טעימה מסורה

חיות חלומיות בשחור לבן

יוצר הסרטון, בנג’מין דסאי (Benjamin Desai), טכנולוג יצירתי ואומן דיגיטלי המתמקד במציאות רבודה, ושותף־מייסד של Radical Realities, סטודיו חדשני זוכה פרסים, שיתף גם הוא את חוויותיו מ־Sora:

“אני נרגש לשתף מבט דמיוני זה לעבר אלטרנטיבי בכוח Sora,” אמר דסאי. “שילבנו אסתטיקה של סרטים מתחילת המאה ה־20 עם תרחישים מופלאים והצבנו בעלי חיים בתפקידים בלתי צפויים. העבודה הזו, מטרתה להצית תחושת פליאה בהדגמת הפוטנציאל של הטכנולוגיה העכשווית.”

דסאי הדגיש כי העבודה עם Sora עדיין מהווה תהליך ניסיוני:

“היצירה עם Sora כרוכה בהרבה איטרציות ודיוק. זה יותר שיתוף פעולה בין אדם לבינה מלאכותית מאשר פתרון של כפתור קסם.” הוא הוסיף: “הסרטונים האלה מזמינים את הצופים לבחון את בעלי החיים המרתקים ולהתענג על השאלה ‘מה אם’.”

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס יצירת סרטים עם AI

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

שטיפת רכב חלומית

טמי לובין (Tammy Lovin), אומנית דיגיטלית ומנהלת קריאייטיב של Tammy Studio, המתמחה בטכנולוגיות תלת־ממד ומציאות מורחבת ובינה מלאכותית, שיתפה את התרשמותה:

“מה שאני הכי אוהבת ב־Sora, הוא שאני מרגישה שאני יוצרת איתה ביחד… זה מרגיש כמו עבודת צוות בצורתה החלקה והאידיאלית האפשרית. העובדה שאני לא במסע יצירתי לבד, היא משמעותית בשבילי.”

לובין הוסיפה כי החוויה הזו הובילה לתהליכים יצירתיים חדשים בשבילה:

“זה מרגיש קצת כמו קסם בשבילי – היכולת להראות בפועל בסרטון וידאו את מה שעד עכשיו רק דמיינתי. מאז הייתי ילדה, היו לי מעין מונטאז’ים ודימויים סוריאליסטיים לגבי דברים מסוימים שראיתי במציאות ודמיינתי אותם אחרת. אבל כיוון שלא הפכתי למפיקה או לבמאית, הם מעולם לא באמת התממשו עד עכשיו. אז זוהי הגשמת חלום מבחינתי.”

החברה הדגישה כי התוכן הוויזואלי נוצר אך ורק באמצעות Sora ללא אפקטים מיוחדים נוספים, אם כי האמנים הוסיפו סאונד וערכו את החומרים באמצעות תוכנות עריכה מסורתיות. התוצרים של לובין ודסאי מדגישים את הפוטנציאל היצירתי העצום של Sora אך גם את האתגרים והמורכבות הכרוכים בשימוש בטכנולוגיה זו. ככל שהמערכת ממשיכה להתפתח, נראה כי היא פותחת אפשרויות חדשות ומרגשות ליוצרים בתחומים שונים, מקולנוע ועד אדריכלות ומציאות רבודה.

סורה כבר לא לבד – הפער מצטמצם 

מה מעכב את שחרור הכלי?

הפוסט האם זה הטיזינג הארוך בהיסטוריה? OpenAI משחררת סרטוני Sora חדשים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

נפתרה תעלומה אומנותית בת 500 שנה בעזרת בינה מלאכותית! מחקר מבוסס AI פתר תעלומה אומנותית שבסופה התברר שרפאל לא צייר בעצמו כל חלק ביצירת המופת המפורסמת שלו “Madonna della Rosa”. החשוד? פניו של יוסף הקדוש, המסתתרים בפינה השמאלית העליונה.

האם רפאל התעצל?

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס AI לאדריכלים ומעצבי פנים

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

שימו לב להבדלים בין סגנונות הציור שאותם אישש מודל ה־AI. משמאל: יוסף שלא צויר בידי יוסף. מימין: מריה שצוירה בידי רפאל

אכן, הממצאים המדהימים שהעלה הניתוח של הבינה המלאכותית איששו חשד זה. 

“הוכח ללא ספק שהמדונה, הילד ישו ויוחנן המטביל צוירו בידי רפאל, אבל יוסף הקדוש צויר בידי מישהו אחר.”

כך לדברי אדוארדס. 

בתמונה: ציור אחר שבוודאות צויר בידי רפאל – המדונה הסיסטינית: מריה ויוסף.

CREDIT: Wikimedia Commons

 

השילוב בין מדע לאומנות

שילוב הכוחות בין מדע לאומנות מעלה שאלות מעניינות לגבי תהליכי היצירה של יצירות מופת, ומאיר זווית חדשה על חלקם של שותפים ועוזרים בעבודתם של גדולי האומנים. אין ספק, היכולות העוצמתיות והחדשניות של הבינה המלאכותית עשויות לקדם את תחום המחקר והאומנות. עם זאת, כפי שמציין פרופסור חסן אוגייל שהוביל את המחקר, נתקלה התגלית הזו בהתנגדות מסוימת מצד קהילת האומנים והמומחים. יש הטוענים כי על אף דיוקו, האלגוריתם אינו יכול להעריך את מלוא ההיבטים הרגישים של יצירת אומנות באופן שיחקה את ההבנה האנושית העמוקה.

