בניתי GPT מיוחד ל-Black Friday שמוצא את המחירים הכי זולים שכוללים משלוח לישראל!
תהנו!

https://chat.openai.com/g/g-991wF0rMv-black-friday-deal-finder-for-israel

סופסוף!! אוטומציות ב-GPTs - המדריך השלם וללא קוד!!!!

בסרטון זה אסביר כיצד ניתן להוסיף "כוח על" ל-GPTs שלנו באמצעות יצירת Actions וחיבור למערכת האוטומציה המדהימה Zapier שמאפשרת ליצור חיבורים לאלפי אפליקציות.

בסרטון בחרתי להדגים, לבקשתכם, כיצד ניתן לשמור מידע ישירות מה-GPT למסמך ב-Google Docs וגם כיצד ניתן לפרסם פוסט ישירות מה-GPT לעמוד פייסבוק שתחת ניהול שלנו. בנוסף אני גם מסביר איך תוכלו ליצור כל אוטומציה שתרצו!

https://youtu.be/RwxrFJnQBek?si=ngTGW7ByHD0FyANu

וואו! אובדן עשתונות ב-OpenAI: אחרי הריקושטים שההנהלה מקבלת ממשקיעים ומעובדים לאור פיטורי המנכ״ל סם אלטמן, אובדן העשתונות ממשיך ועכשיו מסתבר שבחברה פנו לחברת אנתרופיק (״אמא של קלוד״) לבחון אפשרות למיזוג בין החברות!

נזכיר שמייקרוסופט השקיעה ב OpenAI ואילו אמאזון השקיעה באנתרופיק.

אובדן המנהיגות והעשתונות של החברה מסמל משהו מאוד מטריד בדרך שבה היא מתנהלת. המשקיעים כבר על הגדרות, רוב מוחלט של העובדים מאיימים להתפטר, ומייקרוסופט כבר גייסה את אלטמן וגרג לשורותיה. האם תם תור הזהב של OpenAI?

*תודה לעומר הררי על הבאת הידיעה לתשומת ליבי*

*יובל אבידני - HACKIT*

עדכון משמעותי באתר ההסברה שלי: סרטוני הוכחה של דובר צה"ל לפשעי המלחמה של חמאס - והכל באנגלית כך שאודה על שיתופים.

I updated Swords of Iron WAR website to include a new section showing IDF Evidences of Hamas terror actions and war crimes, everything is in english so please share!

https://barzel.info/idf

למה AI צריך כרטיסי מסך חזקים עם יחידות עיבוד גרפיות רבות (GPU)? ולמה זה הפך בעלי המניות של חברת NVIDIA למורווחים בטירוף? בואו נדבר על זה.

אלגוריתמים של בינה מלאכותית, או יותר נכון - של למידת מכונה, ידועים ככאלה שצורכים המון כוח מהמשאבים של המחשב. ואם נדייק - צורכים המון כוח מכרטיסי המסך של המחשב, שבהם קיימת חומרה שנקראת "יחידת עיבוד גרפית", שבמקורה מיועדת לאפשר לאנשי גרפיקה עבודה על תוכנות מאוד מורכבות וכבדות.

מלבד אנשי גרפיקה או גיימרים, שצריכים מחשבים חזקים כדי להריץ את הכלים הגרפיים ו\או המשחקים הכבדים שלהם, גם מדענים וחוקרים שמשתמשים המון בפעולות חישוביות נעזרים במחשבים כאלה.

כפי שכתבתי המון, בינה מלאכותית היא מטריה שתחתיה יש המון קטגוריות. למשל: למידת מכונה נמצאת תחת המטריה של בינה מלאכותית. ותחת למידת מכונה יש מה שנקרא למידה עמוקה, למידה באמצעות סוג של העתקה של מבנה רשת הנוירונים שיש לנו במוח. מעין רשת שמחברים בין נוירונים, שחשמל עובר ברשת, וכך מידע עובר, כאשר תהליך העברת המידע בין הנוירונים במוח הוא תעלומה גדולה ופשוט פלא של בורא עולם.

