מה הם Token's ואיך הם משפיע על מודלי שפה? 🪙
מהם טוקנים במודלי שפה, איך הם משפיעים על חלון ההקשר, ולמה הם חשובים לעבודה חכמה עם LLM.
← מסלולים
מסלול למידה מודרך
להבין AI
מהיחידות שמודל מעבד ועד למערכת סוכנים מלאה — מסלול להבנת המנגנונים, לא רק הכלים.
- ליבה
- 10
- העמקה
- 6
למי המסלול מתאים
למי שרוצה להבין מה באמת קורה בתוך מערכות AI לפני שעוברים לבנייה או לאוטומציה.
מה יודעים בסוף
בסוף המסלול תוכלו להסביר כיצד מודלים מייצגים מידע, לומדים, נעזרים בידע חיצוני ומתחברים לכלים ולסוכנים.
איך מודל רואה מידע
טוקנים, שונות, משמעות והבדלים בין משפחות מודלים.
בפרק הזה מתחילים מ־ מתחילים ביחידה הקטנה ביותר שהמודל מעבד. בלי טוקנים קשה להבין הקשר או מגבלות.
למה עכשיו אחרי שמבינים מה נכנס למודל, לומדים למה אותו קלט יכול לייצר תשובות שונות.
איך טמפרטורה משפיעה על בינה מלאכותית? 🌡️
איך טמפרטורה משפיעה על תשובות של מודלי שפה, ואיך אפשר לדמות רמות יצירתיות שונות גם דרך ניסוח הפרומפט.
למה עכשיו טמפרטורה מסבירה שונות, אבל Embedding מסביר כיצד המודל מייצג ומשווה משמעות.
מה זה Embedding? הדרך בספוטיפיי יודעים בדיוק מה השיר הבא שתאהבו 🎤
מה זה Embedding?, איך זה עובד מאחורי הקלעים? ואיך הטכניקה הזו משפיעה על מנועי ההמלצה של פלטפורמות סטרימינג כמו נטפליקס, ספוטיפיי ומנועי חיפוש כמו וגוגל?
למה להעמיק כאן אחרי ייצוג משמעות בשפה, ההשוואה למודלי דיפוזיה מראה שלא כל מודל גנרטיבי יוצר באותה דרך.
הבדל בין מודל יצירת התמונות של GPT למודל דיפוזיה ליצירת תמונות?
השוואה בין מודל דיפוזיה ל-GPT-4o: מה ההבדל בין שיטות יצירת תמונות בבינה מלאכותית? מדריך קצר להבנת היתרונות, החסרונות וההתאמה לשימושים שונים ביצירת תמונות עם AI.
איך מודלים לומדים
דוגמאות, דפוסים, תגמול והתאמה יעילה של מודלים.
בפרק הזה מתחילים מ־ לאחר ייצוג המידע עוברים לדרכים שבהן מערכות לומדות דפוסים מנתונים.
מה ההבדל בין למידה מונחית לבלתי מונחית בלמידת מכונה 🤖📊
הסבר פשוט על ההבדל בין למידה מונחית ללמידה בלתי מונחית, עם דוגמאות לשימושים בארגונים וב-AI.
למה עכשיו לא כל למידה מבוססת על דוגמאות מסומנות. כאן עוברים לפעולה, תגמול וניסוי וטעייה.
What Is Reinforcement Learning הדרך לאלף AI 🤖🐶
מהי למידת חיזוק, איך סוכן לומד מתגמולים וטעויות, ואיך זה קשור לאימון מערכות AI בעולם האמיתי.
למה עכשיו האימון בונה יכולת; Zero-shot ו-Few-shot מסבירים כיצד מכוונים אותה בזמן השימוש.
איך AI לומד? Zero-shot & Few-shot Learning
מהם Zero-shot ו-Few-shot Learning, איך מודלי AI מבצעים משימות עם מעט דוגמאות, ואיך להשתמש בזה בפרומפטים.
למה להעמיק כאן אחרי הכוונה בזמן השימוש, LoRA מראה דרך אחרת: להתאים מודל קיים בלי לאמן אותו מחדש מהתחלה.
מה זה LoRA? הטכניקה שחוסכת זמן ⏳ וכסף 💰 באימון מודלי שפה
מהי LoRA, איך היא מוזילה ומאיצה התאמה של מודלי שפה, ומתי כדאי לשקול אותה במקום אימון מלא של מודל.
חשיבה, ידע ואמינות
פירוק בעיות, חיבור למקורות והסיכונים שנוצרים בדרך.
בפרק הזה מתחילים מ־ אחרי שמבינים דוגמאות והכוונה, לומדים כיצד מבנה הבקשה עוזר לפרק בעיה לשלבים.
שרשרת המחשבה CoT – השיטה שמשמשת מודלי Reasoning 🔗
מהי שרשרת מחשבה, איך היא קשורה למודלי Reasoning, ומתי כדאי לבקש ממודל להסביר שלבים במקום תשובה קצרה.
למה עכשיו Reasoning אינו מספיק כשהמידע נמצא מחוץ למודל. RAG מוסיף ידע אמיתי ועדכני.
מה זה RAG CHATBOT ואיך זה משפר את חווית המשתמש שלנו? 🛒
מהו RAG Chatbot, איך הוא מחבר מודל שפה למאגר ידע, ולמה הוא משפר תשובות, אמינות וחוויית משתמש.
למה להעמיק כאן חיבור ידע חיצוני משפר תשובות, אבל גם פותח משטח תקיפה. עכשיו בודקים אילו סיכונים נוצרים ואיך מצמצמים אותם.
2 פרצות אבטחה ב-LLM's ואיך זה קשור לנוקמים? 🦾
שתי פרצות אבטחה נפוצות במודלי שפה גדולים, למה הן מסוכנות, ואיך לחשוב על שימוש בטוח יותר ב-LLM בארגון.
חיבור למערכות
מהיכולת לענות ליכולת לקרוא מידע ולבצע פעולות.
למה להעמיק כאן כדי שמודל יהפוך לחלק ממוצר הוא צריך להחליף מידע עם מערכות אחרות. API הוא שכבת החיבור הבסיסית.
מה זה API בבינה מלאכותית ולמה זה כל כך חשוב?
מה זה API ואיך הוא משנה את חוקי המשחק בבינה מלאכותית? מדריך ברור עם דוגמאות, כלים וטיפים – מ־GPT ועד סוכני AI שפועלים ממש כמו עובדים.
למה עכשיו API מחבר מערכת מסוימת. MCP מגדיר ממשק אחיד שדרכו סוכנים יכולים לגלות כלים, קבצים ומקורות מידע.
מה זה MCP ואיך זה משנה את הדרך שבה אנחנו משתמשים ב-AI
הכירו את MCP – פרוטוקול חדשני שמאפשר לסוכני AI לגשת לכלים, קבצים ומערכות חיצוניות בצורה חכמה ומבוססת הקשר, בלי צורך באינטגרציות מותאמות. זה לא עוד API – זו דרך חדשה לעבוד עם בינה מלאכותית.
מסוכן פשוט למערכת Agentic
אוטונומיה, הוראות עבודה והנדסה שמחזיקה את הכול יחד.
למה להעמיק כאן אחרי חיבור לכלים צריך להחליט מי שולט ברצף: תהליך קבוע או סוכן שמקבל החלטות.
מה ההבדל בין Automation Workflow ל-Agentic Workflow
מה ההבדל בין אוטומציה קלאסית לסוכן חכם? בפוסט הזה אני מפרק את ההבדלים בין Automation Workflow ל-Agentic Workflow עם דוגמאות אמיתיות מ-n8n, מסביר איך עובד סוכן מבוסס GPT, ומהם שלושת החלקים שכל סוכן חייב – מוח, זיכרון וכלים.
למה להעמיק כאן יותר אוטונומיה דורשת הוראות עבודה ברורות. Skill מגדיר לסוכן מטרה, תהליך, גבולות ובדיקות.
מהם סקילים בעבודה עם סוכני AI
אם סוכן AI הוא עובד חדש, סקיל הוא דף ההנחיות שלו: מה המטרה, איזה מידע חשוב, איך עובדים, איפה עוצרים, ואיך בודקים שהתוצאה טובה.
למה עכשיו כאן כל החלקים מתחברים לסוכן עם הקשר, כלים, זיכרון, הרשאות, בקרה ותצפית.
מה זה Agentic Engineering ואיך בונים סוכני AI אוטונומיים?
מה ההבדל בין צ׳אטבוט לסוכן AI אוטונומי, מה זה agent harness, אילו רכיבים חייבים להיות לסוכן אמיתי, ואיך Claude Code Agents, OpenClaw ו-Hermes נבדלים זה מזה.
סיימת את ליבת המסלול. לאן ממשיכים מכאן?
אפשר להמשיך להעמקות שנותרו או לבחור את המסלול הבא.
סיימת גם את כל ההעמקות — הפלייליסט כולו הושלם.