 

פרופסור דייוויד ג’ סטורק מאוניברסיטת סטנפורד, שהיה חלוץ ביישום ראייה ממוחשבת לפתרון בעיות בהיסטוריה ובפרשנות של ציורים ורישומים אומנותיים, תרם גם הוא למחקר האחרון (CREDIT: University of Bradford)

 

לעומת זאת, אוגייל מדגיש שדווקא הבינה המלאכותית מאפשרת רמה של ניתוח פרטני שאינה אפשרית לבן אנוש. היא בודקת אלפי מאפיינים הקשורים לטכניקת הציור כדי לקבוע את מקור היצירה. “גם המומחה הטוב ביותר לא יכול לרדת לפרטים הקטנים האלה. מדובר בכלי משלים שיכול לעזור לנו לפענח תעלומות היסטוריות,” אומר אוגייל.

חסן אוגייל בתמונה עם הטונדו של דה ברסי (CREDIT: University of Bradford)

עתיד ה־AI בעולם האומנות

נותר לראות כיצד ימשיך הדיון הזה להתפתח בשנים הבאות. האם נמשיך לראות שילוב של כלי AI בתהליכי מחקר וניתוח של יצירות אומנות, או שהשמרנות והסקפטיות יגברו? התשובה תלויה כנראה ביכולת של הבינה המלאכותית להוכיח את עצמה ככלי מהימן ובעל ערך רב להבנת עולם האומנות ופענוח סודותיו. ללא ספק, המקרה של “מדונה דלה רוזה” הוא נקודת ציון חשובה בשילוב הטכנולוגיות החדשניות של בינה מלאכותית בתחומים מסורתיים יותר כמו ההיסטוריה של האומנות. החשיפה של הסוד הגלום בייחוס הדמויות השונות ביצירה זו מדגימה את הפוטנציאל האדיר הטמון בשימוש מושכל בכלי המחקר החדשניים הללו. חשוב לציין שהם גם לעולם לא יימצאו בחלל ריק – בינה מלאכותית היא כלי עזר ולא תחליף לבני אדם. מאחורי המכונה תמיד עומד אדם שמפעיל אותה, מכוונן, מדייק ובוחן בקפדנות את האאוטפוטים השונים. השילוב בין הדיוק והיכולות של הבינה המלאכותית ובין הניסיון והרגש של בני אדם מהווה פתרון למרבית הבעיות שעלולות לצוץ מהסתמכות עיוורת על טכנולוגיה (ולא משנה עד כמה היא חדשנית ומהפכנית).

עם זאת, אי אפשר להתעלם מהסקפטיות של מומחי אומנות ותיקים. יש הטוענים כי האלגוריתמים הממוחשבים – למרות מידת הדיוק הגבוהה שלהם – אינם מסוגלים באמת לחדור לעומקה של יצירת אומנות ולתפוס את כל הניואנסים וההקשרים המורכבים הכרוכים בה. הם חוששים שהסתמכות יתרה על טכנולוגיית ה־AI עלולה לפגוע דווקא בהבנה המלאה והרגישה של היצירות. האם תצליח הבינה המלאכותית להפריך חששות אלו ולהוכיח את עצמה כבת ברית אמיתית של המומחים האנושיים בתחום האומנות? או שמא היא לעולם לא תוכל באמת לחקות את הבנתו העמוקה של המוח האנושי לגבי היצירות המורכבות ומרובות הרבדים הללו? את התשובה לשאלה זו נקבל בשנים הקרובות, אך את העמדה שלנו אתם כבר יכולים לנחש – ככל שעוד ועוד אנשים מתחומי דעת שונים יבינו שבינה מלאכותית היא כלי עזר נהדר ועוצמתי, כך יגבר השימוש בכלי בינה מלאכותית, וכך הם ישולבו יותר ויותר במגוון רחב של מקצועות ודיסציפלינות לרבות חקר ההיסטוריה של האומנות.

הפוסט בינה מלאכותית מוכיחה: רפאל לא צייר את יוסף! הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מהו זיכרון של ChatGPT? 

הזיכרון של ChatGPT מאפשר לצ’אט לזכור מידע חשוב מהשיחות שלנו איתו, כלומר הוא יכול כעת לשמור את מה שהוא למד מהצ’אטים ולתת תגובות רלוונטיות יותר. זה אומר שאין צורך לחזור על עצמנו בשיחות עתידיות! למשל, הוא שומר את ההעדפות שלנו, כפי שביטאנו אותן בשיחות, הוא זוכר איך אנחנו אוהבים את הערות הפגישה שרשמנו בשרשור קודם, וזוכר גם פרטים אישיים או מידע עסקי על לקוחות, אם רשמנו אותם באחד מהשרשורים איתו. פיצ’ר זה נבדק כעת עם מספר מוגבל של משתמשים, וסביר שאט אט ייפתח לשימוש של כל המשתמשים. 

איך להשתמש בזיכרון?

פשוט שוחחו כרגיל ואמרו ל־ChatGPT מה לזכור, או תנו לו לאסוף פרטים חשובים בעצמו. בין אם מדובר במידע מתוך מסמכים שהעלנו לצ’ט, ובין אם מדובר בפרטים אישיים כמו שם חיית המחמד שלכם, ChatGPT ישמור את המידע הזה לשימוש עתידי. ככל שתשוחחו עם ChatGPT, הוא יהיה מועיל יותר ויזכור פרטים והעדפות מהשיחות איתכם. הזיכרון של ChatGPT ישתפר ככל שתשתמשו בו יותר, ותתחילו לשים לב לשיפורים לאורך זמן. תוכלו ללמד אותו לזכור משהו חדש בשיחה איתו, לדוגמה: “זכור שאני צמחונית כשאתה ממליץ לי על מתכון.” כדי להבין מה ChatGPT זוכר פשוט שאלו אותו. פי’צר זה עשוי להיות יעיל במיוחד אם אתם עובדים על פרויקטים מתמשכים, או למשל אם אתם מבצעים פעולות חוזרות לאותו לקוח ומעוניינים שהצ’ט ‘יכיר’ את הלקוח או את המשימה החוזרת.

