מה זה זיקוק AI?
זיקוק מסייע להפוך את הבינה המלאכותית לנגישה יותר לעולם על ידי הקטנת גודל המודל
זיקוק, המכונה גם זיקוק מודל או ידע, הוא תהליך שבו ידע מועבר ממודל "מורה" גדול ומורכב של בינה מלאכותית למודל "תלמיד" קטן ויעיל יותר.
פעולה זו יוצרת קובץ מודל קטן בהרבה, אשר תוך שמירה על איכות רבה של המורה, מפחית משמעותית את דרישות המחשוב.
השימוש בזיקוק פופולרי מאוד בקהילת הקוד הפתוח מכיוון שהוא מאפשר לפרוס מודלים קומפקטיים של בינה מלאכותית על מערכות מחשב אישיות.
דוגמה פופולרית היא מגוון רחב של מודלים מזוקקים קטנים יותר שנוצרו ברחבי העולם זמן קצר לאחר השקת פלטפורמת הקוד הפתוח.
היסטוריה של זיקוק
מושג הזיקוק הוצג לראשונה על ידי ג'פרי הינטון (המכונה "הסנדק של הבינה המלאכותית") וצוותו בשנת 2015. הטכניקה צברה מיד תאוצה כאחת הדרכים הטובות ביותר להפוך בינה מלאכותית מתקדמת לניתנת לעבודה על פלטפורמות מחשוב צנועות.
זיקוק אפשר, וממשיך לאפשר, שימוש נרחב ב- יישומי בינה מלאכותית יומיומיים – שאחרת היו צריכים להיות מעובדים על ידי מחשבי ענן ענקיים.
ניתן להפעיל את רוב המודלים המזוקקים במחשבים ביתיים, וכתוצאה מכך ישנם מאות אלפי יישומי בינה מלאכותית בשימוש ברחבי העולם, המבצעים משימות כמו יצירת מוזיקה ותמונות או מדע חובבים.
זיקוק פועל באמצעות מודל המורה הגדול יותר כדי לייצר פלטים שמודל התלמיד לומד לחקות.
במקום רק להעתיק את הפלט הזה, מודל התלמיד בדרך כלל לומד מהן, ומשתמש בלמידה זו כדי ליצור שיבוט קטן יותר של המורה. לא רק מגזר הקוד הפתוח משתמש בזיקוק.
כל מודלי היסוד של חברות כמו OpenAI מזוקקים בדרך כלל לגרסאות קלות יותר לניהול להפצה לעסקים וליחידים.
חברות אלו מספקות לעתים קרובות כלי זיקוק ללקוחות המובילים שלהן כדי לעזור להם ליצור גרסאות מודל קטנות יותר.
זיקוק לעומת כוונון עדין
יש לציין שזיקוק שונה לחלוטין מ… כוונון עדין.
זיקוק יוצר מודל חדש קטן יותר המחקה את התנהגותו של הגדול יותר, בעוד שכוונון עדין מתאים מודל למשימה ספציפית על ידי אימון שלו על נתונים ספציפיים למשימה.
מעניין לציין,גם מודלים מזוקקים וגם מודלים מכווננים עדינים יכולים לפעמים להעלות על אחיהם הגדולים יותר במשימות או תפקידים ספציפיים.
עם זאת, במקרה של זיקוק, המודל המתקבל יאבד חלק מהידע הנרחב שהמודל הראשי הכיל במקור. זה לא בהכרח המקרה עם מודלים מכוונים עדינים.
ישנן שלוש שיטות עיקריות של זיקוק, תגובה, תכונות וטכניקות מבוססות יחסים.
בלי להיכנס ליותר מדי פרטים טכניים משעממים, כל שיטה מתמקדת בדרך שונה לחיקוי תכונות המקור.
ולכל גישה יש יתרונות וחסרונות מבחינת איכות מודל הסטודנט המתקבל.
מסיבה זו, חברות מודל היסודות השונות מאמצות שיטות שונות, על מנת לנסות ולהשיג יתרונות ביצועים בשוק.
חשיבות הזיקוק
זיקוק הוא כיום חלק קריטי מעולם הבינה המלאכותית הארגונית, שכן עם הזמן מודלי יסודות דגל גדלו וזקוקים למשאבים עצומים להפעלה.
