כיצד צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית (AI) עובדים באמת: מבט מבפנים

🤖 כיצד צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית (AI) עובדים באמת: מבט מבפנים

צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית (AI) הפכו לחלק בלתי נפרד מחיינו הדיגיטליים. הם מספקים שירות לקוחות, מייצרים תוכן מורכב ומסייעים בביצוע משימות רבות. אבל מהם בדיוק המנגנונים המאפשרים למערכות אלו להבין שפה אנושית, לעבד מידע ולספק תגובות רלוונטיות והגיוניות?

התשובה טמונה בשילוב מתוחכם של מדע נתונים, למידת מכונה (Machine Learning) ובלשנות חישובית.

1. הליבה: מודלי שפה גדולים (LLMs)

מודלי שפה גדולים (Large Language Models, או LLMs) הם הבסיס לרוב הצ'אטבוטים המודרניים. מודלים אלה, כדוגמת GPT-4 או Gemini, הם רשתות נוירונים ענקיות שאומנו על כמויות אדירות של טקסטים שנלקחו מהאינטרנט, מספרים ומאגרי מידע.

המטרה העיקרית של LLMs היא ללמוד את מבנה השפה, הדקדוק, הסמנטיקה (משמעות) והקשרים בין מילים ומשפטים.

הם פועלים על בסיס ניבוי. כאשר אנו מקלידים שאלה, המודל מחשב את המילה הבאה הסבירה ביותר ברצף, על בסיס המילים הקודמות בהקשר של כלל הנתונים עליהם אומן. התהליך חוזר על עצמו עד ליצירת משפט שלם וקוהרנטי.

2. עיבוד שפה טבעית (NLP)

עיבוד שפה טבעית (Natural Language Processing, או NLP) הוא התחום ב-AI המאפשר למחשבים "לקרוא", "להבין" ו"לפרש" שפה אנושית. זהו השלב הראשון בכל אינטראקציה עם צ'אטבוט, והוא כולל מספר שלבים:

• אסימונים (Tokenization): פירוק השאלה של המשתמש ליחידות קטנות (מילים, תת-מילים או סימני פיסוק) הנקראות אסימונים.

• הבנת כוונת המשתמש: זיהוי מטרת השאלה (למשל, חיפוש מידע, בקשת עזרה, או ביצוע פעולה).

• זיהוי ישויות: זיהוי ושליפת המידע המרכזי בשאלה (שמות, תאריכים, מיקומים, וכו').

• הטמעה (Embedding): הפיכת כל אסימון לווקטור מתמטי (רצף של מספרים). וקטורים אלו מאפשרים למודל לחשב קשרים סמנטיים (קירבה במשמעות) בין מילים שונות.

3. ארכיטקטורת ה"טרנספורמר" (Transformer)

מודלי LLMs מודרניים מתבססים כמעט כולם על ארכיטקטורה חדשנית שנקראת טרנספורמר (Transformer), שהוצגה ב-2017. הטרנספורמרים חוללו מהפכה בתחום ה-NLP בזכות מנגנון שנקרא "מנגנון הקשב" (Attention Mechanism).

מנגנון הקשב מאפשר למודל "לשים לב" למילים הרלוונטיות ביותר בשאלה כדי לקבוע את משמעותן בהקשר הרחב. לדוגמה, במשפט "הכלב רץ כי הוא היה רעב", המנגנון מוודא שהמודל מבין שהמילה "הוא" מתייחסת ל"כלב". כתוצאה מכך, המודל יכול לטפל בהקשרים מורכבים ומשפטים ארוכים הרבה יותר ביעילות.

4. תהליכי אימון וכיול מתקדמים

אימון ראשוני על טריליוני מילים אינו מספיק. כדי להפוך LLM לכלי שימושי, יש צורך בכיול נוסף:

• למידת חיזוק ממשוב אנושי (RLHF): זהו שלב קריטי שבו מפעילים אנושיים (מאמנים) מדרגים ומדרגים מחדש את תגובות הצ'אטבוט. המודל לומד מה פירוש של "תשובה טובה", "תשובה מועילה" או "תשובה לא מזיקה". תהליך זה מכוונן את המודל כך שהתגובות שלו יהיו מועילות, כנות ולא מכילות הטיה.