איך להפעיל את פיצ’ר Memory

1) כנסו לממשק ההגדרות בצ’ט

• לחצו על כפתור ה’הגדרות’ (Settings).
• עברו ללשונית ‘התאמה אישית’ (Personalization).
• הגעתם לפיצ’ר ‘זיכרון’ (Memory).

הפעלה או כיבוי פיצ’ר ה’זיכרון’ ב־ChatGPT

2) הפעילו או כבו את הפיצ’ר

הפעילו או כבו את הפיצ’ר בלחיצה על הכפתור.

3) ניהול הזיכרונות

• נהלו באותו תפריט את מה ש־ChatGPT זוכר. תוכלו לצפות בזיכרונות, למחוק זיכרונות מסוימים או לנקות את כל הזיכרונות אם צריך.

• זכרו, אתם בשליטה מלאה – אתם שולטים בזיכרון של ChatGPT! תוכלו לאפס אותו, למחוק זיכרונות ספציפיים או את כולם או לכבות את התכונה הזו בהגדרות שלכם. אם ברצונכם לנהל שיחה ללא זיכרון, השתמשו ב’צ’אט זמני’.

• לחיצה על כפתור ‘ניהול’ (Manage) תאפשר לכם לצפות במידע שנאסף עד כה ואף למחוק מידע. לחיצה על כפתור ‘Clear ChatGPT’s Memory’ תמחק את ההיסטוריה.

בממשק ניהול הזיכרון אפשר לצפות מה ChatGPT ‘זוכר’, ובהתאם אפשר גם למחוק מידע שברצונכם להסיר.

מה לגבי זיכרון בתוך GPTs שבנינו?

נכון לעכשיו פיצ’ר זה אינו זמין. אבל ב־OpenAI אומרים שבקרוב הוא ייכנס גם אל תוך ה־GPTs שמשתמשים בונים. לדבריהם כשזה יקרה, בונים (GPTs Builders) יוכלו להפעיל את ה־GPTs שלהם כדי שיהיה להם זיכרון, והמשתמש הסופי יצטרך להפעיל את הזיכרון כדי שהפיצ’ר יהיה זמין בשיחה הפרטנית של לקוח הקצה בתוך ה־GPTs שבו הוא נמצא.

חשוב לדעת: ל־ChatGPT ול־GPTs יש זיכרונות ייחודיים משלהם המבוססים על האינטראקציות של המשתמשים איתם. הזיכרון לא משותף בין GPTs ל־GPTs אחרים או ל־ChatGPT. זיכרונות של GPTs, כמו גם צ’אטים, אינם משותפים עם בוני ה־GPT.

במה פיצ’ר Memory שונה מ־Custom Instructions?

הוראות המותאמות אישית (Custom Instructions) שאליהן אפשר להגיע באמצעות ממשק ההגדרות, מאפשרות למשתמשים לייצר מעין פריסט להתנהגות ולהתנהלות של הצ’ט. הפיצ’ר מאפשר להזין מידע כללי על המשתמש או על השימושים שלו לצד הנחיות (כמו ‘מקרים ותגובות’) וכך לייעל את תפקוד הצ’ט. אלו מעין ‘הנחיות על’ שאפשר לתת לצ’ט, הגורמות לו להתייחס אליהן וליישם אותן בתגובות שלו (וכך הוא גם יפעל על פיהן). למעשה זו מעין גרסה מצומצמת ודלה יותר של ה־GPTs, שפעילה בכל השיחות והשרשורים השונים שלכם עם הצ’ט.

פיצ’ר זה עדיין זמין ופעיל למרות השקת ה־Memory. הוא מאפשר למשתמשים להנחות את ChatGPT ישירות בנוגע למה שהם רוצים שהוא ידע עליהם, ואיך הם רוצים שהוא יגיב. ה’זיכרון’ שונה מפיצ’ר זה בכך שהוא מאפשר להעביר מידע משיחה לשיחה ומשרשור לשיחה. הוא שומר את המידע בין הצ’טים השונים וכך ChatGPT יכול לזכור פרטים הרלוונטיים למשתמשים. ​ כאמור, כל משתמש יכול לנהל את אופן שימור המידע ולהסירו בכל עת.

אבטחה ומידע רגיש

נכון, המידע שאתם משתפים עם ChatGPT מוצפן, ו־OpenAI לא חולקת אותו עם אף אחד ולא מפרסמת אותו. עם זאת, היא כן מאמנת את המודלים שלה בהתבסס על השיחות של המשתמשים שלה. כמובן אפשר לבטל אפשרות זאת בכל עת:

• לחצו על כפתור ה’הגדרות’ (Settings).
• כנסו ללשונית Data Controls.
• העבירו את כפתור ‘Improve the model for everyone’ למצב Off (כבוי).

