידע בפועל.
המהפכה האמיתית של ה-Generative AI אינה טמונה רק ביכולת לייצר טקסט, אלא ביכולת להבין Context (הקשר) בצורה עמוקה ודינמית. בניגוד לטכנולוגיות עבר שהתייחסו למילים כאל יחידות סטטיות, מודלי שפה מודרניים (LLMs) משתמשים ב-Contextual Embeddings כדי להעניק למילים משמעות משתנה בהתאם לסביבתן. הבנה זו היא שמאפשרת למערכות בינה מלאכותית להבדיל בין “עכבר” כחיה לבין “עכבר” כציוד היקפי למחשב, מה שמהווה את התשתית לדיוק עסקי, ניתוח נתונים מתקדם ושיפור חוויית הלקוח.
באתר זה נעשה שימוש ב”קבצי עוגיות” (cookies) וכלים דומים אחרים על מנת לספק לכם חווית גלישה טובה יותר, תוכן מותאם אישית וביצוע ניתוחים סטטיסטיים. למידע נוסף ניתן לעיין במדיניות הפרטיות
