מילון מקיף של מונחים ומושגים מעולם הבינה המלאכותית - הכל בעברית, ברור ונגיש
🔍
🔍
לא נמצאו מונחים התואמים את החיפוש שלך
נסו לחפש מונח אחר או לנקות את החיפוש
A
Artificial Intelligence (AI)
בינה מלאכותית
תחום מדעי המחשב העוסק ביצירת מערכות מחשב המסוגלות לבצע משימות הדורשות בדרך כלל אינטליגנציה אנושית, כגון הבנת שפה, זיהוי תמונות, קבלת החלטות ופתרון בעיות.
Artificial General Intelligence (AGI)
בינה מלאכותית כללית
בינה מלאכותית היפותטית בעלת יכולת להבין, ללמוד ולבצע כל משימה אינטלקטואלית שאדם מסוגל לבצע. בניגוד ל-AI הנוכחי שמתמחה במשימות ספציפיות, AGI תהיה גמישה ורב-תחומית.
API (Application Programming Interface)
ממשק תכנות יישומים
ממשק המאפשר לתוכנות שונות לתקשר זו עם זו. בהקשר של AI, ממשקי API מאפשרים למפתחים לשלב מודלים של בינה מלאכותית באפליקציות שלהם ללא צורך לבנות את המודל מאפס.
Attention Mechanism
מנגנון קשב
טכניקה ברשתות נוירונים המאפשרת למודל להתמקד בחלקים הרלוונטיים ביותר של הקלט בעת עיבוד מידע. מנגנון זה הוא הבסיס לארכיטקטורת הטרנספורמר ומאפשר עיבוד יעיל של רצפי טקסט ארוכים.
Autonomous Agent
סוכן אוטונומי
מערכת AI המסוגלת לפעול באופן עצמאי, לקבל החלטות ולבצע משימות מורכבות ללא התערבות אנושית ישירה. הסוכן מגדיר יעדים, מתכנן צעדים ומבצע אותם בזה אחר זה.
B
Backpropagation
התפשטות לאחור
אלגוריתם מרכזי באימון רשתות נוירונים. האלגוריתם מחשב את השגיאה של המודל ומעביר אותה לאחור דרך שכבות הרשת, ומעדכן את המשקלות כדי לשפר את הביצועים בהדרגה.
Bias (in AI)
הטיה
נטייה שיטתית בתוצאות מודל AI הנובעת מנתוני אימון לא מאוזנים או מהנחות שגויות. הטיה עלולה לגרום להפליה על בסיס מגדר, גזע או מאפיינים אחרים ומהווה אתגר אתי משמעותי.
C
Chatbot
צ'אטבוט
תוכנת מחשב המדמה שיחה אנושית באמצעות טקסט או קול. צ'אטבוטים מודרניים מבוססים על מודלי שפה גדולים ומסוגלים לנהל שיחות טבעיות, לענות על שאלות ולבצע משימות מגוונות.
Computer Vision
ראייה ממוחשבת
תחום בבינה מלאכותית העוסק ביכולת של מחשבים לפרש ולהבין מידע חזותי מתמונות וסרטונים. כולל זיהוי אובייקטים, זיהוי פנים, ניתוח סצנות ועוד.
Classification
סיווג
משימת למידת מכונה שבה המודל לומד לשייך נתונים לקטגוריות מוגדרות מראש. לדוגמה: סיווג מיילים כספאם או לא-ספאם, זיהוי סוג חיה בתמונה, או אבחון רפואי.
D
Deep Learning
למידה עמוקה
ענף של למידת מכונה המבוסס על רשתות נוירונים מלאכותיות עם מספר רב של שכבות (עמוקות). למידה עמוקה מצטיינת בזיהוי דפוסים מורכבים והיא הבסיס לפריצות הדרך באחרונות ב-AI כמו GPT וDiffusion Models.
Diffusion Model
מודל דיפוזיה
סוג של מודל גנרטיבי שלומד ליצור נתונים (בעיקר תמונות) על ידי הוספת רעש הדרגתית לנתונים ואז לימוד תהליך ההיפוך - הסרת הרעש. טכנולוגיה זו עומדת בבסיס כלים כמו DALL-E, Midjourney ו-Stable Diffusion.
Dataset
מערך נתונים
אוסף מאורגן של נתונים המשמש לאימון, בדיקה והערכה של מודלי AI. איכות מערך הנתונים ומגוון הדוגמאות בו משפיעים ישירות על ביצועי המודל.