כיבוי אופציית אימון המודל של ChatGTP בהתבסס על השיחות שלנו

בכל הנוגע לפיצ’ר הזיכרון, יש לשקול ענייני פרטיות ובטיחות נוספים כמו סוג המידע שהצ’ט שומר ואיך הוא משמש בו. OpenAI מנסים לאמן את ChatGPT לא לזכור מידע רגיש כמו פרטים על בריאות המשתמשים אלא אם כן הם מבקשים זאת ממנו במפורש. עם זאת, אנחנו תמיד ממליצים להיות מאוד זהירים בנוגע למידע שאתם משתפים בצ’ט, בין שהוא מאובטח ובין שלא. אם זה מידע שלא הייתם רוצים לשתף, אל תשתפו אותו. במקרים כאלה כדאי לסמוך רק על עצמכם ולא על הצהרות של חברה כזאת או אחרת.

כדאי לדעת: הזיכרונות נשמרים בנפרד מהיסטוריית הצ’ט הרגילה. זה אומר שגם אם שיחה מסוימת הסתיימה, הזיכרונות שהצטברו באותה שיחה, עדיין יכולים לשמש אתכם באינטראקציות עתידיות. כאמור, תוכלו לוודא שהמודל ישכח זיכרונות בכל עת כפי שהסברתי מעלה. אם תבקשו מהמודל לשכוח זיכרון, אותו זיכרון לא אמור לשמש את הצ’ט בשיחות עתידיות. עוד נקודה חשובה – אם תמחקו את החשבון שלכם, מן הסתם גם הזיכרונות שהצטברו בשיחות שלכם יימחקו.

OpenAI מאמנת את המודלים שלה גם על בסיס הזיכרונות שלכם! זיכרונות עשויים לשמש להכשרת המודלים של החברה, כך מצהירים ב־OpenAI; זה כמובן תלוי בבחירות שלכם ובסוג המנוי שלכם. עם זאת, כפי שציינתי מעלה וככלל אצבע – אל תסמכו על אף אחד ותמיד צאו מנקודת הנחה שבאינטרנט הכול פרוץ ופתוח. שמרו על המידע האישי שלכם ועל פרטים רגישים כמו מידע רפואי, נתונים אישיים, נתונים פיננסיים ומידע עסקי.

הפוסט Chatgpt מקבל זיכרון. כל מה שצריך לדעת על פיצ’ר Memory; היתרונות והסיכונים שבו הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

כיצד להשתמש בתכונת השינוי של ג’מיני?

התכונה עובדת בינתיים רק בשפה האנגלית ובאפליקציית הדסקטופ של ג’מיני. הינה סדר הפעולות:

שלב 1: פתחו את ג’מיני בדפדפן שלכם והזינו שאילתה.

שלב 2: לאחר שתקבלו את התשובה הרצויה, בחרו במילה או בחלק מהטקסט שברצונכם לשנות.

שלב 3: שימו לב לאייקון בצורת העיפרון המופיע על הטקסט המסומן; לחצו עליו כדי לשנות את הבחירה.

שלב 4: בשלב זה תקבלו ארבע אפשרויות – ליצור מחדש, קצר יותר, ארוך יותר והסרה.

שלב 5: בלחיצה על אחת מהאפשרויות תוכלו לשנות את ההקשר של התשובה שלכם.

כפתור ‘שינוי התשובה’ בג’מיני

דגש: אם אתם לא רואים את אייקון העיפרון, חפשו את כפתור ‘שינוי התשובה’ בתחתית המסך. 

כפתור ‘שינוי התשובה’ בג’מיני

מלבד זאת תוכלו גם לשנות את השאילתה. לדוגמה תוכלו לשנות תוכנית אימונים של 10 ימים לתוכנית של 5 ימים בהחלפת המילה שבחרתם. כמובן, ג’מיני יכול לכתוב מחדש את כל התשובה, אבל התכונה הזאת מאפשרת לכם לשנות רק חלק ממנה ולדייק אותה. שימו לב שהיא יכולה לעשות שינויים רק במילים מסוימות ולדייק אותן בהתבסס על טקסט שאפשר להחליף.

סרטון הסבר

ואם כל זה עדיין לא ברור, הכנתי לכם סרטון הסבר קצר אך מפורט. תיהנו!

הפוסט כך תקבלו תשובות מדויקות יותר בג’מיני – Modify Feature הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

להרחבה, מוזמנים לקרוא את הסקירה המקיפה שלנו על השקת קופיילוט.

קופיילוט פרו היא חבילה שבמסגרתה מיקרוסופט מנסה לתת פייט למנוי Plus של OpenAI (המנוי בתשלום של ChatGPT). לא סתם מדובר בחבילה מאוד דומה במחיר זהה: 20 $ בחודש. היתרונות של Copilot Pro הם בין השאר: GPT-4 טורבו עם שימוש בלתי מוגבל, חיפוש מהיר יותר באינטרנט מאשר ChatGPT, והתממשקות של Copilot עם הכלים המובילים של מיקרוסופט: Word, Excel, PowerPoint, Outlook ו-OneNot.

להרחבה, מוזמנים לקרוא את המאמר המקיף שלנו על Copilot Pro.

