איך הענקנו לבינה המלאכותית את חוש הראיה?
היום נצלול אל הCNN, לא רשת הטלוויזה, רשת נוירונים (NN) שעושה.. קונבולוציות (C).
קוֹנְ - בּוֹ - לוּ - צִיּוֹת.
כן.
מוכנים? בואו איתי 🧵>> #פידטק#פידאטה#פידטכנולוגיה
(אה כן, אם שמתם Bookmark - תוסיפו איזו הקלקת לייק, זה סופר עוזר לי 🥰)
כדי להבין מה קורה בשרשור הזה, אני בונה על זה שאתם יודעים בגדול איך עובדת רשת נוירונים בסיסית. לא יודעים?
הנה!
נמשיך >>
1. אפשר להכניס תמונות לרשת נוירונים רגילה.
הן אוסף של פיקסלים.
"נשטיח" אותן לטור מספרים ונכניס אל הרשת.
העניין הוא שזה עובד.. לא משהו.
הקלט ענק, וקשה לרשת להתמודד עם שונות בו.
ה9 הזה יכול להיות ממוקם בכל מקום על מפת הפיקסלים הזו.
בקיצור, קונבולוציות! >>
(אנימציה של 3b1b)
2. קונבו.. מה?
וול, קונבולוציה היא פעולה מתמטית שסורקת תמונה באופן מאד מיוחד.
בואו נדמיין תמונה שחור לבן.
נגדיר שחור מוחלט כ0, לבן מוחלט כ255.
הכנתי הפתעה, מוכנים?
אנחנו הולכים לעשות קונבולוציות יחד, באקסל!
עוד לפני המתמטיקה וה"איך", בואו נראה "מה" עושה קונבולוציה, לאינטואציה. >>
3. שימו ♥️ לציור האקסלי הבא - הספרה אחת.
בנוסף לספרה, יש גם פס שחור בצד שמאל, כי יהיה מעניין לראות איך הוא נתפס בקונבולוציה.
כמו שאמרתי, נתחיל מלראות מה התוצאה של הקונבולוציה, ואחרי שתהיה לנו תפישה טובה למה קורה - נדבר על איך זה קורה.
לכל קונבולוציה יש גרעין, Kernel >>
4. במקרה הזה בחרתי גרעין מיוחד, בגודל 2x2 - גרעין שידוע כמזהה קצוות אנכיים, בצהוב בתמונה.
בואו נסתכל על התוצאה.
שימו לב לאיך הפעולה "זיקקה" את הקצוות.
זה לא בדיוק מאורגן, כי יש שם את ה0 הזה וה255 בשני הצדדים, נטפל בזה בהמשך.
אבל איזה מגניב?!
מצאנו קצוות אנכיים! >>
5. מה קרה כאן מתמטית?
אז אותו גרעין סרק את התמונה (בסרטון בצבע, אצלנו שחור לבן), ובכל פעם כפל את ערכי הפיקסלים בערכי הגרעין - וחיבר אותם ביחד.
מטעמתי ויזואליה, נירמלתי את התוצאה בין 0 ל255.
התוצאה היא בעצם "זיקוק" של מאפיין ספציפי בתמונה, קצה.
אחרי שעושים קונבולוציה, >>
6. נהוג לבצע פעולה בשם Max Pooling, שתזקק את הזיקוק עוד יותר.
אותו מקס פולינג הוא בעצם לקחת בלוקים מהתמונה לפי סדר ובכל פעם להחזיר את הערך המקסימלי.
הפעם בלי חפיפה, הצבעים הם דוגמא למה ממופה לאן, האדום החזיר 128, הכחול 177.
אנחנו רואים טור של 177, שמייצג גבול בין השחור לאפור. >>
7. ואת זיקוק הגבול השמאלי של ה1.
אפשר לבצע אותו דבר גם על גבול ימני עם גרעין מתאים.
בגדול, הפולינג מקטין את התמונה ושומר על ה"זיהוי" של המאפיינים.
תמונה קטנה = רשת מהירה יותר.
הנה עוד המחשה בפייתון, עם שני גרעינים שונים.
הקוד בגיטהאב שלי, בסוף הציוץ. >>
8. בכל מקרה, הקונבולוציות עם הגרעינים המוכנים שירתו אלגוריתמי ראיה ממוחשבת במשך שנים, הנה עוד דוגמא למה קורה ברזולוציות גבוהות.