E
Embedding
הטמעה וקטורית
ייצוג של מידע (מילים, משפטים, תמונות) כוקטורים מספריים במרחב רב-ממדי. הטמעות מאפשרות למודלים לתפוס קשרים סמנטיים - מילים דומות במשמעותן יהיו קרובות במרחב הוקטורי.
Epoch
אפוק
מעבר מלא אחד על כל מערך נתוני האימון במהלך אימון מודל. בדרך כלל נדרשים מספר אפוקים כדי שהמודל ילמד בצורה מיטבית מהנתונים.
F
Fine-tuning
כוונון עדין
תהליך של התאמת מודל AI שכבר אומן (מודל בסיס) למשימה או תחום ספציפי, על ידי המשך האימון עם מערך נתונים ממוקד. זהו תהליך יעיל הדורש פחות נתונים ומשאבי חישוב מאימון מאפס.
Foundation Model
מודל בסיס
מודל AI גדול שאומן על כמויות עצומות של נתונים ויכול לשמש כבסיס למגוון רחב של משימות. דוגמאות כוללות GPT-4, Claude, Gemini ו-LLaMA. ניתן לכוונן אותם למשימות ספציפיות.
Few-Shot Learning
למידה ממספר דוגמאות מצומצם
יכולת של מודל AI ללמוד משימה חדשה ממספר קטן מאוד של דוגמאות. בהקשר של מודלי שפה, מתייחס למתן מספר דוגמאות בפרומפט כדי להנחות את המודל לביצוע משימה מסוימת.
G
GANs (Generative Adversarial Networks)
רשתות יריבות גנרטיביות
ארכיטקטורת AI המורכבת משני רשתות נוירונים המתחרות זו בזו: גנרטור שיוצר נתונים חדשים ומבחין שמנסה להבדיל בין נתונים אמיתיים למזויפים. התחרות מובילה ליצירת תוכן סינתטי איכותי.
GPT (Generative Pre-trained Transformer)
טרנספורמר גנרטיבי מאומן מראש
משפחת מודלי שפה גדולים שפותחה על ידי OpenAI. המודלים מאומנים על כמויות עצומות של טקסט ומסוגלים לייצר טקסט, לענות על שאלות, לכתוב קוד ולבצע מגוון רחב של משימות שפתיות.
Gradient Descent
ירידת גרדיאנט
אלגוריתם אופטימיזציה יסודי בלמידת מכונה המשמש למציאת הערכים האופטימליים של פרמטרי המודל. האלגוריתם מתקדם בכיוון ההפוך לגרדיאנט (שיפוע) של פונקציית השגיאה.
H
Hallucination
הזיה
תופעה שבה מודל AI מייצר מידע שנשמע אמין ומשכנע אך הוא שגוי, בדוי או חסר בסיס עובדתי. זהו אחד האתגרים המרכזיים במודלי שפה גדולים ודורש אימות נתונים קפדני.
Hyperparameter
היפר-פרמטר
פרמטר שנקבע לפני תחילת תהליך האימון ומשפיע על אופן הלמידה של המודל (כמו קצב הלמידה, מספר השכבות וגודל האצווה). בניגוד לפרמטרים רגילים, היפר-פרמטרים לא נלמדים מהנתונים.
I
Inference
הסקה
השלב שבו מודל AI מאומן מופעל על נתונים חדשים כדי לייצר תחזיות או תוצאות. בניגוד לאימון, ההסקה דורשת פחות משאבי חישוב ומתבצעת בזמן אמת כשמשתמש שולח שאילתה למודל.
Image Generation
יצירת תמונות
יכולת של מודלי AI ליצור תמונות חדשות מתיאור טקסטואלי או מתמונות קיימות. כלים פופולריים בתחום כוללים DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion ו-Firefly של Adobe.
K
Knowledge Graph
גרף ידע
מבנה נתונים המייצג ידע כרשת של ישויות (צמתים) ויחסים ביניהן (קשתות). גרפי ידע משמשים מערכות AI להבנת הקשרים מורכבים בין מושגים ולשיפור דיוק התשובות.
L
LLM (Large Language Model)
מודל שפה גדול
מודל בינה מלאכותית שאומן על כמויות עצומות של טקסט ומכיל מיליארדי פרמטרים. LLMs מסוגלים להבין ולייצר טקסט טבעי, לנהל שיחות, לכתוב קוד ולבצע משימות מורכבות. דוגמאות: GPT-4, Claude, Gemini.