מיקרוסופט קופיילוט Microsoft 365 הוא סייען AI שעובד לצידכם במגוון שירותים, תוכנות ואפליקציות של משפחת יישומי 365 של מיקרוסופט, כולל Teams, Word, Outlook, Excel ו-PowerPoint. למשל, עם Copilot for Microsoft 365, חבילת יישומי Microsoft 365, כולל Word, Excel, PowerPoint, Outlook ו-Teams, יקבלו בוסט של ביצועים הודות לשילוב הסייען של קופיילוט בעבודה השוטפת, כדי למטב את תהליך העבודה. למשל יצירת טקסטים וטבלאות ב-Word, סיכום וניסוח הודעות דוא”ל ב-Outlook, ויצירת ויזואליזציות Python ב-Excel. הוא כולל מודלים חזקים וטכנולוגיות מתקדמות כמו מודלי שפה (GPT4 Turbo), יכולות ניתוח תמונה, זיהוי דיבור (speech recognition) ולמידת מכונה. הוא למד מההעדפות האישיות שלכם, הפידבקים וניתוח ההתנהגות שלכם, וכך הוא מתאים את עצמו לצרכים ולשימושים האישיים שלכם.

עלות: 30$ לחודש ללקוחות עם מינוי Microsoft 365 Business Standard או Business Premium.

טבלת השוואה בין 3 הגרסאות של קופיילוט.

תכונות:

• שימוש בצ’אטבוט המבוסס על בינה מלאכותית (GPT4-Turbo) עם גישה מאובטחת לתרשימים ארגוניים.
• גישה ליישומי Microsoft 365 כמו Word, ‏Excel, ‏PowerPoint, ‏Outlook ו-Teams.
• קסטומיזציה והרחבת יכולות ה-Copilot שלכם עם גרסת Preview של Microsoft Copilot Studio.
• אבטחה, פרטיות ותאימות ברמה ארגונית.

אז מה בעצם ההבדל?

השוואה בין החבילות השונות של קופיילוט | קרדיוט: מיקרוסופט

ואם אתם עדיין לא סגורים מה אפשר לעשות עם הכלי הזה? הכנו לכם רשימה של 11 פיצ’רים של Copilot שאתם לא רוצים לפספס ב-2024:

11 פיצ’רים של Copilot שאתם לא רוצים לפספס ב-2024

הפוסט מה ההבדל בין 3 הגרסאות של Copilot? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

אבל לפני הכל – הישארו מעודכנים! הצטרפו לרשימת התפוצה שלנו ולא תפספסו שום עדכון, חידוש או מידע על כלי חדש שיוצא…

קבלו 11 פיצ’רים של Copilot שאתם לא רוצים לפספס ב-2024

הכנתי לכם רשימה של 11 דברים שאתם יכולים לעשות עם קופיילוט (וסביר שכלל לא ידעתם שאפשר לעשות).

1) קופיילוט זמין לכולם!

עדכון אחרון – קופיילוט זמין לכולם! גם בישראל – קופיילוט של מיקרוסופט כעת זמין לכל אחד, בכל מקום, על כל מכשיר.

2) עריכת תמונות אונליין

כעת אפשר ליצור ולערוך תמונות ישירות עם קופיילוט.

מתוך: ערוץ היוטיוב של מיקרוסופט | Find, create and get things done faster with Microsoft Copilot

3) קופיילוט פרו

גישה ליכולות ה-AI המתקדמות ביותר של קופיילוט, עם Copilot Pro, כולל בניית Copilot GPT משלכם. יש לנו מאמר מקיף על קופיילוט פרו והיכולות המתקדמות שלו.

4) מצגות עם קופיילוט

פאוארפויינט – המרת מסמכי וורד למצגות. יצירת מצגות מהירות מקבצים, סיכום מצגות ארוכות לשקופיות מפתח, הוספת שקופיות חדשות באמצעות פקודות.

5) אפליקציה לנייד

קופיילוט זמין בטלפון לאנדרואיד ול- iOS. בינתיים, אפשר להשתמש באפליקציית Bing ב-iOS כדי ליהנות מכל הפיצ’רים של קופיילוט!

מתוך: ערוץ היוטיוב של מיקרוסופט | Introducing Microsoft Copilot App

6) זמין גם באדג’ ודפדפנים נוספים

בינג Chat כעת הוא קופיילוט – אפשר להשתמש בו ב-Edge, כרום, ספארי, ואפילו בטלפון שלכם. למשל, רוצים לראות איך אפשר ליצור עם קופיילוט ואדג’ בובת פופ בשניות? הכל במדריך הקצרצר הבא.

מדריך ליצירת בובת פופ בחינם עם קופיילוט ואדג’

7) ניתוח נתונים עם קופיילוט באקסל

יצירת תרשימים מקצועיים מיידיים עם נתונים קיימים בעזרת קופיילוט באקסל. החלת נוסחאות/חישובים על סמך פקודות, יצירת ויזואליזציות כמו תרשימים/גרפים, סיכום מגמות ותובנות מניתוח נתונים ועוד…

8) כתיבת קוד וחישובים מתמטיים

קופיילוט מכיל בתוכו גם את ה-Code Interpreter המוכר מ-ChatGPT. הוא יכול לבצע משימות מורכבות כגון: חישובים מדויקים יותר, כתיבת קוד, ניתוח נתונים, ויזואליזציה, מתמטיקה ועוד…

9) עיבוד טקסט עם קופיילוט ב-Word

קופיילוט בוואד מאפשר יצירת טיוטה של מסמך שלם בקלות עם פקודה פשוטה, סיכום יעיל של מסמכים ארוכים, כתיבה מחדש של קטעי טקסט או מסמכים שלמים כדי שיהיו תמציתיים יותר או יתאימו לטון מסוים, ועוד…

10) גישה ל-GPT4 תהווה מקפצה למפתחים ומתכנתים

קופיילוט נותן לכם בפועל גישה ל-GPT-4. או ליתר דיוק, GP4 מפעיל את קופיילוט צ’אט. אחד מהשימושים יכולים להיות עבור מפתחים, מתכנתים ומקודדים. אתם יכולים להשתמש בצא’ט בתור עורך הקוד שלכם, מה שמאפשר קידוד מהיר יותר וגישה מהירה יותר לתשובות. הוא יכול לזהות סכנות אבטחה בקוד, לאתר או לתקן שגיאות ולפתור באגים.

