הודעות שפורסמו על ידי חיים שנקר | מתמחים טופ

ח

@elch נכון ציינתי לו כי הוא כתב שהוא השתמש בדיפסיק

ח

@לנציצ תסתכל בשאלה 3 03
Does Freebuff collect my data?
Freebuff is supported by text ads. We do not collect your traces or files unless the model provider does. Currently, this applies only to DeepSeek models.

האם Freebuff אוספת את הנתונים שלי?
Freebuff נתמך על ידי מודעות טקסט. אנחנו לא אוספים את העקבות או הקבצים שלך אלא אם כן ספק הדגם. נכון לעכשיו, זה חל רק על דגמי DeepSeek.

ח

@אין האם בדקת את המחשבון שלי https://mortgage-calculator-pro.netlify.app/ מה אתה אומר עליו והאם כדאי לפתוח לו שרשור נפרד

ח

@לנציצ מחיר החינם הזה של דיפסיק שהם לוקחים את כל הקבצים שלך - ודרך סוכן אתה אפילו לא יודע מה הם לוקחים וכו' - הם כותבים במפורש באתר שלהם שדיפסיק כרגע לוקחת את כל הנתונים והקבצים שלך - תסתכל בשות באתר של FREEBUFF

ח

@א.מ.ד. האם יש סיכוי שהמאגר והמודל ישוחררו לציבור?

ח

@א.מ.ד. מרשים כמה גודל מאגר הזוגות - ולמה לדעתך זה לא יצא מספיק טוב - האם זה תלוי בגודל מודל הבסיס - מה שאומר שאפשר אולי לנסות מודלים מעט גדולים יותר

ח

@א.מ.ד. התכוונתי לאיזה רמה של חיפוש סמנטי ? - אבל אם הזוגות יותר ברורים בהקשר מפירוש אז זה גם התשובה - אבל מעניין לבדוק את זה האם מודל קטן לא יכול ללמוד הקשר כזה

ח

@א.מ.ד. אז לאיזה רמה אימנת את המודל שלך והאם זוגות חיובים ושלילים יותר ברורים מפירוש על פסוק\גמרא\משנה

ח

@א.מ.ד. @המלאך @css-0 רק בשביל ההמחשה לרעיון שלי ביקשתי סיכום מGPT עבור מה אפשר לנצל מספריא עבור מודל הטמעה - לא בדקתי אפילו

בקיצור, עבור מודל הטמעה (Embedding) לעברית תורנית, מספריא כדאי לנצל בעיקר את שכבת הקשרים ולא רק את הטקסטים עצמם. ספריא מספקת גם טקסטים וגם מבנה של קשרים בין מקורות. (Sefaria)

הדברים החשובים ביותר:

1. קישורי מקורות (Links)

להפוך לקשרי אימון:

פסוק
 ↓
רש"י
 ↓
רמב"ן
 ↓
מדרש

שימוש:

Positive pairs לאימון contrastive learning
הבנת "איזה מקורות קשורים"

(Sefaria)

2. פירושים (Commentaries)

ליצור קשר:

טקסט בסיס
+
פירוש עליו
=
קרבה סמנטית חזקה

לדוגמה:

תנ"ך רש"י
גמרא תוספות
משנה מפרשים

3. Topics / נושאים

להוסיף שכבת משמעות:

קטע
 ↓
נושא
 ↓
קטעים נוספים באותו נושא

לדוגמה:

שמיטה
 ├─ ויקרא
 ├─ משנה שביעית
 ├─ רמב"ם
 └─ שו"ת

(Sefaria)

4. Sheets (דפי מקורות)

מקורות שאנשים כבר קיבצו יחד:

מקור א
מקור ב
מקור ג

זה Dataset טבעי של "מקורות קרובים".