LoRA (Low-Rank Adaptation)
התאמה בדרגה נמוכה
טכניקה יעילה לכוונון עדין של מודלים גדולים. במקום לעדכן את כל הפרמטרים במודל, LoRA מוסיפה מטריצות קטנות בדרגה נמוכה, מה שמפחית משמעותית את דרישות הזיכרון והחישוב.
M
Machine Learning (ML)
למידת מכונה
ענף של בינה מלאכותית שבו מערכות מחשב לומדות ומשתפרות מניסיון ללא תכנות מפורש. המערכת מזהה דפוסים בנתונים ומשתמשת בהם לביצוע תחזיות או החלטות על נתונים חדשים.
Multimodal AI
AI רב-מודאלי
מערכת AI המסוגלת לעבד ולהבין מספר סוגי מדיה בו-זמנית, כולל טקסט, תמונות, שמע ווידאו. מודלים רב-מודאליים כמו GPT-4o ו-Gemini יכולים לקבל קלט בפורמט אחד ולייצר פלט בפורמט אחר.
Model Training
אימון מודל
התהליך שבו מודל AI לומד מנתונים על ידי התאמת הפרמטרים הפנימיים שלו. האימון כולל חשיפה חוזרת של המודל לדוגמאות, חישוב שגיאות ועדכון המשקולות כדי לשפר את הביצועים.
N
Neural Network
רשת נוירונים מלאכותית
מודל חישובי בהשראת המוח האנושי, המורכב משכבות של "נוירונים" מלאכותיים המחוברים ביניהם. כל נוירון מקבל קלט, מעבד אותו ומעביר את התוצאה הלאה. רשתות נוירונים הן הבסיס ללמידה עמוקה.
NLP (Natural Language Processing)
עיבוד שפה טבעית
תחום בבינה מלאכותית העוסק באינטראקציה בין מחשבים לשפה אנושית. כולל משימות כמו תרגום אוטומטי, ניתוח רגשות, סיכום טקסטים, מענה לשאלות וצ'אטבוטים.
O
Overfitting
התאמת יתר
מצב שבו מודל AI לומד את נתוני האימון "בעל פה" במקום ללמוד דפוסים כלליים. מודל שסובל מהתאמת יתר מציג ביצועים מצוינים על נתוני האימון אך נכשל בנתונים חדשים שלא ראה.
Open Source AI
AI בקוד פתוח
מודלים וכלי AI שהקוד והמשקולות שלהם זמינים לציבור לשימוש, שינוי והפצה חופשית. דוגמאות כוללות LLaMA של Meta, Mistral ו-Stable Diffusion. קוד פתוח מאפשר שקיפות, חדשנות ונגישות.
P
Prompt Engineering
הנדסת פרומפטים
האמנות והמדע של ניסוח הנחיות (פרומפטים) אפקטיביות למודלי AI כדי לקבל את התוצאות הטובות ביותר. כולל טכניקות כמו הוספת הקשר, מתן דוגמאות, הגדרת תפקיד ופירוק משימות מורכבות.
Parameters
פרמטרים
המשתנים הפנימיים של מודל AI שנלמדים במהלך האימון. מספר הפרמטרים (לעיתים נמדד במיליארדים) משפיע על יכולות המודל וגודלו. GPT-4 מוערך בטריליון פרמטרים ומעלה.
R
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
יצירה מועשרת באחזור
טכניקה המשלבת אחזור מידע ממאגר ידע חיצוני עם יצירת טקסט על ידי מודל שפה. RAG מאפשרת למודל לגשת למידע עדכני ומדויק, מפחיתה הזיות ומשפרת את אמינות התשובות.
Reinforcement Learning (RL)
למידת חיזוקים
גישה בלמידת מכונה שבה סוכן AI לומד על ידי אינטראקציה עם סביבה ומקבל תגמולים או עונשים על פעולותיו. הסוכן לומד לבחור את הפעולות שממקסמות את התגמול לאורך זמן.
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
למידת חיזוקים ממשוב אנושי
טכניקה לשיפור מודלי שפה באמצעות משוב מבני אדם. מעריכים אנושיים מדרגים תשובות של המודל, והמשוב משמש לאימון מודל תגמול שמכוונן את המודל להיות מועיל, אמין ובטוח יותר.
