כולם רוצים היום לבנות בוט AI לאתר, בלי קוד. למה שלא תרוויחו מזה בקלי קלות?

היום בערב יש וובינר של Fastbots.ai , פלטפורמה קלה בטירוף להקמת בוטים לאתרים עם מאגרי ידע. הקטע הוא שהוובינר הוא למי שרוצה להקים שם בוטים עבור לקוחות. להפוך לסוכנות. כל כך קל להקים בוטים ולהטמיע אותם שזה הזוי. חצי שעה-שעה, בלי קוד, ויש לכם צ׳אט בוט AI באוויר שמשיב על מאגר ידע משלכם. בכל השפות כמובן.

זה כל כך קל, ולהפוך לסוכנות שבונה ומוכרת את זה ללקוחות זו הזדמנות משוגעת בעיני. אני לא מרוויח פה כלום, 0, אבל משתף כי אני מאוד מאמין במוצר הזה ובקלות שלו ומודה מאוד לשני בורשטיין, מנהלת קהילת AI Hub התותחית, שהכירה לי את הכלי המשוגע הזה.

מוזמנים להירשם לוויינר שלהם פה, בחינם: https://event.sessions.us/b7bf50f0-784b-480c-982c-d31cb771911b/fastbots-white-label-agency

ממליץ בחום, באמת. הערב, נדמה לי 9 שעון ישראל.

*יובל אבידני - HACKIT*

עזבו הכל וצפו בזה!! שיחת טלפון בתור ביבי בזמן אמת עם AI!!

וואי וואי מה עשיתי ל @Ori bejerano , השתמשתי בכלי שמצליח לשנות את הקול שלי בזמן אמת לקול של המודל - במקרה הזה - ביבי. ממש הוצאתי שיחת טלפון, הקול שלי הומר לביבי, ואורי בצד שלו שומע רק את ביבי ובכלל לא אותי! כאן בסרטון אתם שומעים הקול כדי להמחיש את השינוי בזמן אמת, אבל בשיחה אתם תשמעו רק את ביבי! מטורף! דמיינו מה קורה אם זה מגיע לידיים לא טובות, אם משתמשים בקול שלכם, של האישה הילדים, שבבחירות תקבלו פתאום שיחה עם מסר הפוך, ושמישהו יתקשר לבנק להזדהות בקול שלכם!

למי שפספס/ה - מצרף צילום מסך ממגזין החדשנות האדיר של אלתא, שבו הכתב אביה שקיף והעורכת מלי מרטון בחרו לפרגן לתוכן שלי, ואין יותר מרגש ומספק מזה. תודה אדירה, לא מובן מאליו! ותודה לכל עשרות אלפי המאזינים העוקבים והצופים שלי, כיף שאתם/ן פה! ❤️

מזכיר שקישורים לכל התכנים שלי אפשר למצוא ממש פה - https://linktree.com/hackit.co.il

בוקר טוב! זה הזמן להחזיר קצת אהבה 😬 גיקטיים פותחת את המועמדות לפודקאסט הטוב ביותר. אשמח אם תקדישו כמה רגעים להיכנס לקישור מטה ולפרגן לפודקאסטים שלי - HACKIT על האקינג בעברית וגם על AI HACKS על בינה מלאכותית.

1. נכנסים לקישור - https://www.geektime.co.il/israel-top-and-best-podcasts-of-2024-pre-vote/
2. ממלאים את הפרטים ואת ההמלצה
3. זוכים לישועות!

תודה מראש 🙏❤️

קבלו את ברהנו טגניה מטביע מעל דווייט הווארד! איך? FACEFUSION עם קצת KAPWING לעריכה!

#NBA #DF #AI #DEEPFAKE #N12 #ערבטוב #ברהנוטגניה #חדשות12 #חדשות @brano.tagnia_official

איך הגיב חומוס אליהו לשיחת הטלפון מאליהו? 😬

טכניקה:
שימוש ב RealTime Voice Changer בגוגל קולאב
אימון מודל על הקול של אליהו ב RVC
חיבור הסטרימינג של התוכנה לתוכנת סטרימינג לוקאלית, למיקרופון וירטואלי, ולתוכנה להוצאת שיחות טלפון

#אליהויוסיאן #חומוס #חומוסאליהו #RVC

יאללה צפו ותנו פרגון לסחבק! https://vt.tiktok.com/ZSFNe9GCn/

״מאיפה מתחילים ללמוד AI?״
״מה זה בכלל מעבר ל-Buzz Word?״

אז הנה, קורס חינמי וחדש של ״הכהן הגדול של AI״, אנדרו ינג המדהים, שמסביר מאפס מה זה. מה זה למידת מכונה. מה באמת אפשר ליצור. מה המגבלות. הכל חינם בקורסרה, באנגלית אבל וואו. חידש לי על ההתחלה עם ANI לעומת AGI!

