ExplAInable Tamir Nave & Uri Goren

מירב גרימברג עוסקת למחייתה בפיתוח מנוע החיפוש הוקטורי של רדיס, הגיעה לספר לנו תובנות מבפנים.
לאחרונה רואים שיותר ויותר דאטאבייסים ״מסורתיים״ מוסיפים פונקציונאליות של חיפוש וקטורי, רדיס הוא אחד מהם.רדיס, הוא היום שירות ברירת המחדל לחיפוש key-value מהיר בזמן אמת. וגם מנוע חיפוש וקטורי המממש את אלגוריתם הhnsw לחיפוש וקטורי מקורב.מירב תספר לנו על האילוצים מעולם התוכנה כדי לגרום למנוע חיפוש וקטורי לעבוד ממש מהר, יחד עם יכולות פילטור ועדכון.על הטריידוף בין זכרון, מחיר ומהירות - וכמובן על שימושים בretrieval augmented generation יחד עם מודלי שפה.

עכשיו כשהעולם רועש סביב מודלי שפה גדולים וחזקים שאינם טרנספורמרים (מאמבה, rwkv) - הגיע הזמן להיזכר מה הוא הטרנספורמר ומה היו המוטיבציות ליצירתו.פרק זה הינו שידור חוזר של פרק מ2020, האזנה מרתקת לאזניים של 2024.

בוריס גורליק, יועץ דאטא מנוסה עם רקע ניכר בדאטא טבלאי, ויזואליזציה וסדרות זמן - ידבר איתנו על דווקא על נושא אחר: Soft skills.
מדעני נתונים, הם לא רק אנשים טכניים שיודעים להריץ פייתון ולאפטם מודלים - הכוונה ב״כישורים רכים״ זה לכל יכולת התקשורת בארגון ובצוות, ובעבודה במשותף כחלק מאתגר גדול יותר.נדבר על אתגרים נפוצים בחיי הDS ועל איך נכון לבנות מצגת בצורה לא תשעמם את המאזינים.
בוריס הוא גם המנחה של הפודקאסט הפופולארי ״השבוע במזרח התיכון״, שם תוכלו להיווכח איך בוריס מיישם את התאוריה בפועל.
קישור לספר שבוריס הזכיר

בפרק זה אירחנו את מיכאל ארליכסון לדבר על self supervised learning.דיברנו על בעיית דלילות הסיגנל, ועלות התיוג.למידה self supervised מתמקדת בלמידת היצוג הוקטורי על ידי משימות שלא דורשות תיוג.לדוגמא, אם לקחנו תמונה ו הרעשנו אותה (או סיבוב, שיקוף, זום) נצפה שוקטור היצוג יהיה דומה.דיברנו על טכניקות שונות ללמידת יצוגים, כגון רשתות סיאמיות, למידה ניגודית ואוגמנטציות.וכמובן, האתגר הגדול ביותר של התחום - מציאת דוגמאות שליליות חזקות.

יש הרבה עיסוק בסכנות הכרוכות בהדלפה של פרטים מזהים בדאטאסטים או בתוך משקולות של מודלים מאומנים.בפרק זה משה שנפלד, חוקר בתחום, יספר לנו כמה זה מורכב להפוך דאטאסט אנונימי ונדבר על כמה פדיחות שקרו בתחום.נדבר על האתגרים של אימון מודלים בצורה פרטית, והאם מדובר בסוג חדש של רגולרזיציה.נכסה אלגוריתמים כמו k-annonimity ונדבר על Differential privacy שהיא הסטנדרט היום בתחום.הרעיון המרכזי בפרטיות דיפרנציאלית הוא הכנסת רעש מבוקר, כזה שיפריע לזהות אינדיבידואלית אבל לא יפריע למודל להתאמן.נדבר על שיטות כמו DP-SGD שמכניסים את הרעיון הזה לתוך צעדי הגרדיאנט באימון רשתות.קישורים:
The netflix prize
Very recent example from the pentagon
How one man’s pay-to-use toilet gag revealed Google Maps can be used to track people
Sweeney’s attack
 

בפרק זה חן מרגלית סיפר על פיתוחSEC by LSports
הבוט שמתמצת ועונה על שאלות על משחקי ספורט. הבעיה העיקרית היא שרוב מודלי השפה אומנו על ויקיפדיה, כתבות ואתרי שאלות ותשובות - ולא שפה השגורה במגרשי הכדורגל.חן יספר על התהליך של יצירת הדאטא, פיינטון וכמובן שרשרת המודלים ליצירת התחזיות שקדמה למענה של הצ׳טבוט.