יש זיהוי ממש ברור של הקצוות, זה לפני פולינג.
אבל.. זה סתם גרעין מהונדס שאני בחרתי.
אז מה חדש ב"רשתות קונבולוציה"?
איך הן משתמשות בעיקרון הזה? >>
9. רשתות קונבולוציה כוללות שכבות קונבולוציה - שמבצעות את הפעולה הזו המון פעמים, ולומדות איזה גרעין יתן להן את התוצאות הכי טובות.
המספרים בגרעין - הם המשקולות הנלמדות!
פעולת הקונבולוציה מזקקת מאפיינים, וכמובן שאפשר לקחת גרעינים גדולים מ2x2, ולעבוד בצורה היררכית.
אם נסתכל >>
10. על התוצאות של הקונבולוציות בתוך רשתות מסוג CNN, נראה דבר מדהים.
ככל שנכנסים יותר לעומק רשת הקונבולציה, מגלים שהן הופכות להיות סורקות שמחפשת רעיונות מופשטים.
הביצוע שלהן במקביל ואחת אחרי השניה עם גרעינים שונים ונלמדים הופך את הסורק למזהה צורות, ולא סתם קצוות.
מה שרואים כאן >>
11. הוא חלק ממה שנמצא ב"מוח" שהרשת. לא AI גנרטיבי.
זה ה"פרצוף הסטטיסטי" שהרשת לומדת.
לא משוגע?
רשתות CNN בנויות ככה שעל התמונה נעשות הרבה קונבולציות עם גרעינים שונים (יותר מפעם אחת), על כולן עושים פולינג ומכניסים לרשת נוירונים קלאסית שהכל מחובר להכל.
וזה. עובד. >>
12. מבחינת כוונון, יש כל מיני משתנים (היפרפרמטרים) להתאים כשמחליטים על קונבולציות מעבר לגודל הגרעין (במקרה שלנו היה 2x2).
המעבר יכול להיות גס - אפשר להזיז את הקונבולציות בקפיצות של יותר מ1 כל פעם, זה מכונה Stride.
אפשר לשמר את גודל התמונה, ולהוסיף "ריפוד" לקונבולוציה, Padding.
13. אפשר לבצע גם קונבולוציה מורחבת, מה שמכונה Dilation, נזקק מאפיינים באותה רזולוציה, אבל על שטח רחב יותר.
מאפשר לתפוס מאפיינים גסים יותר בלי "לשלם" על גרעין גדול יותר.
14. יש גם סוגים שונים של Pooling, לאו דווקא שלוקחים את המקסימום.
יש כאלה שסוכמים, עושים ממוצע ומה לא.
בקיצור - יש הרבה דברים שאפשר לכוונן כשבונים רשת קונבולוציה.
התכלית?
אפשר לבחור כל משימה שרוצים, זיהוי חיות או אנשים, כל תיוג שהתמונות מגיעות איתו, רגרסיה, מה שתרצו!>>
15. ארכיטקטורת הקונבולוציה היא "חוש הראיה" של הרשת, בלי קשר למשימת הלמידה והנה תראו,
עכשיו אנחנו יודעים איך רשתות נוירונים רואות.
וכן, כן, אני יודע, בא לכם לנסות לשחק באקסל הזה.
אז כמובן שתוכלו, הוא בקבוצת הטלגרם שלי! >>
16. ככה גם תוכלו לעשות קונבולציות על פיקסל-ארט של סבתא וגם לא לפספס תוכן חדש!
קדימה בואו: linktr.ee/tsoofbaror
מה שווה לנסות?
מה קורה אם כל הערכים בגרעין הם 1? מה הגרעין עושה?
(זה גם קישור לגיטהאב, לקוד של הקונבולוציה)
אם זה השרשור הראשון שלי שאתם קוראים, היי!
מוזמנים לחקור איתי את הקישקע של הAI,
כל פעם קצת אחרת.
זה הזמן לעקוב אחרי: twitter.com/tsoofbaror
אהבתם את מה שקראתם?
התמורה הכי טובה מכם היא לרטווט את הציוץ הראשון.
אני רואה אתכם, מרטווטים, אם אבנה AI שישתלט על העולם הוא יחוס עליכם.