והכל פה בקליק - https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone

תנו בראש ובהצלחה!
*יובל אבידני - HACKIT*

אני מנסה להילחם
בחשיפה הזוועתית של אינסטגרם,
אז פתחתי חשבון חדש
שכל כולו יהיה AI מגניב.
בואו!

https://www.instagram.com/yuval.ai?igsh=MTJtNXU4Ynk2Nmd3MA%3D%3D&utm_source=qr

קצת סדר במודלים של שפה:

מודלים סגורים שניתן לדבר איתם הם GPT, קלוד, בארד (ג׳ימיני). נכנסים לאתר - יש ממשק. מתכתבים.

מודלים פתוחים שניתן לדבר איתם הם: Llama-2, Mixtral, Falcon, Wizard ועוד רבים רבים שמופיעים בחינם ב HuggingFace, האתר שמרכז את כל כלי הAI החינמיים, שעבדו עליהם קשה מאוד. כאן, מורידים את המודלים, מתקינים תוכנה מגשרת כמו GPT4ALL או OogaBooga או LMStudio, בוחרים את המודל שהורדנו, ומתחילים להתכתב בממשק של התוכנה הזו.

מודלים סגורים - כל המידע שלנו יישלח על גבי האינטרנט ויעבור דרך אותן חברות.

מודלים פתוחים - כל המידע יישלח רק לאיפה שנבחר להטמיע את הממשק שמריץ את המודל הפתוח.

למה להשתמש במודלים סגורים? רמה גבוהה, מובילים, ממשק קל ידידותי ונוח.

למה להשתמש במודלים פתוחים? כדי לשמור על פרטיות, כדי להשתמש במודל שפה שאינו מצונזר.

חשוב לציין שגם GPT למשל, וגם מודלים פתוחים כמו לאמה-2 מאפשרים לנו לבצע Fine Tuning. שזה אומר לקחת את הידע הבסיסי של המודל, ולהוסיף עליו שכבות של ידע שאין לו, ושנרצה שהוא ידע.

חשוב גם להבין שמודל שפה ״סך הכל״ חוזה את המילה הבאה ברצף. אין לו הבנה אנושית. אין לו עומק. אין לו מחשבה. הוא מקבל רצף של טקסט, ועל בסיס מאגר הידע שהוא אומן עליו, הוא מנבא את המילה הבאה. מכאן גם הפתח להזיות של המודלים, או לכך שלא עוזר להיות מנומסים ולומר בבקשה, או לבקש לפתור בעיות מורכבות מדי. זה יהיה שלב 2, בעתיד. אבל כרגע זה ממש לא שם. גם Fine Tuning זה תהליך מייגע ולא תמיד הכי כדאי. תהליך מקביל של הוספת ידע יכול להיות באמצעות שילוב של מאגר ידע צד ג׳ ותשאול שלו כאשר למודל הבסיס חסר ידע. כאן נכנס כל עולם ה Embeddings, ה RAG, ועוד ועוד.

אבל לפני הכל שנבין:
מודל שפה הוא ״סך הכל מודל שפה״ שחוזה את המילה הבאה ברצף של טקסט, אפשר להעשיר אותו, אפשר לשכלל אותו, אבל לזכור שהוא רק מודל שפה, שמוגבל בגודל הזיכרון שיש לו. ברגע שמבינים את זה, מבינים איך נכון יותר לעבוד איתו.

כל הישועות!
*יובל אבידני*


ושמישהו יסביר לי למה Artflow מתעקש לתקוע לי שפם בכל תמונה 🤦🏻‍♂️

וואו! הסוף לסטייבל דיפיוז׳ן? חברת StabilityAI, היוצרים של סטייבל דיפיוז׳ן, השיקו פיתוח חדש שנקרא סטייבל קסקייד (Stable Cascade), שעובד מהר יותר, יותר זול לאמן, והוא תומך גם ב ControlNet , לורה, LCM, IP-Adapter ועוד. האם יש כאן מהפכה של ממש? ימים יגידו.

בינתיים תוכלו לקרוא הכל ממש פה ולקבל גישה לקוד המקור- https://huggingface.co/stabilityai/stable-cascade

*יובל אבידני*

מרק צוקרברג בסרטון מאוד מעניין: ״ניסיתי את המשקפיים החדשות של אפל, שלנו זולה יותר פי 7, וטובה יותר כמוצר מתחרה״.

האמת, הוא חידש לי לגבי המוצר שלו. אין ספק שהוא צודק מבחינת מחיר וטכנולוגיה, אבל כרגיל אפל זו אפל ובסוף ה Fine של המוצר הוא זה שמכריע.