• אימון עם הוראות (Instruction Tuning): בשלב זה המודל מאומן במיוחד לעקוב אחר הוראות מורכבות (למשל, "כתוב מייל רשמי ב-200 מילים על הנושא X"). זה משפר את יכולתו לבצע משימות ספציפיות במקום רק לנבא את הטקסט הבא.

5. הנגשה והרחבת ידע (Retrieval-Augmented Generation - RAG)

במקרים רבים, הצ'אטבוט צריך לענות על שאלה ספציפית המבוססת על נתונים שאינם חלק מהאימון הראשוני שלו (כמו נתונים פנימיים של חברה, או מידע עדכני שפורסם לאחר סיום האימון). טכניקת RAG משלבת את כוח ה-LLM עם מנוע חיפוש:

1. הצ'אטבוט מקבל את השאלה.

2. הוא משתמש בשאלה כדי לחפש במאגר ידע חיצוני (בסיס נתונים פנימי או האינטרנט).

3. הוא שולף את המסמכים או פיסות המידע הרלוונטיות.

4. הוא משתמש במידע שנשלף כ"קלט" יחד עם השאלה המקורית כדי ליצור תשובה מדויקת ומעודכנת.

סיכום: לא רק תוכנה, אלא ניבוי סטטיסטי מתוחכם

צ'אטבוטים מבוססי AI אינם מחשבים "חושבים" במובן האנושי. הם מערכות מתמטיות מורכבות המצטיינות בזיהוי דפוסים סטטיסטיים עצומים בשפה. הם הופכים את השאלה שלנו לווקטורים, משתמשים במנגנון קשב מתוחכם כדי למצוא את ההקשר, ולבסוף, מנבאים את התגובה הטובה ביותר, מילה אחר מילה, בהתבסס על כל מה שלמדו. זוהי הדרך שבה מכונה יכולה לנהל שיחה זורמת, מועילה, ואפילו יצירתית.

נוכל להרחיב על:

1. מנגנון הקשב (Attention Mechanism): איך בדיוק המודל מחליט אילו מילים בהקשר נתון הן החשובות ביותר לצורך ניבוי המילה הבאה, וכיצד זה מאפשר לו "לזכור" הקשרים ארוכי טווח.

2. ווקטורי מילים (Word Embeddings): כיצד המודל ממיר מילים, שהן יחידות שפתיות, לייצוגים מתמטיים (וקטורים של מספרים), ואיך הקרבה בין וקטורים אלו משקפת קרבה סמנטית (משמעות).

3. ההבדל בין אימון ראשוני (Pre-training) לכיול (Fine-tuning): מה קורה בשלב האימון ההמוני על מידע רב, וכיצד תהליך הכיול (כמו RLHF) הופך את המודל למועיל יותר למשתמש.

נרחיב על שלושת המרכיבים הטכניים הללו כדי לקבל תמונה מלאה יותר על אופן הפעולה הפנימי של מודלי שפה גדולים (LLMs).

🔬 התעמקות טכנית: שלושת עמודי התווך של LLMs

1. מנגנון הקשב (Attention Mechanism)

מנגנון הקשב הוא הלב של ארכיטקטורת הטרנספורמר, והוא מה שהפך את ה-LLMs למהירים ויעילים כל כך.

מה הבעיה שהוא פותר?

במודלי שפה ישנים יותר (כמו רשתות חוזרות – RNNs), המודל היה צריך לעבד את הטקסט באופן סדרתי, מילה אחר מילה. ככל שהמשפט היה ארוך יותר, כך הוא "שכח" את המידע שהופיע בתחילת המשפט, תופעה המכונה "בעיית התלות הארוכה" (Long-term Dependency Problem).

איך עובד הקשב?

מנגנון הקשב מאפשר למודל לבחון את כל מילות הקלט בו-זמנית ולתת לכל מילה ציון "חשיבות" ביחס לכל מילה אחרת במשפט.

• דוגמה: במשפט "הבנק הוא מקום שקט, לכן הלכתי אליו ללמוד".

  • כשהמודל מגיע למילה "אליו", מנגנון הקשב מקצה משקל גבוה מאוד למילה "בנק" כדי להבין שהיא ההתייחסות.

  • הוא גם מקצה משקל משמעותי למילה "ללמוד" כדי להבין את הקשר.