הערות ומקורות!
אם בא לכם להעמיק בקונספט של קונבולוציה, ממליץ מאד על הסרטון של @3blue1brown:
אה כן,
וגרעין לפעמים נקרא גם "פילטר".
סתם כדאי לדעת.
מחילה ענקית:
קונבולוציות עם ב לא דגושה, נהגת כV כמובן
עמכם הסליחה
• • •
Missing some Tweet in this thread? You can try to
force a refresh
הלילה, מחשבה סופר קונספירטיבית.
הסינים ימשיכו לתת את מודלים מעולים בחינם.
זה לא תמים.
זה ילחיץ את האמריקאים ככל שהשימוש יעשה נפוץ יותר והמודלים יהיו חזקים יותר.
למה?
זה כלי ריגול מטורף. זה ליטרלי יוזר שמספר לך מה הוא מעדיף, מה הוא אוהב, מה הוא רוצה >>
דאטה על כל אמריקה, עם IP שיודע להגיד מיקום והעדפות.
אין תקנות. אין GDPR. אין Cookie Consent.
כלכלת היצף שאי אפשר להתחרות בה. בשלב מסויים, האמריקאים יבינו שהם חייבים לעצור את זה.
בסוף כשאתה משחרר מודל כל כך חזק Open Source, גם אם חלק קטן מהאנשים עושה Self Host ולא שולח >>
בקשות הישר לסינים, כשהמחיר קטן ב90% מOpenAI ואנט׳רופיק - זה הורג את הביזנס.
אז גם אם האמריקאים יחסמו גישה למודלים סיניים (מה שיהיה מאד קשה), חברות הAI האמריקאיות יתקשו להרוויח מהטכנולוגיה.
האם נראה סבסוד ישיר כדי לתת גישה למודלים לא סיניים? שרתים של הממשל >>
על טיקטוק.
לא צריך תואר במדמ״ח כדי להבין שרשת חברתית, כל רשת חברתית בעולם הNLP המתקדם היא רשת השפעה שמחליטה איזה דעות לדחוף ואיזה דעות להסתיר.
זה לא צריך להיות דרמטי. בכלל.
זה לא מצריך השתקה או הסתרה.
כל מה שזה מצריך הוא הטיית האלגוריתם.
אבל מה זה ״האלגוריתם״? >>
בעולם הDS (או "AI") זה מכונה ״מערכת המלצה״.
מערכת המלצה היא כמו קזינו - רק שאתם המכונה. היא משחקת בכם.
המטרה היא למקסם משהו: זמן ברשת החברתית, אינטראקציות או כל דבר אחר.
כל פעם היא ״מהמרת״ מה להראות לכם כדי להשיג את המטרה הזו, ואתם מזכים אותה בתמורה כלשהי. >>
זה אולי נשמע זדוני, אבל במהות זה לא כל כך.
אפשר לראות את זה כמערכת שפשוט לומדת מה מעניין אתכם.
בפועל ובקצרה, כל פוסט מומר לאיזה יצוג מתמטי (וקטור) שאמור לייצג מה בדיוק קורה בו. מהתוכן עצמו לכמות האינטרקציות, הצפיות ואולי אפילו זהות הצופים.
ועכשיו מגיע החלק הבעייתי: >>
הכוח של GPT o1, סדרת המודלים החדשה של OpenAI.
המודלים האלה, שכונו פנימית Strawberry, אמורים להיות מודלים שמתמחים ב-Reasoning.
אבל איך בודקים דבר כזה?
איך נראה Reasoning?
אנסה לתת פה כיוון לאיך אני רואה את זה, ולמה אני חושב שהמודלים האלה הם אולי תחילת הדרך למהפכה 🧵>>
1. אני מפרש הפעולה הזו שנקראת Reasoning כיכולת שלנו לקחת בעיה ולהבין איזה ידע מקדים צריך לבנות על מנת לפתור אותה, לאסוף את הידע המקדים ורק אז להגיע לתשובה.
בשאלה המפורסמת ״כמה פעמים האות r מופיע במילה Strawberry״ רוב המודלים טועים בין היתר, גם בגלל זה.
בגלל שהתשובה שלהם >>
2. היא הסתברותית נטו, אין להם את תהליך ה״בניה״ של הידע כדי לענות: פירוק המילה לאותיות שלה קודם כל, ורק אז ספירה של כל האותיות, אחת אחת.