5. ציטוטים והפניות (Citations)

ללמד את המודל:

ספר מאוחר
 ↓
מצטט
 ↓
מקור קדום

לדוגמה:

שו"ת
  ↔
תלמוד

(Sefaria)

6. מטא־דאטה

להכניס לכל embedding:

{
 book:"",
 author:"",
 period:"",
 category:"",
 language:"",
 topics:[]
}

זה יעזור למודל להבדיל בין:

הלכה
אגדה
פרשנות
מדרש
קבלה וכו'.

Dataset שהייתי בונה:

sefaria_embedding/

texts.jsonl
links.jsonl
commentaries.jsonl
topics.jsonl
sheets.jsonl
citations.jsonl
metadata.jsonl

סוגי זוגות אימון:

זוג חיובי:

רמב"ן בראשית א
↔
רש"י בראשית א

זוג נושאי:

הלכות שבת רמב"ם
↔
מסכת שבת

זוג ציטוט:

שו"ת אחרון
↔
מקור בגמרא

שלילי:

הלכות שבת
↔
הלכות עירובין רחוקות

אם מדרגים חשיבות למודל embedding:

Links
Commentaries
Topics
Sheets
Citations
Metadata

החלק הייחודי של ספריא הוא שהמודל לא ילמד רק "מילים דומות", אלא מבנה של קשרי לימוד תורניים.

ח

@המלאך למה לא תיצור מחברת תוריד ותעלה - שתיהם בסביבת לינוקס - פייתון

ח

@המלאך אז אפשר לבנות מחברת בקולאב ולייבא לקאגל - ולTPU הם דורשים אימות פנים [אמיתי] - תנסה להגיש בקשה בצד ימין לTPU

ח

@המלאך כמה גישה ולכמה זמן כי ב kaggle יש גישה בחשבונות מאומתים לtpu

ח

@א.מ.ד. אז אולי לזה יועיל שת"פ עם @css-0 נראה שבמחשב שלו מספיק חזק [מה באמת מקבלים בקולאב פרו?]

ח

@המלאך אסביר אני לא מחפש מודל הטמעה עבור שו"ת אלא עבור חיפוש סמנטי שזה אומר גם תוצאה שקרובה מבחינה רעיונית והקשר תוחזר [ גם אם לא מופיעים המילים המדויקות ] ולזה מספיק שהמודל לומד למשל שפירוש רשי הוא קרוב לפסוק וכו'

ח

@המלאך אבל זה בדיוק היה ההצעה שלי לקחת את BEREL שמותאם לעברית תורנית ולנצל את הרעיון של קישורים פירושים וכו' וכו' שקיים כבר באוצריא\ספריא כדי ליצור זוגות חיוביים ושליליים - האם זה לא מספיק דאטה?

ח

@המלאך מעניין שהוא בחר לאמן על Qwen3 ולא על BEREL וגם מעניין מה היה תהליך הכוונון @א.מ.ד. אולי תשתף אותנו

ח

@המלאך זה סקופ היכן ואיפה אפשר לראות אותו - וגם היכן ניתן לראות את הארכיקטורה שלו אולי אפשר לנסות להציע רעיונות לשיפור

ח

@CSS-0 הקנייטש לאימון הוא להפוך אותו באמצעות זוגות חיובים ושליליים למודל הטמעה המותאם לחיפוש סמנטי עבור אינדקס וקטורי

ח

@CSS-0 המעלה של BEREL שהוא הותאם כבר לעברית תורנית בדיוק מהמאגר הזה

ח

@CSS-0 BEREL 3 של דיקטא הוא מודל שכוונן לעברית תורנית - וספריא ואוצריא שתיהם מאגר הספרים נמצא גם בגיטהאב

חיים שנקר

פוסטים

הדברים החשובים ביותר:

1. קישורי מקורות (Links)

2. פירושים (Commentaries)

3. Topics / נושאים

4. Sheets (דפי מקורות)

5. ציטוטים והפניות (Citations)

6. מטא־דאטה

Dataset שהייתי בונה:

סוגי זוגות אימון:

זוג חיובי:

זוג נושאי:

זוג ציטוט:

שלילי: