ExplAInable

By Tamir Nave, Mike Erlihson, Uri Goren, Hila Paz HerszfangTechnology

ExplAInable episodes

August 05, 2024 [76] בינה מלאכותית וצ'יפים - עם ד"ר אמיתי ערמון
אינטל העולמית נמצאת השבוע בכותרות בעקבות ההצהרה על הצמצומים, וזו הזדמנות מעולה להזכיר על הפעילות המדהימה של קבוצת הדאטא סיינס של אינטל ישראל.
החודש פורסם כי הקבוצה
AI Solutions Group
זכתה בפרס הארגון המצטיין העולמי של אינטל.
בפרק זה ד"ר אמיתי ערמון יספר לנו על התפקיד שלו בתור ה
Chief Data Scientist
של הקבוצה, מה היא עושה? מה האתגרים היחודיים שלהם? ואיך מתנהלת העבודה של 250 עובדים שבונים ביחד מוצרים מבוססי בינה מלאכותית?
נדבר על פרוייקטים לדוגמא, על ללמים ועל המאמר שכתב
Tabular Data: Deep Learning is Not All You Need
שהגיע השבוע לאלף ציטוטים.

Tabular Data: Deep Learning is Not All You Need
עמוד הלינקדאין של אמיתי
38 min
July 28, 2024[75] על מודלים פתוחים, רשיונות ורגולציה עם עופר חרמוני
קוד פתוח זה נושא מורכב, יש כמה סוגים של רשיונות כמו GPL, Apache, MIT וכו׳.העניינים מסתבכים עוד יותר כשמדברים על מודלים פתוחים, האם קוד המודל פתוח? אולי רק המאמר? אולי רק המשקולות פתוחות? ומה לגבי הדאטא?בפרק זה עופר חרמוני, יועץ בתחום הAI וחבר בLinux foundationיספר על הקריטריונים של הארגון למודלים פתוחים, ונמנה מספר מודלים כאלו.
עולם הAI מתקדם בקצב מסחרר, והמחוקק לא תמיד מצליח לעקוב - בשיחה עם עופר דיברנו על המירוץ וההשלכות החוקיות על שימוש במודלים פתוחים, והתוצרים שלהם.