את זה בדיוק o1 מנסה לפתור. בשיטת אימון שOpenAI לא חושפים, המודל לא ״עונה״, הוא קודם כל מבסס את כל פרטי הידע הנחוצים, מנתח אותם ורק אז מרכיב >>
טוויטר יקר - עזרו לנו להקים בית לפראמדיקים בצה״ל.
(אמ;לק: הקמנו עמותה ואנחנו מגייסים).
הפעם אני הולך לספר לכם על התפקיד שלי בסדיר ובמילואים, ועל המסע לתת לאנשים כמוני בית, ליווי וקהילה.
בבקשה - שתפו את הפוסט ועזרו לנו להגיע ליעד.
תנו לי דקה להכיר לכם אותנו 🧵 >>
1. נתחיל בהתחלה, הנה הלינק לתרומה לעמותה (רשומה ומוכרת לצורכי מס כמובן).
2. פראמדיק וחובש זה לא אותו דבר.
חובש קרבי הוא לוחם. הם עוברים מסלול, יוצאים ל3 חודשים קורס חובשים בבה״ד 10 וחוזרים ליחידות.
הפראמדיקים הם יצורים אחרים לגמרי. התפקיד הומצא עקב מחסור - מחסור ברופאים.
פעם על אמבולנס היו רופא ואחות.
אבל מה לרופא שיודע לקרוא רטנגן ובדיקות דם >>
רק מוודא שאתם מעודכנים במה שקורה:
קלוד בדרך להביס את GPT בקרב המפתחים.
אתם אולי משתמשים בChatGPT (או קלוד) דרך ממשק אינטרנטי, אבל מאחורי הקלעים יש שוק פעיל מאד של מוצרים שמשתמשים במודלים האלה.
סקירה קצרצרה 🧵>>
1. סיכום טקסט, מענה אוטומטי ואפילו שירות לקוחות - יש המון מוצרים שנבנים סביב מודלי שפה.
עד כה, 90% מהם היו או מבוססי OpenAI, או מבוססים על מודלים פתוחים כמו Llama/Mistral.
מה שקרה הוא שOpenAI נתנו באופן כמעט בלעדי דרך קלה להחריד לגשת למודלים שלהם דרך קוד.
תראו בתמונה. >>
2. עשר שורות בקושי ואפשר לגשת למודל AI אימתני.
על בסיס זה נבנו עשרות אם לא מאות סטארטאפים שמנסים להפיק ערך ממכונת המילים הזו.
כמו שאמרתי, עד כה OpenAI שלטו בשוק הזה באופן כמעט בלעדי.
המודלים האחרים היו סוג של "התפשרות" למי שרוצה לעשות איזה אימון יחודי בעצמו. ממש לא הסטנדרט >>
על תקרת הזכוכית של מהפכת הGenAI הנוכחית.
האם אנחנו רגע מGPT7 שיקנה בשבילנו מניות בבורסה וSORA שתחליף את הוליווד?
כנראה שלא. ממש לא.
תוהים איך יראה העתיד?
קחו אוויר, שימו בBookmark אם צריך - שרשור ארוך, אבל אחד שאסור לפספס 🧵 >>
1. ההתקדמות בAI מסחררת. ליטרלי מסחררת.
הסחרור מתודלק ע״י כל סלבס הAI על הפלנטה. יש לזה שתי סיבות עיקריות, ואף אחת מהן היא לא וודאות לגבי העתיד:
הבאזז מאפשר לגייס הרבה מאד כסף,
והאנשים האלה באמת באמת *רוצים* להצליח, מחשבה-מייצרת-מציאות.
השאלה: הם המציאות מתכתבת עם הבאזז? >>
2. בשרשור הזה אני רוצה לנסות לצמצם את הסחרור, ולנסות לחשוב ריאלית איך העתיד הולך להראות.
רשימת עובדות 1#:
גם למשתמשים משלמים, יש עדיין מגבלה של עד 50 הודעות כל 3 שעות
על GPT4. שנה אחרי שהוא שוחרר.
לקלוד - Opus החדש, גם במנוי PRO, יש מגבלה של 100 הודעות ב8 שעות במקרה הטוב. >>