בהקשר של למידת מכונה, או מדויק יותר - למידה עמוקה, מה שאנחנו מנסים להגיע אליו באמצעות למידת מכונה הוא פיתוח יכולת של מחשב לנבא תוצאה בהינתן קלט מסוים.

למשל:
- אנו אוספים המון תמונות של חתולים מכל הסוגים, מזינים את כל התמונות לרשת נוירונים (רשת נוירונים יכולה להיות מסוגים שונים, לא נתעכב על זה כרגע), ואז מתחיל תהליך למידה. הרשת לומדת מה זה חתול ואיך הוא נראה.
- לאחר מכן, כאשר הסתיים תהליך הלמידה, אם נזין לרשת תמונה של כלב או תוכי, אנו מצפים שהרשת תגיד שלא מדובר בחתול, כי היא יודעת כבר איך נראה חתול, וכלב או תוכי זה לא חתול.

אבל איך זה קורה מתחת למכסה המנוע?
- כמו שאמרנו, שלב ראשון: איסוף של המון מידע. זה יכול להיות תמונות של חפצים או בעלי חיים, זה יכול להיות טקסטים (כמו רשת נוירונים שיודעת לכתוב שירה), זה יכול להיות אבחון רפואי וזה יכול להיות ניבוי הצלחה של טקסט לקמפיינים.
- שלב שני: בניית רשת הנוירונים עצמה. עלינו להגדיר מה ייכנס לרשת, ומה אנחנו מצפים לקבל ממנה. למשל: הזנה של תמונות, ובתוצאה: האם חתול או לא. האם חולה או בריא. האם גידול ממאיר או שפיר וכך על זה הדרך.
מה שנכנס לרשת הנוירונים נקרא הקלט שלנו.
מה שיוצא מרשת הנוירונים נקרא הפלט שלנו, וגם הנוירונים שלנו. אם למשל נרצה לדעת תשובה של "כן חתול" או "לא חתול" מדובר בפלט של 2 אפשרויות: כן או לא. באותה מידה אנחנו יכולים לבחור פלט אחר, כזה שמסווג בעלי חיים ל"חתול" "כלב" "דג" וכדומה.
- שלב שלישי, משקולות ו"הטיות". אסביר: כל דבר שאנחנו מכניסים לרשת הנוירונים שלנו כולל גם "משקל" מסוים, שזה מספר עשרוני (כמו למשל 1.3242 או -0.182901 וכדומה), וגם "הטיה" (Bias).
במילים פשוטות, נניח שאנחנו מזינים לרשת שלנו את המספרים:
1,2,3

לכל אחד מהמספרים יש משקולת משלו.
נניח שהמשקולת של 1 היא 0.3
נניח שהמשקולת של 2 היא -0.12
נניח שהמשקולת של 3 היא 9.4

אפשר לייצג את זה כך:
קלט = [1,2,3]
משקולות = [0.3, -0.12, 9.4]

בעצם יצרנו 2 רשימות, אחת של קלט ואחת של משקולות.
זה לא מספיק, כי צריך גם פלט, אז נניח שאנחנו מזינים 3 מספרים בהתחלה, אבל רוצים לקבל רק תוצאה אחת, של האם המספר זוגי או לא. איך זה יקרה? נגדיר שאחרי החישוב שיתבצע, יהיה טווח בין 0 ל-1. מה שקרוב ל-1 הוא מספר זוגי, ומה שקרוב ל-0 הוא מספר אי זוגי.

כך אם נציג לרשת את המספר 5, הפלט יהיה 0, כי 5 הוא אי זוגי. וכן הלאה.
בפועל, מה שזה אומר:
- עלינו ליצור רשת נוירונים, שתעבור תהליך למידה של מספרים.
- עלינו לתכנן את הרשת, להגדיר מה ייכנס, איזה מספרים יוזנו בתהליך הלמידה, וגם להגדיר ש-0 זה אי זוגי ו-1 זה זוגי (0 מסמל אי זוגי, ו-1 מסמל זוגי)
- לאחר מכן נתחיל תהליך "למידה" - וזה הקסם האמיתי. כי מה שיקרה הוא שהרשת תתחיל "ללמוד" לפי המטרה שנגדיר לה. אבל תהליך ה"למידה" הוא לא יותר מאשר פתרון מתמטי: איזה ערכים צריך לתת למשקולות של כל אחד מהערכים, ואיזה "הטיות" צריך לתת לכל ערך, כדי שהתוצאה תהיה מדויקת ותציג האם מספר הוא זוגי או לא, האם חולה בריא או לא, האם בעל חיים הוא כלב חתול דג או ציפור וכך הלאה.