LF AI & Data website: https://lfaidata.foundation/
AI Open Source landscape: https://landscape.lfai.foundation/
Generative AI Commons website: https://genaicommons.org/
Generative AI Commons - Get Involved guide: https://docs.google.com/presentation/d/1Ie0NKJ4N5u3UINUdiwoA7pBYtaRrUdH0gEcMUo9M9Y0/edit?pli=1#slide=id.g2c0160abebd_0_72
OSI - open source AI initiative - latest definition: https://opensource.org/deepdive/drafts/the-open-source-ai-definition-draft-v-0-0-8
OSI - Open Source AI initiative discussion forum: https://discuss.opensource.org/
Connect with me on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ofer-hermoni/
31 min
July 20, 2024 [74] על סימולציה בתעשייה עם גיא אדלר
גיא אדלר מחברת אקסיליון יחלוק איתנו מנסיונו בפיתוח ושימוש במערכות סימולציה לעולם התחבורה.אקסיליון מפתחת מוצר לעיריות לצורך אופטימיזציה של רמזורים ותנועה, כדי שכולנו נבלה כמה שפחות זמן בפקקים.
נדבר על האתגרים בתחזית של אירועים נדירים כגון מזג אוויר, הופעות, ושיבושי תנועה.ועל החשיבות של עבודה משותפת עם מומחי תוכן ואינטגרציה עם מערכות אמיתיות של עיריות כבר בתהליך הסימולציה.סימולציה היא דבר יקר, וגיא חולק איתנו מאתגריו בפיתוח מערכות יעילות בc++ כדי שהמערכת תוכל לרוץ בזמנים סבירים.
24 min
July 13, 2024 [73] ניסויים מדעיים באמצעות סימולציות - עם רותם רוזנבלום
פרק פיצוץ על איך סימולציות יכולות לעזור לנו לחזות תגובה של חומרי נפץ במתחים שונים.בפרק זה רותם תספר לנו על המחקר האקדמי שלה בשיתוף עם רפאל, ועל איך סימולציות עזרו לחסוך המון כסף וזמן על ניסוי שטח.נדבר על ההבדלים בין סימולציות סדרתיות, ובין סימולציות אגרגטיביות.ומדוע סימולציות הם הכלי הנכון לבדוק את המודל שלנו בכל מיני מקרי קצה נדירים, או שטרם קרו. קישור ללינקדין של רותם
34 min
July 06, 2024 [72] על ההיסטוריה של סימולציות עם יניב טננבאום קטן
סימולציות היו פעם כלי הניבוי המרכזי, והיום הוחלפו על ידי מודלי למידת מכונה.האם מדובר בכלי מיושן ולא רלוונטי, או באומנות עתיקה שנשכחה.בפרק זה נדבר על המוטיבציות לסימולציות אל מול הרצת ניסויים על דאטא אמיתי, ונדבר על החוזקות והחולשות מול מודלי למידת מכונה. קורס חינמי של אוניברסיטת חיפה על סימולציות
31 min
June 29, 2024[71] המלצות, סימולציות, שינוי העדפות ודילמות טווח ארוך - טווח קצר - עם פרופ׳ עומר בן פורת
מערכות המלצה נתפסות לרוב כבעיית רגרסיה או קלאסיפיקציה, בפרק זה פרופסור עומר בן פורת מהטכניון ואורי ינהלו דיון טכני על האתגרים במידול סטטי כזה.נדבר על יצירת העדפות, ועל האחריות המשפטית של מערכת ההמלצה.מערכת המלצה אמורה למדל אנשים, ואנשים הם לא יצור רציונאלי או עקבי - כיצד מערכת ההמלצה אמורה להתמודד עם זה?
ונדבר על החשיבות של סימולציה למדידה ואימון מערכות המלצה, גם כאשר יש הרבה דאטא. קישורים:
Duelling bandits
Recsim
טווח ארוך לעומת טווח קצר במערכות המלצה
41 min
June 23, 2024 [70] Consistency Large Language Models עם מייק ארליכסון
למודלי שפה (גדולים) יש שלושה תת-מודלים: הטוקנייזר, הטרנספורמר, ואלגוריתם הפענוח.
אלגוריתם הפיענוח בדרך כלל אינו נלמד, אלא הוא איזה שהיא יוריסטיקה סדרתית של חיפוש בעץ על סמך ההסתברויות של הטרנספורמר.אבל מי מבטיח שהיוריסטיקה הזו היא הדבר האידיאלי לעשות בהנתן הפלט של הטרנספורמר.Consistency LLMs מנסים לקשור את שתי הקצוות, ולהתאים את ההטרנספורמר לאלגוריתם הפענוח.מרוויחים מזה מודלים יעילות יותר, ואפשרות למיקבול.מייק יספר לנו איך הקסם הזה קורה
30 min
June 14, 2024 [69] Predictive mean matching and imputation - השלמת ערכים חסרים איטרטיבית
ערכים חסרים הם נחלתו של כל מי שעוסק בעיבוד מידע טבלאי, הפעם נתמקד בהשלמת ערכים רציפים עם Predictive mean matching.אחת השיטות הנפוצות MICE, לא היתה זמינה עד לאחרונה למשתמש פייתון - וכעת נמצאת במודול הexperimental של scikit learn.
נעשה סקירה קצרה על מתי כדאי להשלים ערכים חסרים ומתי לא, ונדבר על השיטות הנפוצות להשלמה.
9 min
June 09, 2024 [68] כאן - Kolmogorov Arnold network
הרבה מאיתנו שמעו בכותרות על KAN פה, KAN שם - ולא היה ברור מה המהומה.
Kolmogorov Arnold network
זו ארכיטקטורה שמאיימת לשנות את איך שאנחנו חושבים על רשתות נוירונים, החל במבנה של נוירון ועד יכולת ההסבר.בנוסף, לרשתות כאן יש פי עשר פחות פרמטרים והן דלילות יותר - נשמע מדהים.אבל, הפוטנציאל הוא גדול אבל המציאות היא בפרטים הקטנים - אותם נכסה בפרק הזה
21 min
June 03, 2024 [67] רק לא ראג RAG
מי לא שמע על RAG, נראה שכולם מדברים, מממשים ומאפטמים ראגים לכל שימוש.בפרק זה אורי שוטח את משנתו על ראגים, וטוען שהם בשימוש יתר בתעשייה (יש יגידו הייפ), ואלו הן הסיבות1. אתם אחראיים (משפטית) על הפלט שלהם - אם אין בן אדם בלופ - יש בעיה2. שאילתות סמנטיות לא מתאימות להמון מקרים, חיפוש וקטורי הוא לא התשובה לretrieval3. זה נראה כאילו חיפוש וקטורי נועד לחסוך עלויות, אבל האם באמת LLM עדיין כ״כ יקרים שצריך אותו?4. האם זו בעיית איחזור או בעית שאלה-תשובה? בהרבה מהמקרים פשוט לא צריך LLM בקצה5. הסיבה ההנדסית - בראג יש שני מודלים שונים, שלא בטוח מדברים זה עם זה, צריך לוודא שיש תרומה הדדית
11 min

About ExplAInable

From the publisher's feed

תמיר נווה, אורי גורן, מייק ארליכסון והילה פז הרשפנג מארחים מומחים מעולם הבינה המלאכותית.
האזינו לשיחות עם חוקרי AI, דאטה סיינטסים, מהנדסי ML ומובילים בתעשייה, שמביאים לכם את האתגרים, המחשבות…