במקום לעבד טריליוני פרמטרים, ולדרוש מרכזי נתונים וספקי כוח בגודל עירוני, מודלים מזוקקים קטנים יותר ניתנים להפעלה מקומית על ידי תאגידים גדולים וארגונים ממשלתיים.
הזמינות הנרחבת של אפשרויות מסוג זה הופכת את הבינה המלאכותית לטכנולוגיה דמוקרטית יותר, ופותחת… להעלות את היתרונות לקהל רחב הרבה יותר באופן כללי. זה גם פותח את הדלת ליישומי בינה מלאכותית פרטיים ומאובטחים יותר.
ישנם יתרונות נוספים הנובעים מזיקוק. הדגמים הקטנים יותר פועלים מהר יותר ומשתמשים באנרגיה נמוכה משמעותית.
הם גם פועלים עם טביעת רגל קטנה בהרבה של זיכרון וניתן לאמן אותם למשימות מיוחדות.
יתרונות אלה הפכו את הזיקוק לתכונה חיונית בנוף הבינה המלאכותית המודרנית, ומגשרים על הפער בין מודלים בסיסיים יקרים מאוד לבין יישומים מעשיים שמשתמשים יומיומיים יכולים להפיק מהם תועלת.
חשיבות הזיקוק
זיקוק הוא כיום חלק קריטי מעולם הבינה המלאכותית הארגונית, שכן עם הזמן מודלים דגליים של יסודות הפכו לזקוקים למשאבים עצומים להפעלה.
במקום לעבד טריליוני פרמטרים, ולדרוש מרכזי נתונים וספקי כוח בגודל עירוני, מודלים מזוקקים קטנים יותר ניתנים להפעלה מקומית על ידי תאגידים גדולים וארגונים ממשלתיים.
הזמינות הנרחבת של אפשרויות מסוג זה הופכת את הבינה המלאכותית לטכנולוגיה דמוקרטית יותר, ופותחת את היתרונות לקהל רחב הרבה יותר. זה גם פותח את הדלת ליישומי בינה מלאכותית פרטיים ומאובטחים יותר.
ישנם יתרונות נוספים הנובעים מזיקוק. המודלים הקטנים יותר פועלים מהר יותר ומשתמשים באנרגיה נמוכה משמעותית.
הם גם פועלים בטביעת רגל קטנה בהרבה של זיכרון וניתן לאמן אותם למשימות מיוחדות.
יתרונות אלה הפכו את הזיקוק לתכונה חיונית בנוף הבינה המלאכותית המודרני, ומגשרים על הפער בין מודלים יקרים במיוחד של יסודות לבין יישומים מעשיים שמשתמשים יומיומיים יכולים להפיק מהם תועלת.
חשיבות הזיקוק
זיקוק הוא כיום חלק קריטי מעולם הבינה המלאכותית הארגונית, שכן עם הזמן מודלים דגליים של יסודות הפכו לזקוקים למשאבים עצומים להפעלה.
במקום לעבד טריליוני פרמטרים, ולדרוש מרכזי נתונים וספקי כוח בגודל עירוני, מודלים מזוקקים קטנים יותר ניתנים להפעלה מקומית על ידי תאגידים גדולים וארגונים ממשלתיים.
הזמינות הנרחבת של אפשרויות מסוג זה הופכת את הבינה המלאכותית לטכנולוגיה דמוקרטית יותר, ופותחת את היתרונות לקהל רחב הרבה יותר. זה גם פותח את הדלת ליישומי בינה מלאכותית פרטיים ומאובטחים יותר.
ישנם יתרונות נוספים הנובעים מזיקוק. המודלים הקטנים יותר פועלים מהר יותר ומשתמשים באנרגיה נמוכה משמעותית.
הם גם פועלים בטביעת רגל קטנה בהרבה של זיכרון וניתן לאמן אותם למשימות מיוחדות.
יתרונות אלה הפכו את הזיקוק לתכונה חיונית בנוף הבינה המלאכותית המודרני, ומגשרים על הפער בין מודלים יקרים במיוחד של יסודות לבין יישומים מעשיים שמשתמשים יומיומיים יכולים להפיק מהם תועלת.