ועכשיו מגיעים לפואנטה:
תהליך הלמידה הוא לא יותר מאשר המון הכפלות של מספרים זה בזה. המון. בכמויות אדירות. כפל של רשימת מספרים ברשימת מספרים אחרת. ממש כמו בדוגמא למעלה. זה נקרא כפל וקטורי, וזה ממש אלגברה, אלגברה לינארית.

תהליך ההכפלה דורש מהמחשב לחשב שוב ושוב ושוב. המעבד הרגיל של המחשב יכול לחשב בצורה טורית, חישוב של מספר, ועוד חישוב, ועוד הכפלה של רשימה ברשימה אחרת. אבל מה אם היינו יכולים לעבוד במקביל? להכפיל המון רשימות בהמון רשימות אחרות *בו זמנית*?

מסתבר שיחידות עיבוד גרפיות, GPU, יודעות להכפיל רשימות ברשימות אחרות במקביל בצורה מדהימה ומהירה מאוד. ככל שה-GPU חזק יותר, ככה ההכפלה מהירה ויעילה יותר. וכל ההכפלה הזו זה בעצם תהליך הלמידה של רשתות נוירונים.

אז כדי לסכם:
- רשת נוירונים היא סוג של למידת מכונה, ליתר דיוק - למידה עמוקה.
- רשת נוירונים מסוגלת ללמוד את מה שאנחנו מזינים אליה ולתת פלט מדויק בהתאם.
- תהליך הלמידה של רשת נוירונים הוא לא יותר מאשר מכפלה של רשימות של מספרים זו בזו. בכמויות אדירות.
- המעבד הרגיל שלנו עובד בטור, אחד אחרי השני, ואילו יחידות עיבוד גרפיות, GPU, עובדות בצורה מקבילית, מה שמאפשר ביצוע פעולות מתמטיות של אלגברה לינארית בצורה מהירה ויעילה יותר.
- כשאנחנו רוצים לעבוד עם מודלים של בינה מלאכותית כמו יצירת מודלים של תמונות של אדם, קול של אדם, כשאנחנו רוצים ליצור תוכנה שמסוגלת לזהות פנים, לקרוא שפתיים, לתמלל, כל אחד מהפיתרונות האלה דורש יצירה של רשת נוירונים מתוכננת היטב.
- ככל שנזין יותר מידע לתהליך האימון, נוכל לקבל תוצאות על קשת רחבה יותר של שאלות.
- המטרה שלנו היא שהרשת תחשב לבד את המכפלות המתמטיות עד שתמצא את "הנקודה המתוקה" שבה כל המשקולות התאזנו והיא יודעת לנבא כמו שצריך.
- ברגע שהרשת מוצאת את הנקודה - צריך להפסיק את תהליך האימון, כי אחרת יתבצע לימוד יתר שפוגע בתפקוד המודל

הערה:
- בשלב הראשון, הרשת לא יודעת מה המשקולות של כל "נוירון", היא זורקת סתם מספרים ובוחנת את התוצאה

האתגרים בעבודה עם למידה עמוקה:
- איך לתכנן חישוב נכון של המשקולות (שזה בעצם תהליך הלמידה)
- באיזה מודל להשתמש כדי שהחישוב יהיה הכי מוצלח והכי יעיל
- זאת ועוד לפוסטים הבאים

איך מפתחים רשתות נוירונים?
- יש את SCRATCH, פלטפורמה ללא קוד שמאפשרת את זה
- יש את פייתון, אפשר באמצעות קוד קלאסי של פייתון לפתח את זה, אפשר גם להשתמש בספריות כמו NumPY של פייתון שמבצעות חישובים של אלגברה לינארית
- יש סביבות פיתוח של למידה עמוקה כמו PyTorch או TensforFlow שזה עולם שלם