11) בניית קופיילוטים משלכם, GPTs סטייל

קופיילוט מאפשר לכם לעשות קסטומיזציה ולבנות קופילוטים משלכם (בדומה ל-GPTs). אפשר לאמן אותם על דאטה ולהתאים אותם לצרכים שלכם. אפשר לייצר “מקרים ותגובות” על בסיס טריגרים ותכנות פעולות קבועות מראש. או במילים אחרות – אפשר להרחיב ולהתאים אישית את קופיילוט לכל מטרה. הפיצ’ר זמין בחבילת Microsoft Copilot Studio שעולה 200 $ בחודש (יקר מאוד), אבל יש גם דמו חינמי. פרטים פה. מדובר בפלטפורמה ורסיטלית ויוקרתית במיוחד – פחות מתאימה לצרכנים פרטיים.

הפוסט 11 פיצ’רים של Copilot שאתם לא רוצים לפספס ב-2024 הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מה חדש?

בארד משנה את שמו והופך ל-Gemini. גוגל מכריזים על זה כשלב הבא של בארד בגרסת הפרימיום (20 $ בחודש) הוא מבוסס על המודל החדש והחזק ביותר של גוגל עד כה: Gemini Ultra 1.0. מנוי Gemini Advanced אמור להיות התשובה למנוי Plus של OpenAI עם מוצר הדגל שלהם: GPT-4. יש פה מהלך מובהק לנגוס בנתח השוק של המתחרה הגדולה ביותר של גוגל בנישת הצ’אטבוטים הג’נרטיביים (זירה שעד כה היא דישדשה בה עם מוצרים נחותים כמו בארד והשקות מביכות ומאכזבות).

תכונות מרכזיות:

• נגישות: Gemini Advanced זמין ב-150 מדינות, חינם לשני חודשים עם Google One, ואז ב-$19.99 לחודש.
• אפליקציית Gemini: ג’מיני מגיע עם אפליקציה ל-iOS ולאנדרואיד. לצערנו כרגע הן זמינות  רק בארה”ב, אבל גוגל מעידים שיש להם תוכניות להרחיב את הזמינות גם למדינות נוספות בקרוב מאוד.
• חדשנות: העלאת ויצירת תמונות, לצד extensions, בנוסף לתכונות מתקדמות כמו כתיבת קוד משופרת, ניתוח עמוק יותר, ויכולות מולטי-מודאליות מורחבות.
• למה זה חשוב? Gemini Advanced קובע סטנדרט חדש בתקשורת בינה מלאכותית, ומציג את מחויבותה של גוגל להוביל את קצה הטכנולוגיה. החברה מנסה לבסס את מקומה בשוק תחרותית והמשמעות היא רווח כפול לנו – צרכני הקצה. תאגידי הענק יאבקו על השליטה בשוק ואנחנו נהנה ממוצרים מתקדמים יותר ויותר.

הרשמה וחבילה חינמית

ג’מיני (Gemini) זמין בחינם באותו אתר בו בארד היה. למעשה מדובר בדיוק באותו כלי, שרק שינה את שמו. לכניסה לחצו פה. כאמור, לא מדובר בכלי הכי חזק בשוק. עם זאת, יש לו פיצ’רים נחמדים כמו הרחבות, יכולת ג’ינרוט תמונות ועוד. כדי לעבוד עם ג’מיני/בארד יש להירשם עם חשבון גוגל. אם תרצו ליהנות ממודל אולטרה 1.0 בחבילת Gemini Advanced תוכלו לשדרג בלינק הבא (כחלק מחבילת ההשקה תיהנו גם מחודשיים חינם – מומלץ להתנסות).

קצת יותר בהרחבה

זה מה שכותבת סיסי היאו (Sissie Hsiao), סגנית נשיא ומנהלת כללית ב-Gemini experiences (לשעבר Bard) וב-Google Assistant.

מאז שהשקנו את בארד בשנה שעברה, אנשים ברחבי העולם השתמשו בו כדי לשתף פעולה עם AI בדרך חדשה לחלוטין – כדי להתכונן לראיונות עבודה, לנפות קוד, לחשוב על רעיונות עסקיים חדשים או, כפי שהודענו בשבוע שעבר, ליצור תמונות מרתקות. המשימה שלנו עם ברד תמיד הייתה לתת לכם גישה ישירה למודלים שלנו ב-AI, וגמיני מייצג את משפחת המודלים הכי מתקדמת שלנו. כדי לשקף זאת, מעתה בארד יהיה ידוע פשוט בשם גמיני.

לדברי גוגל, ג’מיני אולטרה עבר מבחנים עוורים על ידי בוחנים חיצוניים ונמצא כעדיף על האלטרנטיבות הקיימות בשוק. מצד שני – גוגל מאוד אוהבים לצאת בהכרזות מפוצצות, והתוצאות בשטח לרוב מאכזבות. עם זאת, בניגוד לבארד, ג’מיני אולטרה הוא מודל מתקדם הרבה אשר מסוגל לבצע משימות מורכבות ביותר כמו כתיבת קוד, הסקה לוגית, שיתוף פעולה בפרויקטים יצירתיים ועוד. חלון הקונטקסט שלו גדול הרבה יותר, מה שמאפשר לקיים שיחות ארוכות ומפורטות יותר, לצד הבנה טובה יותר של ההקשר מקטעי השיחה הקודמים.