S
Supervised Learning
למידה מפוקחת
סוג של למידת מכונה שבו המודל מאומן על נתונים מתויגים - כלומר, כל דוגמה כוללת את הקלט ואת התשובה הנכונה. המודל לומד למפות קלטים לפלטים ומשתמש בידע זה לתחזיות על נתונים חדשים.
Stable Diffusion
דיפוזיה יציבה
מודל דיפוזיה בקוד פתוח ליצירת תמונות מטקסט. פותח על ידי Stability AI ומאפשר יצירת תמונות איכותיות, עריכת תמונות ושינוי סגנונות. היותו בקוד פתוח הוביל לקהילה עניפה של מפתחים ואמנים.
Sentiment Analysis
ניתוח רגשות
תת-תחום של NLP שמטרתו לזהות ולסווג רגשות או עמדות בטקסט. משמש לניתוח חוות דעת, מעקב אחר מותגים ברשתות חברתיות והבנת שביעות רצון לקוחות.
T
Tokenization
טוקניזציה
תהליך פירוק טקסט ליחידות קטנות יותר הנקראות "טוקנים" (tokens). טוקן יכול להיות מילה, חלק ממילה או תו בודד. טוקניזציה היא שלב הכרחי בעיבוד טקסט על ידי מודלי שפה, ומספר הטוקנים משפיע על עלות ומהירות העיבוד.
Transformer
טרנספורמר
ארכיטקטורת רשת נוירונים מהפכנית שהוצגה ב-2017 על ידי חוקרי Google. מבוססת על מנגנון קשב עצמי (Self-Attention) ומהווה הבסיס לכל מודלי השפה המודרניים כמו GPT, BERT, Claude ו-Gemini.
Transfer Learning
למידת העברה
טכניקה שבה ידע שנרכש באימון מודל על משימה אחת מועבר לשימוש במשימה אחרת. זה מאפשר להשיג ביצועים טובים עם פחות נתונים ומשאבים, ומהווה הבסיס לכוונון עדין של מודלים.
Temperature
טמפרטורה
פרמטר השולט ברמת הרנדומליות ביצירת טקסט של מודלי שפה. טמפרטורה נמוכה (כמו 0.1) מייצרת תשובות צפויות וממוקדות, בעוד טמפרטורה גבוהה (כמו 1.0) מייצרת תשובות מגוונות ויצירתיות יותר.
Text-to-Speech (TTS)
המרת טקסט לדיבור
טכנולוגיית AI הממירה טקסט כתוב לדיבור מושמע בצורה טבעית. מודלים מודרניים כמו ElevenLabs מייצרים דיבור שקשה להבדיל מדיבור אנושי, עם שליטה על טון, מהירות ורגש.
U
Unsupervised Learning
למידה בלתי מפוקחת
סוג של למידת מכונה שבו המודל מאומן על נתונים ללא תיוגים. המודל מזהה בעצמו דפוסים, מבנים וקבוצות בנתונים. כולל טכניקות כמו אשכול (clustering) וצמצום ממדים.
V
Vector Database
מסד נתונים וקטורי
מסד נתונים מיוחד המותאם לאחסון ואחזור של וקטורי הטמעה (embeddings). מאפשר חיפוש סמנטי מהיר ויעיל ומהווה רכיב מרכזי במערכות RAG. דוגמאות: Pinecone, Weaviate, Chroma.
Vision Language Model (VLM)
מודל שפה-ראייה
מודל AI המשלב הבנת טקסט עם הבנת תמונות. VLMs מסוגלים לתאר תמונות, לענות על שאלות לגביהן ולבצע משימות הדורשות הבנה חזותית ושפתית משולבת.
W
Weight
משקל
ערך מספרי ברשת נוירונים הקובע את חוזק הקשר בין נוירונים. המשקולות הן הפרמטרים שהמודל לומד ומעדכן במהלך האימון, וביחד הם מגדירים את "הידע" של המודל.
Word2Vec
ייצוג מילים כוקטורים
טכניקת הטמעה חלוצית שפותחה על ידי Google ב-2013, הממירה מילים לוקטורים מספריים. גילתה שחשבון וקטורי יכול לתפוס קשרים סמנטיים, לדוגמה: מלך - גבר + אישה = מלכה.
Z
Zero-Shot Learning
למידת אפס דוגמאות
יכולת של מודל AI לבצע משימה חדשה ללא כל דוגמה או אימון ספציפי למשימה זו. בהקשר של מודלי שפה, המודל מסוגל להבין ולבצע הנחיות מילוליות לסוגי משימות שלא ראה באימון.