כל מה שכתבתי פה מסביר את התפוצצותה של חברת NVIDIA שמתמחה שנים רבות בייצור כרטיסי מסך בעלי יחידות עיבוד גרפיות, GPU, חזקים במיוחד. שלנוכח עליית ה-AI, עלה הצורך ביצירת רשתות נוירונים, שזה מצריך GPU חזק, שמוביל לפתרון יעיל של ההכפלות המסובכות האלה

*יובל אבידני - HACKIT*

שמח לבשר שפיתחתי מחברת תמלול חדשה וחכמה שמסוגלת לתמלל ואפילו לתרגם משפת מקור לשפה אחרת!

המחברת כוללת את הפעולות הבאות:
1. להעלות קובץ מדיה (וידאו \ אודיו) בפורמטים: mp3 mp4 wav mov avi mpeg m4a ogg
2. כיווץ של גודל קובץ המדיה לתמלול מהיר יותר
3. בחירת שפת המקור (תומך בעשרות רבות של שפות כולל עברית)
4. תמלול וקבלת התוכן בקובץ TXT וגם בקובץ SRT שמתאים לעורכי וידאו
5. תרגום של קובץ ה-TXT וקובץ ה-SRT לשפה אחרות (כאמור, תומך בעשרות רבות של שפות - כולל עברית יידיש כורדית ועוד!)
6. הורדה של הקבצים
7. תומך גם בקבצים ארוכים (בדקתי על קבצים באורך של 75 \ 25 \ 3 \ 1 דקות)

לתשומת לב:
* נדרש מנוי לגוגל קולאב כי מוכרחים לעבוד עם GPU
* המחברת זמינה לאחר רכישה, מטרת הרכישה היא לתמוך בפעילות שלי, *ניתן לרכוש בכל מחיר שנראה לכם הוגן תמורת העבודה שלי, אתם יכולים להזין כל סכום, החל מ-1$ ועד ל-1000$* (מי אני שאתנגד??)
* יש הוראות מפורטות במחברת - איך להפעיל, מה להריץ וכו'
* לאחר רכישה מקבלים גישה להורדת המחברת בפורמט שמתאים לגוגל קולאב, יש להעלות אותה (הכנסתי הוראות)
* אעלה סרטון הדרכה מפורט בהמשך

https://transcribe.yuv.ai/

בוקר טוב עם 2 GPTs חדשים שיצרתי:

1. מחלץ תוכן של אתרי אינטרנט ושומר אותו בקובץ טקסט כך שניתן אח״כ ליצור GPT חדש ולטעון אותו ל Knowledge שלו, ולקבל GPT מותאם אישית לתוכן של אתר ספציפי - https://chat.openai.com/g/g-09lTrRilC-yuv-ai-web-content-extractor

ייתכנו שגיאות בשל עומסים רבים שיש עליו כרגע. אפשר לבקש איזה חלק רוצים לחלץ מהאתר, כל מה שצריך לרשום זה קישור לאתר ומה רוצים לקבל (סיכום / תוכן של עמוד ספציפי / תוכן של דף בית). הוא לא נועד לעקוף חומות אבטחת מידע.

2. מורה ללמידת מכונה / למידה עמוקה - משיב על שאלות שקשורות ללמידת מכונה, מלמד מרמת בסיס עד לרמה מתקדמת, מספק דוגמאות ליצירת רשתות נוירונים בקוד, מסביר במילים פשוטות וגם יכול לצייר המחשות של רשתות נוירונים - https://chat.openai.com/g/g-YimSTPMte-deep-learning-master

תהנו!

*יובל אבידני - HACKIT*

אתר ההסברה שלי הושק לפני כחודש וכבר גלשו בו 12,000 מבקרים שביצעו כ-30,000 פעולות.

אמנם אני לא משרד יחסי ציבור ולא גוף ציבורי, אלא אדם פרטי שדחף יוזמה של הסברה. אבל מעודד וממלא מוטיבציה לגלות שיוזמה פרטית של הסברה התפוצצה עם מספרים כאלה ברחבי כל העולם!