המקור פה - https://www.instagram.com/reel/C3TkhmivNzt/?igsh=cG05a2FtNG5tcmhu

*יובל אבידני*

אביתר אדרי היקר מפרגן לי והעלה את הפוסט שלי לאתר שלו - מוזמנים לקרוא!

https://letsai.co.il/yuvalavidanillm/

התעייפתי מהחידושים של ה-AI. בהתחלה הרגשתי וואו, עכשיו מרגיש More of the same פשוט טוב יותר. מירוץ שלא נגמר. מיציתי את זה, אבל אני סקרן מאוד לגבי יכולות *חדשות* שנגלה, כמו מודלים שמשתפרים בזמן אמת תוך כדי ריצה, שיח בין סוכנים, ועוד

vבשורה מרגשת שעברה מתחת לרדאר: הכלי החזק של לנגצ'יין, שנקרא LangSmith הושק לאחרונה לכולם!

עד לאחרונה, הכלי הזה היה נגיש רק למי שיש הזמנה אקסקלוסיבית. בסוף השבוע האחרון לנגצ'יין פתחו אותו לכולם וזה מרגש. למה? כי הכלי הזה:
* מסייע בפיתוח אפליקציות שמתממשקות למודל שפה גדול (LLM)
* מסייע בניטור השימוש של האפליקציה בטוקנים
* מסייע בביצוע בדיקות לאפליקציה כמו השוואה בין מודלים שונים, ניתוח שגיאות כאשר האפליקציות קורסות ועוד
באותה הכרזה, לנגצ'יין מגלים שהם גם גייסו 25 מיליון דולר! מסקרן מאוד לראות מה עוד בקנה. ההכרזה הזו מצטרפת להכרזה האחרונה שלהם על LanGraph, היכולת להשתמש ביכולות של לנגצ'יין לפתח סוכני AI מורכבים באמצעות יצירת גרף, תרשים, ורק לאחר מכן המרה שלו לקוד.

מאוד מעניין. יש למה לצפות!

לקריאה -> נוספת https://blog.langchain.dev/langsmith-ga/

*יובל אבידני*

הידעתם? בינה מלאכותית היא *ממש לא* רק רשתות נוירונים. בואו נדבר על זה!

בשנה וקצת האחרונות, כמעט ואין מקום שבו לא קושרים ביחד את צמד המילים ״בינה מלאכותית״ עם ״רשתות נוירונים״, זאת בדרך כלל במטרה להסביר על בינה מלאכותית.

האמת היא, שבינה מלאכותית זו כותרת מפוצצת. מתחתיה יש עולם שלם שנקרא למידת מכונה. בעולם הזה יש מחקרים ומאמרים אינסופיים שמסבירים תאוריות וטכניקות לאמן מחשב על מאגר מידע מסוים, כך שבתום האימון, המחשב ידע לתת לנו ניבוי כלשהו. לדוגמא, נניח שאנחנו רוצים לבנות מערכת שאומרת לנו כמה עובדים אנחנו צריכים במשמרת. המטרה היא שנזין את התאריך ואת המשמרת, ונקבל חיזוי של ״ביום הזה יהיה עומס, כדאי שיהיו לך X עובדים״.

אם היינו מרחיבים את הדוגמא, נניח שאנחנו עסק של השכרת קורקינטים, אז לצד מספר האנשים במשמרת, היינו שמחים גם לדעת כמה קורקינטים נצטרך לספק, בערך.

עוד דוגמאות? בבקשה! אנחנו רוצים לדעת בכמה נוכל למכור את הבית שלנו בהינתן משתמשים כמו גודל הבית, איזור מגורים, שכונה, מיקוד, קרבה למוסדות חינוך ולמרכזים מסחריים וכדומה. איזה כיף אם יהיה מודל כזה!

אנחנו גם רוצים סינון חכם למייל שלנו - מה ספאם ומה לא. או רכב שיודע לנהוג לבד - מתי להאט ומתי להאיץ. או תרגום משפה לשפה, או תמלול של הקלטות.

כל הדברים האלה הם תולדה של למידת מכונה. קיימים המון אלגוריתמים שמאפשרים לנו להשתמש במאגר מידע מסוים, להחליט כיצד אנחנו רוצים שהמכונה תנבא את התוצאות, לתת למכונה להתאמן על המידע, לתקן את ה״פספוסים״ שלה, ולוודא שהאימון מתבצע בצורה יעילה כך שבסופו נקבל מודל חיזוי מוצלח. כי למידת מכונה בסוף - תפקידה לנבא, לחזות תוצאה. X עובדים, Y קורקינטים, לאבחן מחלות, לסווג מיילים, לזהות הונאות, לתמלל ולתרגם, לנהוג בצורה אוטונומית, להשיב לנו בצורה חכמה ואפילו לשחק משחקים. כן כן. ממש משחקים.

