ExplAInable

Tamir Nave & Uri Goren
  • 0,0 (0)
  • NAUKA
  • CO DWA MIESIĄCE

תמיר נווה, אורי גורן ומייק ארליכסון מארחים מומחים מעולם הבינה המלאכותית. האזינו לשיחות עם חוקרי AI, דאטה סיינטסים, מהנדסי ML ומובילים בתעשייה, שמביאים לכם את האתגרים, המחשבות והתובנות המעניינות ביותר מבפנים.

  1. 31 SIE

    איך מלמדים היום הנדסת תוכנה - עם אסף שפנייר מהמכללה להנדסה עזריאלי בירושלים

    בעידן שבו כל יום מאיימים עלינו שעוד מעט לא יצטרכו מתכנתים כי AI יחליף את כולנו, האם צריך ללמוד הנדסת תוכנה? ד״ר אסף שפנייר ראש התוכנית לתואר שני בבינה מלאכותית מהמכללה להנדסה - עזריאלי בירושלים, יספר מדוע מדובר ב Fake news. נדבר על החוסרים שAI מתקשה למלא בעולמות הנדסת התוכנה, ועל התפקיד החדש של מהנדס תוכנה בעידן שאחרי ChatGPT. לאסף יש מספר עצות לבוגרים טריים, איך נכון להתבלט בשוק שבו ״פרויקט גמר״ כבר לא מרשים אף אחד - כי תמיד יש את הספק אם הוא נכתב על ידי AI או אדם. ואיך בכלל בודקים הבנה של יסודות תוכנה בסיסיים כאשר כלים כמו Cursor יכולים להשלים את החסר בצורה טובה יחסית. קישור לפודקסט של אסף: מתכנתים מחדש את ההוראה

    34 min

  2. 20 SIE

    AI Coding - עם גילי נחום - AWS

    כולם מדברים היום על קידוד עם AI, בין אם זה עם כלי עזר כמו co-pilot או cursor, השלמה אוטמטית. או כתיבה של תוכניות שלמות עם vibe coding עם כלים כמו lovable או base44. בפרק זה נארח את גילי נחום, לענות על שאלות על עתיד עולם התוכנה והכלים האחרונים. נדבר על שימוש נכון בMCP, על חלוקה של הכלים לדורות וההיררכיה שלהם. ונתן עצות מה המקומות הנכונים לשלב כלים כמו claude code לעומת כלים אחריםץ

    38 min

  3. 6 SIE

    על למידה בהמשכים - Continual Learning - עם עידן משיח

    אימון מודלים זה דבר מורכב, הכולל בחירה חכמה של גודל הבאצ׳ים, ובחירה נכונה של דאטא איכותי ונקי. בפרק זה נדבר עם עידן משיח, סטודנט לתואר שני בתחום על אלטרנטיבה או השלמה ללמידה בבאצ׳ - למידה בהמשכים. נדבר על האתגרים של ״שכחה״ catastrophic forgetting כשחושפים מודל לדאטא חדש. עידן ישטח בפנינו את שלושת האלטרנטיבות ללמידה הדרגתית, הכוללים שינוי של מבנה הדגימה, עדכון המודל ושינויים בפונקציית האופטימיזציה. נשווה בין למידה ישירה ללמידה בהמשכים ונמליץ על טיפים פרקטיים לכל מי שמאמן מודלים על דאטא גדול.

    42 min

  4. 28 LIP

    איך עושים מחקר ופיתוח בעולם ה-GenAI עם עוז ליבנה

    AI מעולם לא היה זמין יותר, ולמרות זאת חברות רבות מתקשות במחקר ופיתוח מוצרים/פיצ'רים מבוססי GenAI. מה הן מפספסות? מדוע זה שונה כל כך מפיתוח תוכנה "קלאסי"?  בפרק זה אירחנו את עוז ליבנה, יועץ וארכיטקט GenAI, לשתף מנסיונו ולהסביר על שינוי הפרדיגמה העמוק הדרוש להצלחה במחקר ופיתוח GenAI, ועל ההבדלים המהותיים מפיתוח תוכנה קלאסי - ברמת החשיבה, התכנון, התמודדות עם אתגרים, צורת ההתקדמות, POCs, ומטריקות