תודה תודה תודה, אשמח להמשיך בשיתופים 🙏

כתובת: https://barzel.info

לבקשת רבים - מצרף את רשימת חלק מהפיתוחים שלי במסגרת מאבק ההסברה (יוזמות פרטיות שלי):

אתר הסברה שמכיל קישורים שמסייעים לישראלים שצריכים עזרה : נפגעו:
https://barzel.info

תיעוד הזוועות:
https://barzel.info/gallery

צ׳אט הסברה בכל השפות מבוסס בינה מלאכותית כולל תיעודים גרפיים והפניות לאתרים חדשותיים בעולם:
https://chat.barzel.info

צ׳אט הסברה בכל השפות מבוסס בינה מלאכותית לטלגרם ללא חומרים גרפיים אך עם ראיות (סרטונים) של דובר צה״ל:
https://t.me/SwordsWarBot

גלריית תיעודים של דובר צה״ל:
https://barzel.info/idf


צ׳אט GPT בכל השפות הסברה למלחמה ללא חומרים גרפיים:
https://chat.openai.com/g/g-mzCFNM3Qq

צ׳אט הסברה של יחסי ישראל-פלסטינים, מבוסס בינה מלאכותית, ללא חומרים גרפיים, תומך בכל השפות:
https://chat.openai.com/g/g-uq2WA4I1m

מערכת התאמת זיהוי פנים של חטופים:
https://faces-ai.streamlit.app/

כתבה מאתר וואלה שבה אני מופיע בקשר לפיתוחים שלי:
https://marketing.walla.co.il/item/3616233

זה על קצה המזלג 🫡
*יובל אבידני - HACKIT*

רוצים לדעת איך לפתח בקוד רשת נוירונים מאפס? הנה הנחה מגניבה ובלעדית למה שצריך כדי ללמוד את זה!

אחד האנשים שאני הכי נהנה ללמוד מהם על AI ותכנות של רשתות נוירונים בפייתון הוא הריסון קינסלי, בחור מוכשר עם ערוץ יוטיוב של מיליוני צפיות. הוא גם חיבר ספר מדהים על איך לפתח רשתות נוירונים ללמידה עמוקה, מאפס, בפייתון, והוא מסביר מדהים ומשלב אנימציות מרהיבות.

פניתי אליו לקבל הנחה לקהילה והצלחתי להשיג קופונים בודדים בלבד שמפחיתים את המחיר של העותק הדיגיטלי מ-29$ ל-9$ בלבד!

כמובן שרכשתי, ומשתף אתכם בקופון (לא יוצא לי כלום מזה) - DX22KH82CE8E (מזינים אותו לפני התשלום).

קישור למידע על הספר - https://nnfs.io/

קישור לערוץ שלו - https://youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDcjD5BAw2DxE6OF2tius3V3&si=x4xMa-cjeXuijsih

ממליץ בחום למי שמסוגל ללמוד לבד ובאנגלית (שזה הכרחי בכל מקרה בתחום הזה) - תהנו!!!!

מדריך: תמלול חכם מבוסס AI בכל השפות עם גוגל קולאב!!

בסרטון זה אדריך כיצד להשתמש במחברת גוגל קולאב שפיתחתי שמסוגלת לקבל קבצי מדיה ו\או קישורי יוטיוב ולתמלל לכל שפה, לייצר קבצי TXT ו-SRT שמשמשים עורכי וידאו. בנוסף אני מדגים כיצד להשתמש בקבצי SRT וכיצד ניתן לתרגם באמצעות המחברת קבצי TXT ו-SRT כמעט לכל שפה שקיימת על הגלובוס!!!


https://youtu.be/9TjwGmQF25k

*NoCamels published an article about my Israeli AI ChatBot that SHOWS THE TRUTH about the war to the world!*

I was proud to use my development and AI knowledge to develop an important tool that over 13K users used in the past month from all over the world!

I wish to thank Ariel Grossman for working hard on this piece and publishing it to the world.

https://nocamels.com/2023/11/israeli-see-the-truth-chatbot-fights-deniers-of-hamas-massacre/

מדגים את היכולת החדשה של Leonardo Live Canvas: תודה לדנה אקרמן, מנהלת קהילת מידג'רני ישראל שהביאה את החידוש לתשומת ליבי בקהילת HACKIT!