• התוצאה: במקום לעבד רצף לינארי, המודל יוצר מפה של קשרים והקשרים בתוך המשפט. מפה זו מאפשרת לו לשמור על רציפות רעיונית והקשרית גם בטקסטים ארוכים ומורכבים.

$$\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax} \left( \frac{QK^T}{\sqrt{d_k}} \right) V$$

(כאשר $Q$, $K$ ו-$V$ הם מטריצות Query, Key ו-Value המייצגות את המילים, והנוסחה מחשבת את ה"התאמה" ביניהן).

2. ווקטורי מילים (Word Embeddings)

מחשבים לא יכולים לעבד טקסט באופן ישיר. הם זקוקים למספרים. תהליך הפיכת מילים לווקטורי מילים (Embeddings) הוא קריטי.

מה זה וקטור?

ווקטור מילה הוא רצף ארוך של מספרים (בדרך כלל כמה מאות מספרים, למשל 512 או 1024), המייצג את המשמעות הסמנטית והתחבירית של המילה.

• דמיון סמנטי: מילים בעלות משמעות דומה, כמו "מלך" ו"מלכה", או "נהר" ו"נחל", יקבלו וקטורים שנמצאים קרובים מאוד זה לזה במרחב הרב-ממדי.

• פעולות מתמטיות: ההטמעות הללו מאפשרות לבצע פעולות מתמטיות מדהימות. לדוגמה:

וקטור ("מלך") - וקטור ("גבר") + וקטור ("אישה") $\approx$ וקטור ("מלכה")

איך זה מתבצע?

במהלך האימון, המודל לומד לזהות את ההקשר של כל מילה ולמקם אותה במרחב הווקטורי. ככל ששתי מילים מופיעות בהקשרים דומים יותר בטקסט האימון (למשל, "רופא" ו"אחות"), כך הווקטורים שלהן יהיו קרובים יותר. זה מאפשר למודל לבצע הסקה על הקשרים מופשטים, ולא רק על דמיון מילולי.

3. ההבדל בין אימון ראשוני לכיול (Pre-training vs. Fine-tuning)

מודלי LLMs עוברים תהליך אימון דו-שלבי:

א. אימון ראשוני (Pre-training)

זהו השלב היקר והארוך ביותר, בו המודל נבנה מאפס:

• המטרה: ללמוד את מבנה השפה, הדקדוק, ואת הידע הכללי הרחב המצוי בטקסט האימון.

• התהליך: המודל מקבל טריליוני אסימונים (מילים) מהאינטרנט ומאגרי מידע ומבצע שתי משימות עיקריות:

  1. ניבוי המילה הבאה (Next Token Prediction): כפי שהוזכר, המודל לומד לנבא מהי המילה הסבירה ביותר שתבוא אחרי רצף נתון.

  2. מילוי מילים חסרות (Masked Language Modeling): מילים מסוימות בטקסט מוסתרות, והמודל צריך לנחש אותן.

• התוצאה: נוצר "מוח" רחב ידע, שמכיר את עובדות העולם ויודע לכתוב טקסט שוטף, אך עדיין אינו יודע בהכרח לענות על שאלות ספציפיות באופן מועיל.

ב. כיול (Fine-tuning)

לאחר שהמודל יודע "לדבר", יש ללמד אותו "להתנהג":

• המטרה: להתאים את המודל לביצוע משימות ספציפיות, לעקוב אחר הוראות משתמש, להיות מועיל, ולא ליצור תגובות שגויות או מזיקות.

• התהליכים העיקריים:

  1. Instruction Tuning: אימון המודל על מערך נתונים של הוראות ותגובות רצויות (למשל, שאלה ותשובה מנומקת). זה מלמד את המודל לעבור מ"כתיבת המשך טקסט" ל"מענה על שאלה".

  2. למידת חיזוק ממשוב אנושי (RLHF): זהו המפתח לצ'אטבוטים מודרניים. מפעילים אנושיים משווים מספר תגובות שונות של המודל לאותה שאלה ומדרגים אותן. המודל לומד באמצעות חיזוק איזה סוג של תשובה אנשים מעדיפים – תשובה מדויקת, מנומסת, מקיפה, וכו'.

לסיכום: האימון הראשוני נותן למודל את היכולת, והכיול הופך את היכולת הזו לכלי עבודה שימושי, בטיחותי ועקבי.