אגב, אם אתם רוצים לראות סקירה מקיפה של הכלי והשימושים שלו, לצד יתרונות וחסרונות, אביץ (אברהם יצחק מאיר) לקח את ג’מיני לסיבוב. כל התובנות והמסקנות שלו לאור התנסות אישית מקיפה במאמר הבא.

אביץ בסקירה מקיפה על ג’מיני אולטרה

מה אפשר לעשות איתו? הנה כמה דוגמאות

• הוא יכול להיות המורה הפרטי שלכם – הוא יכול ליצור הוראות שלב אחר שלב, לכתוב או לפתור מבחנים, לקיים או דיונים המותאמים לסגנון הלמידה שלכם.
• הוא יכול לעזור לכם  לכתוב קוד בתרחישי קידוד מתקדמים יותר, ולשמש כמתחם לפיתוח הרעיונות שלכם, להתנסות ולהערכת גישות קידוד שונות.
• הוא יכול לעזר ביצירת תוכן עבור יוצרים דיגיטליים. הוא יסייע בהפיכת רעיונות ערטילאיים לתוכן קונקרטי ואיכות. הוא יכול לעזור לנתח מגמות וטרנדים, לפתח חשיבה יצירתית ולסייע בפתרון בעיות ומציאת דרכים טובות יותר להגדיל את הקהלים שלכם.

או במילים אחרות, בגדומה לכל מודל שפה טוב (ChatGPT או Claude), הוא יכול להפוך ליועץ, סייען או עוזר אישי. מעין “עובד” נוסף בעסק שלכם. סוכן ג’נרטיבי שמסייע לבצע פעולות ולייעל תהליכים.

קצת על האפליקציה של ג’מיני לנייד

כאמור, האפליקציות ל-IOS ואנדרואיד עדיין לא זמינות בארץ, אך סביר שיגיעו בקרוב מאוד.

אנדרואיד

אם תורידו את אפליקציית ג’מיני או תבחרו בה דרך Google Assistant, תוכלו לגשת אליה מהאפליקציה או מכל מקום אחר שבו אתם בדרך כלל מפעילים את Google Assistant. כלומר, לחיצה על כפתור ההפעלה או אמירת “היי גוגל” תפעיל מיד את ג’מיני, מה שיאפשר חוויית חפיפה חדשה בין הסמארטפון לעולם החיצון וליכולות הג’נרטיביות של ג’מיני. כך תוכלו למשל ליצור כיתוב לתמונה שצילמתם זה עתה או לשאול שאלות על מאמר שאתם קוראים. רבים ממאפייני הקול של Google Assistant יהיו זמינים באמצעות אפליקציית ג’מיני (כולל הגדרת טיימרים, ביצוע שיחות ושליטה בהתקני הבית החכם שלכם).

האפליקציה של ג’מיני באנדרואיד. מתוך הבלוג של גוגל.

אגב, עוד שת”פ מעניין הוא הטמעת המודלים של גוגל (Gemini) במוצרי הדגל של סמסונג, בדגש על סדרת Samsung Galaxy S24 החדשה. כתבנו על כך בהרחבה במאמר הבא.

סמסונג תטמיע טכנולוגיות AI של גוגל במותגי גלקסי

iOS

האפליקציה עבור מכשירים תומכי iOS, נשיק תושק ישירות מאפליקציית Google בשבועות הקרובים. לחיצה על מתג ג’מיני לאפשר לכם לשוחח עם ג’מיני, ליצור תמונות מותאמות אישית, לקבל עזרה בכתיבת פוסטים ברשתות חברתיות ואפילו לתכנן ערב רומנטי ישירות מאפליקציית Google.

איפה ומתי האפליקציה תהיה זמינה?

אפליקציית ג’מיני זמינה באנדרואיד וב-iOS בארה”ב באנגלית החל מ-8.2.24, ותהיה זמינה במלואה במדינות נוספות בשבועות הקרובים.

הפוסט גוגל משיקים את Gemini Advanced הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

אבל לפני הכל – הישארו מעודכנים! הצטרפו לרשימת התפוצה שלנו ולא תפספסו שום עדכון, חידוש או מידע על כלי חדש שיוצא…

Email

בלחיצה על "הרשמה" אני מאשר/ת את תקנון האתר, מדיניות הפרטיות וקבלת מסרים פרסומיים במייל

הרשמה

 

בקצרה – מה חשוב לדעת על המחקר?

המידע בכתבה זו מבוסס על מחקר העונה לשם: Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4, אותו כתבו: Sondos Mahmoud Bsharat, Aidar Myrzakhan ו-Zhiqiang Shen מ-VILA Lab, Mohamed bin Zayed University of AI (אוניברסיטת מוחמד בן זאייד ל-AI, או בקצרה: MBZUAI, ממוקמת באבו דאבי).

במסגרת המחקר בדקו החוקרים איך טכניקות שונות יכולות לשפר ביצועים של מודלי שפה. הבדיקות בוצעו על LLaMA ו-GPT, במסגרתן ניסו החוקרים לראות לראות האם הטכניקות השונות באמת עוזרות לקבל תשובות טובות יותר. הם מצאו שככל שהמודל גדול ומתקדם יותר, כך הוא יכול להבין ולענות טוב יותר. וגם שככל שהשאלה או ההוראה שנותנים לו ברורות ומדויקות יותר, כך התשובות שלו משתפרות. לכן, כדי לקבל את התוצאה הטובה ביותר, צריך לנסח את השאלות וההוראות בצורה הכי ברורה וממוקדת שאפשר. העקרונות מסווגים לחמישה סוגים שעוזרים לעשות את זה:

• מבנה ובהירות.
• ספציפיות.
• אינטראקציה.
• תוכן וסגנון.
• פירוק משימות מורכבות.