    58 min

  5. 20 LIP

    על חוקי הסקייל של מודלי שפה עם ד״ר ג׳וני רוזנפלד מMIT

    בפרק זה היה את הכבוד לארח את ג׳וני, מהכותבים המקוריים של מאמר הscaling laws ב2019 שסלל את הדרך למודלי השפה העצומים של ימינו. חשבתם פעם איך לסם אלטמן היה את האומץ לשפוך מליונים על אימון GPT3 בתקווה שיהיה מודל טוב יותר מאשר מודל באלפי דולרים? תגלית חוקי הסקיילינג (שלהם ג׳וני היה שותף) היתה המנוע העיקרי להבנה איך עובדת הכלכלה של אימון מודלי שפה. נגענו במוטיבציה לכללים, ומדוע אנחנו יכולים לנבא ביצועים של מודל אף על פי שאיננו יודעים איך הוא עובד בדיוק. דיברנו על ההבדל בין ההשפעה של החוקים על שלב האימון לעומת שלב הinference כפי שאנחנו רואים במודלי chain of thought. והאם סקיילינג תלוי בארכיטרטורה של הטרנספורמרים אותה אנחנו מיישמים כיום? או שמדובר בתופעה כללית. סיימנו בדיון על העתיד של התחום, וכיצד אפשר למדוד אוטונומיה של מודלי שפה בצורה דומה בעתיד כדי להבטיח שתהיה שליטה במודלים הבאים.

    1 godz. 9 min

  6. 12 LIP

    איך מאמנים מודלים לשכוח - עם פרופ עודד שמואלי

    זה נראה שרוב הפוקוס הנוכחי הוא על הכנסת דאטא עדכני לדאטאסט של אימון של מודל, ושמירת המודל עדכני. אבל הצד השני של המטבע הזו, הוא לגרום למודל לשכוח נתונים שאינם עדכניים. בין אם מדובר בחוקי מס שהשתנו או בביאסים של הדאטא (כמו דעות קדומות) שהיינו רוצים לשנות, שיכחה היא דבר חשוב. פרופסור עודד שמואלי מהטכניון ידבר איתנו על המורכבות של ״עריכת״ מידע של מודלים, החל ממודלי קלאסיפיקציה פשוטים ועד מודלים מורכבים שפועלים על מספר מודאליות

    37 min

  7. 27 CZE

    על דיפ לרנינג, דאטא טאבולרי וTabStar עם אלן ארזי

    בפרק זה אירחנו את אלן ארזי, מהכותבים של TabStar (יחד עם עילם שפירא ופרופ. רועי רייכארט) - מודל דיפ לרנינג המיועד למידע טבלאי. בניגוד לתמונה, קול וטקסט - במידע טבלאי מודלי דיפ לרנינג הם לא הגישה הרווחת. האתגר הגדול בעולמות הטבלה היא חוסר האחידות, טבלאות יכולות לתאר מגוון רחב של נתונים בלי מכנה משותף ביניהם - ולכן קשה למצוא ״מודל בסיס״ כמו בעולמות התמונה. בטאב סטאר, הכותבים לקחו גישה שמערכת מודלי שפה (ובפרט טרנספורמרים) והשתמשו בשמות העמודות ובתיאור הטקסטואלי של הקטגוריות בשביל לתת למודל קונטקסט. השיטה מראה ביצועים עדיפים על XGBoost כאשר יש מגוון של עמודות טקסטואליות במשימות קלאסיפיקציה. אלן סיפר לנו על האתגרים באיסוף מידע לאימון ועל הצפוי לנו בעתיד בעולמות המידע הטבלאי.

    34 min

  8. 15 CZE

    על הקשר בין דחיסה ללמידה עם פרופ. רביד זיו

    רביד זיו, לשעבר מהמעבדה של יאן לקון, היום פרופסור בNYU וחוקר פורה בדיפ לרנינג ידבר איתנו על דחיסה ולמידה. בעוד דחיסה מזכיר לחלקנו זיפ, או jpeg - רביד ירחיב על איך רשתות דוחסות מידע בצורה יעילה. נדבר על שיטות כגון next token prediction שמסתבר שמאלצות מודלים ללמוד דחיסה יעילה יותר מאשר masking כמו בBERT. נדבר על חשיבות האוגמנטציה בתהליך האימון - או יותר נכון, חוסר החשיבות כפי שנראה. ונעמיק על הקשר שבין דחיסת מודלים, דחיסת אינפורמציה והמשימות אליהן רוצים לעשות אופטימיזציה

    56 min
Wyświetl wszystko (100)

O programie

תמיר נווה, אורי גורן ומייק ארליכסון מארחים מומחים מעולם הבינה המלאכותית. האזינו לשיחות עם חוקרי AI, דאטה סיינטסים, מהנדסי ML ומובילים בתעשייה, שמביאים לכם את האתגרים, המחשבות והתובנות המעניינות ביותר מבפנים.

Informacje

  • Twórca
    Tamir Nave & Uri Goren
  • Lata aktywności
    2021 - 2025
  • Odcinki
    100
  • Klasyfikacja
    Dla wszystkich
  • Prawa autorskie
    © Copyright 2024 All rights reserved.
  • Witryna programu
    ExplAInable

Możesz również polubić