אז יש המון אלגוריתמים שאפשר להשתמש בהם כדי ליישם יכולות של למידת מכונה. המון. יש למידת מכונה ״מושגחת״, בה אנו משתמשים במאגר מידע עם תיוג (למשל, נתונים היסטוריים של מכירות שלנו בכל יום, או איזה מייל הוא ספאם ואיזה לא, או מה זה כל אות בכל שפה וכדומה), ויש למידת מכונה ״לא מושגחת״ בה אנו ״זורקים״ מידע לאלגוריתם והוא לבד מסווג ומזהה דפוסים במידע.

בכל אחד מהסוגים הללו, יש שפע של אלגוריתמים. שפע. עצום. יש מומחים כמו ריגרסיה וקלסיפיקציה, אבל גם בהם יש חלוקה של המון אלגוריתמים שונים. ושימוש ברשת נוירונים זה רק סוג אחד של אימון מודלים. אחד מיני רבים!

אבל! בערך מ-2010, רשתות נוירונים החלו להתפוצץ ולהתפרסם, בעיקר בשל היכולת המדהימה שלהם לעבוד בתצורה של ״למידה מבוססת חיזוקים״ בה המודל מבין מתי הוא טועה ומתי הוא צודק ומשתפר בהתאם. אבל לא רק, היות וכמות המידע שברשותנו התעצמה, והיות ויכולות המחשוב שלנו התעצמו, בדגש על כרטיסי מסך עם יחידות עיבוד גרפיות, מחקרים הראו שככל שאנו מאמנים ברשת נוירונים על יותר דאטה, המודל שלנו יהיה מוצלח יותר! זאת אומרת שרשתות נוירונים מנצחות בגדול כל שיטת אימון אחרת כאשר מדובר בצורך לאמן מודל שמבוסס על כמות גדולה מאוד של מידע! יותר מידע - מודל יותר טוב!

חשוב לסייג שמדובר רק במקרים בהם יש צורך באימון על כמות גדולה של דאטה. לא כל מקרה הוא כזה. יש מקרים בהם אפשר לאמן על כמות קטנה יותר, להשתמש באלגוריתמים אחרים, לכן בינה מלאכותית היא לא רק רשתות נוירונים, אבל רשתות נוירונים הן חלק בלתי נפרד מהמהפכה הגדולה שמלווה אותנו. אגב, ״למידה עמוקה״ היא תת קטגוריה של ״למידת מכונה״, היא שונה מלמידת מכונה ״רגילה״ היות והיא בנויה בתצורה של שכבות, בהן שכבות ״חבויות״ שמעניקות ״עומק״ לתצורה (ויש גם רמז לכך שהאופן שבו הרשת לומדת הוא ״עמוק״ מכדי שנבין למה הרשת לומדת כפי שהיא לומדת. אנו יודעים איך היא לומדת אבל לא בהכרח מבינים למה היא מגיעה למסקנות שהיא מצליחה להסיק).

אז לא, בינה מלאכותית היא לא רק רשתות נוירונים. היא הרבה מעבר. היא למידת מכונה מורכבת ומרתקת. ולהבא, כשתשמעו על בינה מלאכותית, תחשבו למידת מכונה, ואז תשאלו את עצמכם - מה בעצם מנסים לחזות כאן?

אגב, בהקשר של תמונות, מימוש מעניין של רשתות נוירונים הוא רשת נוירונים מסוג GAN, בה יש מעין יריבות בין 2 רשתות: אחת מייצרת תמונות, ואחת אומרת האם כל תמונה אמיתית או מזויפת. ככל שהאימון הזה נמשך בין הרשתות, הרשת שמייצרת תמונות משתפרת, והרשת שמאתרת זיופים מצליחה פחות, ולכן מתקבלות תמונות טובות יותר ברמת הדיוק שלהן. השמיים הם הגבול עם היצירתיות.

אבל כשאני מדבר על השלבים הבאים בטכנולוגיה, ועל כך שהגענו כיום לחידושים של עוד מאותו הדבר, על זה בדיוק אני מדבר, על הסקרנות של מה עוד יפתחו שונה ברמת אימון המודלים ובטכניקות למידת המכונה, ואיך זה ישפיע על בניית סוכנים ויצירת תמונות ומודלים של שפה ובכלל על אוטומציות מתקדמות, נהיגה אוטומטית, רובוטיקה, מנתחים חכמים, הפחדת חרדות, גידולים טובים יותר, שיפור האקלים. יש ככ הרבה לפנינו! איזו תקופה משוגעת ומשגעת לחיות בה!

מקווה שנהניתם, אם כן - תנו לייק, תגיבו, שתפו, ספרו מה חשבתם בתגובות. אשמח לקרוא גם אם אני מגיב באיחור (במחילה על כך). תזכו למצוות!

*יובל אבידני*