כתובת: https://app.leonardo.ai/live-canvas

פרק AI חם מהתנור!! והפעם - צלילה למעמקי הלמידה העמוקה ורשתות הנוירונים!!

בפרק זה נצלול לעומק בכל הקשור ללמידה עמוקה ורשתות נוירונים. נדבר על מה זה למידת מכונה "עמוקה", מהי רשת נוירונים, כיצד היא בנויה, מה זה אימון ואיך הוא מתבצע, מהן סוגי רשתות הנוירונים השונות - ועוד.

אשמח אם תאזינו, תשתפו, תדרגו, תגיבו ותגידו מה דעתכם. זמין בקישור ובכל הפלטפורמות (ניתן להיכנס לקישור ולהאזין אונליין או לבחור ב- Listen On ולבחור את הפלטפורמה המועדפת עליכם)
https://rss.com/podcasts/ai-hacks/1252509/

*הווידאו שהכנתי לכם אדיר: שרטטתי, לחצתי, והופ: קיבלתי אתר כולל קוד המקור שלו!*

האתר tldraw אפשר תמיד לשרטט ולצייר על קנבס. כעת הוא הטמיע חיבור ל-GPT-Vision, ובלחיצת כפתור יודע לקחת את השרטוט ולהפוך אותו לאתר סטטי של ממש שניתן לגלוש בו מיידית!!

ישאלו השואלים: מה זה שונה מ-GPTV שאנחנו כבר מכירים בצ'אט?
תשובה: מה שחדש הוא החיבור הישיר דרך אתר שמאפשר לשרטט קנבס! אנחנו משרטטים, לוחצים, והופ! בלי להוריד או להעלות את התמונות שוב ושוב, עם אפשרות לשנות במקום, מאוד קל ונוח!

מה צריך? המון דימיון ויצירתיות, והזנה של OPENAI API KEY שיש לו גישה ל-GPTV.

חפשו tldraw ai במנוע החיפוש האהוב עליכם! תודה לחברת הקהילה, המעצבת מירי אורנשטיין שהסבה את תשומת ליבי לכלי האדיר הזה!

*יובל אבידני - HACKIT*

אני ממש מתרגש סופסוף לשתף פרק חדש בפודקאסט ההאקינג שלי, HACKIT, והפעם בנושא לוהט: ה-DARKNET!

בפרק זה נדבר על הרשת האפלה (ה-DARK NET או ה-DEEP WEB), אסביר מהי, למה היא משמשת, מה זה פרוטוקול TOR, איך משתמשים בדפדפן TOR כדי לגשת לרשת האפלה, מה הסיפור של האתרים בסיומת ONION, מה משמעות סמל הבצל ברשת האפלה, אתן טיפ ל-2 אתרים מגניבים, אחד שמנטר אתרי "בצל" חדשים ואחד שמאפשר לבדוק יתרת ביטקוין בכל ארנק, ואפילו כבונוס נוסף - אסביר איך אפשר בעצמנו לבנות אתר בסיומת onion שיוטמע ברשת האפלה.

קישור מטה (שימו לב שניתן לבחור בקישור ב-Listen On ואז לבחור ספוטיפיי או כל פלטפורמה אחרת שאתם מעדיפים)

https://rss.com/podcasts/hackit/1259314/

ערוץ היוטיוב של HACKIT נולד לפני שנה.
מאז:
כ-45 סרטונים שיצרתי
2238 מנויים
מעל 55 אלף צפיות

אוהבים את התוכן שלי וזה תמיד מרגש לראות.

תודה לכל צופה וצופה! 👑

קיבלתי הבוקר גישה ל-PIKA והתחלתי להצדיק אותה!
השתמשתי ביכולת ה-Edit, שמאפשרת לסמן איזור בווידאו שיצרנו ולהחליף אותו (מעדכנים את הפרומפט).
אמנם זו רק טעימה ראשונה - אבל עפתי! שאפו!

*יובל אבידני - HACKIT*