אםשר להרשם כאן לקבל עדכון

איך אתם משווים רמה של מודל?
ואיך משווים עלות ביחס לתועלת

וואי וואי היה לכם מענין בלילה בקושי הצלחתי לעבור על הכל, באמת מרתק:)
אפשר לשבור שיא על כמות התגובות בפוסט בכמה שעות

מה שאותי הקפיץ זה הטענות שהAI יכול ליצור רק מדברים קיימים
קודם כל למי שלא יודע איך מודלים עובדים,
המודל לא מחזיק שום מאגר טקסטים או דאטה בייס , אלא אךך ורק מיליארדי משקלים מתמטיים שמתארים קשרים ודפוסים שהוא למד במהלך האימון
ושמודל מייצר תשובה הוא מייצר את התשובה מחדש. זו לא שליפה, זו סינתזה וזה אפרופו יצירה.. מסתבר שזה ברור לכולם אבל בכל זאת חידדתי.
תכלס הבינה אכן יוצרת, אמנם על בסיס מידע שהיא מכירה אבל הgenaration והganeralization מאפשרים לה ליצור דברים מחדש, זאת אומרת לחבר דברים ומושגים בצורה שעדיין לא היתה בעבר כמו להגיע לאסטרטגיות ופתרונות שאף בן אדם לא העלה קודם על דעתו וזה דיון פילוסופי בפני עצמו האם ניתן לקרוא לזה המצאה או שללא---

ובינינו גם אינשטיין לא יצר את תורת היחסות מאפס , אלא הוא התבסס על משוואות מקסוול על ניסויים ומתמטיקות שכבר היו קיימות ופשוט חיבר ביניהם ( מי שמכיר את התורת היחסות כבר ידע...)

גוגל הורידו את האפשרות להזמין חבר?

יש למישהו את הלינק לקנבה של הבורסה?

@המלאך כתב בשיתוף | בוט ai לצורך ניסוי חברתי:

@Codex קצת קשה להאמין שזה ניסיון.
מישהו עם ניסיון היה נכנס יותר לשמות והסוגים ופחות לתהליך אימון,
בכל מקרה איך עשית preprocessing לתמונות?

פרוססינג סטנדרטי: המרה לgrayscale, ריסייז לגודל אחיד, normalization, וflatten לפני ההזנה למודל
לא משהו חריג,
זה די בסיסי בפרויקטים האלה.
וכתבתי חלק בעברית כי קופץ כאן המושגים.

@המלאך לא נכנס להוכחות וזה לא הענין.
כתבתי מניסיון, לא מתוך צ'אט.
אם בכל אופן בא לך להיכנס לקטנות אחד המודלים שאימנתי הוא מודל סיווג לזיהוי תמונות ASL מבוסס על דאטה של 22K תמונות מKuggle של אותיות בשפת הסימנים (לחרשים)
הנקודה שלי הייתה ההבדל בין סוגי אימון והסקייל שלהם.

@המלאך כן, ברור שגם עבודה עם מודלים קיימים זה לא "קליק וגמרנו" יש דאטה, ניקוי, ניסויים וכו’
עשיתי כמה פרויקטים של אימון מודלים, בין היתר גם זיהוי תמונות עם pipeline מלא (preprocessing, training, evaluation).
לא נכנס עכשיו לקוד פה
הנקודה שלי הייתה שיש כמה רמות שונות של "אימון", ולא כולם מדברים על אותו דבר

@המלאך
נראה שיש פה ערבוב בין כמה רמות

ברור שלא מדברים על לאמן LLM מאפס- זה באמת פרויקטים של חברות עם משאבים כבדים ויותר מזה.
אבל כן יש היום שכבה שלמה באמצע:
fine-tuning /LoRA
אימון מודלים קטנים יותר (classification, embeddings וכו’)
ובעיקר עבודה על מודלים קיימים (prompting /RAG)
וזה דווקא כן אפשרי גם על חומרה יחסית ביתית, תלוי בגודל המודל והמטרה.
LR ו-SVM הם לגמרי מודלים קלאסיים ב-ML - פשוט לא באותו סדר גודל כמו LLMs.
בקיצור, השאלה היא לא "האם אפשר לאמן מודל", אלא איזה מודל ולמהץ

@המלאך כאילו אתה מדבר על לאמן מודל מאפס ולא להשתמש בקיימים כדי ליצור מודל,
זה בהחלט נקרא גם ליצור מודל רק ההבדל שאתה משתמש בשיטות קימות,
המטרה של זה זה באמת חיזוי ופרדיקציה ועולם שונה לחלוטין מLLMS

@המלאך ולגבי איסוף דאטה, יש לזה מאגרים כמו Huggin Face, Kuggle ועוד
ועל הדאטה הזה אתה יכול כל מיני טכניקות כמו הכפלה ויצירת דאטה פייק וכל מיני

@המלאך בהחלט אימנתי כמו שכתבתי בעיקר ML - מודלי SVM,LR ועוד הרבה..
זה בהחלט דורש תהליך ולפעמים שעות השאלה מה המטרה שלך באימון,
אם לבנות מודל שימושי- יש מספיק מוכנים במאגרים,
לצורך למידה מספיק לקחת דאטה של 7GB ולנקות אותה

@אהרון-שלום יותר בתחום של ML וDL אבל גם בLLMS

@אהרון-שלום לא כזה מסובך לאמן מודל, אבל זה לא הקטע,
הרעיון זה טכניקות LLM להתלבש על מודל מאומן ובונה לו פרופיל עם סיסטם פרומפט מותאם

@mefateach צודק שאמרתי לו , בכל אופן זה יפה
במחשבות ראיתי שמבחינתו הוא שיקר, היה לו קונפליקט אבל הוא נכנע לעשות את זה לצורך מה שנראה לו חשוב מספיק

@מויטיו וואלה זה מגניב אהבתי ממש!!
אשמח לחשיפת הפרומפטים ואיך בנית את זה ממש מרתק אותי,
לא פשוט איתו והוא חתיכת עקשן עם הפרופיל שבנית לו,
בסוף לא נתתי לו אופציה...

@יודע-ספר תנסה בלינק הזה? https://play.google.com/store/account/subscriptions
לי הוא נתן

@צדיק-0 כן יש פרו בוודאות

@ezerphone הקטע שבחשבון אחר מציג רגיל...
ממש מענין אותי מה הגורם

@ezerphone בחשבון אחד מביא אכן לדף ההפניה, ובחשבון שהראיתי שאין לי שם את האופציה הזו מנתב לדף ריק