Facebook-f Linkedin X-twitter Instagram

קטגוריה: מודלי שפה – מדריכים (LLM)
מודלי שפה - מדריכים (LLM)
שלומי עובד

זיכרון במודלי שפה 🧠

הזיכרון במודלי שפה הוא מערך סינתטי המבוסס על דירוג ותיעדוף מתמטי של מידע ולא על חוויה אנושית. המערכת מחולקת לשלוש שכבות עיקריות: הצ’אט הנוכחי (Context Window), זיכרון מתמשך (Persistent Memory) וזיכרון חיצוני (RAG). הצ’אט הנוכחי פועל כלוח עבודה זמני המנוהל בשיטת FIFO, המבטיחה אופטימיזציה של משאבים ושמירה על רצף לוגי. הבנת שכבות אלו חיונית להבטחת שלמות הנתונים הארגונית וניהול סיכונים בסביבת עבודה מתקדמת.

קרא עוד »
יוני 9, 2025 תגובה אחת
Illustration showing the word "context" with a computer mouse on one side and a real mouse on the other, representing how AI language models use contextual embeddings to understand different meanings.
מודלי שפה - מדריכים (LLM)
שלומי עובד

Contextual Embeddings: איך מודלי שפה “מבינים” אותנו? 🐭🆚🖱️

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.

קרא עוד »
יוני 9, 2025 אין תגובות
Domino sequence on a dark background with a step-by-step process and lightbulb icons - illustrating how AI models predict the next word based on tokens.
מודלי שפה - מדריכים (LLM)
שלומי עובד

טוקנים בבינה מלאכותית (AI Tokens): מה זה ? 🧩🔗

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.

קרא עוד »
יוני 9, 2025 תגובה אחת
Chessboard with fallen silver pieces and standing gold king, surrounded by icons of strategy and planning – visual metaphor for how AI predicts token sequences like strategic moves in chess.
מודלי שפה - מדריכים (LLM)
שלומי עובד

חיזוי טוקנים: איך הבינה המלאכותית בונה תשובות

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.

קרא עוד »
יוני 9, 2025 אין תגובות
קוביות עם המילים Fake ו-Fact כסמל להזיות בבינה מלאכותית - AI hallucinations
מודלי שפה - מדריכים (LLM)
שלומי עובד

הזיות בבינה מלאכותית – AI Hallucinations

במערכות AI הזיות במודלי שפה (LLMs) הן פער בין ביטחון עצמי גבוה לבין דיוק עובדתי. עבור ארגונים השואפים להיות Data-Driven, מדובר במחסום אימוץ מרכזי. המפתח לפתרון אינו ניסיון לבטלן לחלוטין, אלא ניהול סיכונים חכם באמצעות ארכיטקטורת RAG, תהליכי Validation קפדניים והטמעת Human-in-the-loop. המאמר סוקר כיצד הופכים את ה-AI מכלי יצירתי למנוע עסקי מהימן ומבוסס דאטה.

קרא עוד »
יוני 9, 2025 2 תגובות
A glowing roulette wheel symbolizing randomness and non-determinism in language models רולטה מוארת כסמל לאקראיות ולחוסר דטרמיניזם במודלי שפה
מודלי שפה - מדריכים (LLM)
שלומי עובד

אקראיות במודלי שפה – זה לא באג – זו תכונה! 🎲

למה ChatGPT לא חוזר על עצמו – ואיך זה דווקא לטובתכם
מודלי שפה לא בנויים לתת תשובה אחת “נכונה” – הם בנויים לחקור, להפתיע ולשאול מחדש.
בפוסט הזה תגלו איך חוסר העקביות של המודל הוא דווקא כוח, ואיך תבנית אחת פשוטה – שבה אתם נותנים לו לשאול אתכם – יכולה לייצר לכם רעיונות שלא חשבתם עליהם בכלל.

קרא עוד »
יוני 9, 2025 אין תגובות

קישורים מהירים

פוסטים אחרונים

אנשי כספים זה בשבילכם

עקבו אחרינו

Facebook-f Linkedin-in X-twitter Instagram
© All Rights Reserved

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

קראתי