ראשית, ההנחיה צריכה להיות תמציתית וברורה, ללא מידע מיותר. שנית, חשוב לספק הקשר רלוונטי שיעזור לתוכנה להבין את הנושא. שלישית, יש להתאים את ההנחיה בצורה הדוקה למשימה המבוקשת. רביעית, אפשר להשתמש בדוגמאות כדי להמחיש את הפורמט הרצוי. חמישית, צריך לנסח בזהירות כדי למנוע הטיות. שישית, אפשר לפרק משימות מורכבות לסדרת הנחיות. ולבסוף, ניתן להוסיף לוגיקת תכנות להנחיות עבור משימות מורכבות. העקרונות האלה יכולים לשפר משמעותית את איכות התשובות שמתקבלות.

רשימת הטכניקות המומלצות

חלק מהטכניקות הללו הן יצירתיות במיוחד ואף קצת הומוריסטיות. למשל, חוקרים גילו שהוספת משפטים כמו “אני אתן לך תשר על תשובה טובה יותר!” או “תיענש אם לא תענה נכון” יכולים לשפר משמעותית את תגובת הבוט. להלן הרשימה:

1. ללכת ישר לעניין בלי נימוסים כמו “בבקשה” או “תודה”.
2. לציין קהל יעד כמו מומחים בתחום מסוים.
3. לפרק פרומפטים מורכבים לפשוטים ועוקביים.
4. להשתמש במילים חיוביות כמו “לעשות” במקום שליליות כמו “לא”.
5. לבקש הסברים פשוטים יותר לשם בהירות.
6. לציין שתיתנו ‘טיפ’ יותר גבוה עבור פתרונות טובים יותר.
7. לתת דוגמאות המדגימות את הפורמט הרצוי.
8. תבנו פרומפטים עם תוויות להוראות, למשל, שאלות.
9. לשלב ביטויים כמו “המשימה שלך היא” ו”חובה עליך”.
10. להזהיר שתשובות גרועות יענשו.
11. לבקש תשובות טבעיות ואנושיות.
12. להשתמש במילים מובילות כמו “לחשוב שלב אחר שלב”.
13. להבטיח תשובות לא מוטות וללא סטריאוטיפים.
14. לאפשר למודל לשאול שאלות הבהרה.
15. לבדוק הבנה על ידי בקשת הסברים בחזרה.
16. לשייך תפקיד ספציפי למודל.
17. להשתמש ב- delimiters כדי להפריד בין חלקי הפרומפטים.
18. לחזור על מילים או ביטויים מפתח בפרומפטים.
19. לשלב שרשרת מחשבה ודגימות בפרומפטים.
20. לסיים פרומפטים עם תחילת הפלט המצופה.
21. לבקש פירוט מקיף בנושא מסוים.
22. לתקן טקסטים תוך שמירה על הסגנון המקורי.
23. לייצר אוטומטית קוד המפוזר על פני קבצים מרובים.
24. לספק טקסט התחלתי ולבקש המשך עקבי.
25. לנסח בבירור דרישות תוכן שהמודל חייב למלא.
26. לבקש חיקוי סגנון השפה של דוגמאות שסופקו.

קצת יותר בהרחבה

על המחקר: המאמר מציג 26 עקרונות מנחים שתוכננו כדי לייעל את התהליך של שאילת שאלות והצגת רמזים למודלים שפתיים גדולים. המטרה היא לפשט את המושגים הבסיסיים של ניסוח שאלות עבור קנה מידה שונה של מודלים שפתיים גדולים, בחינת יכולותיהם ושיפור הבנת המשתמש על התנהגות מודלים בקנה מידה שונה בתגובה לרמזים שונים. המחקר בוחן את מודלי LLaMA-1/2 (בגדלים 7B, 13B ו-70B) ואת המודלים GPT-3.5/4 כדי לאמת את אפקטיביות העקרונות על עיצוב רמזים ושאלות.

ממצאים: הממצאים מראים שמודלים גדולים יותר מסוגלים להפגין יכולת סימולציה ניכרת. ככל שהמשימה או ההנחיה המועברת מדויקות יותר, כך המודל מבצע אותה ביעילות רבה יותר, ומתאים את תגובותיו בצורה צמודה יותר לציפיות שלנו. לפיכך, עדיף להקצות תפקיד ספציפי למודלי שפה גדולים כדי לעודד תשובות שמתאימות טוב יותר לתוצאה המבוקשת.

מטרת המחקר: מודלי שפה גדולים (LLMs) כמו ChatGPT הציגו יכולות מרשימות במגוון תחומים ומשימות, כמו מענה על שאלות, חישובים מתמטיים ויצירת קוד מחשב. עם זאת, יישומם והשימוש בהם, במיוחד בתכנון ההוראות או ההנחיות המיטביות עבורם, לפעמים לא ברורים למשתמשים רגילים. המטרה במחקר הייתה לנסות לחשוף סודות אלה עבור מפתחים או משתמשים כלליים בעת חקירה ואינטראקציה עם LLMs, ולשפר את איכות התשובות מ-LLMs מוכנים מראש על ידי ניסוח הנחיות טובות יותר.

עקרונות עיצוב מנחים: במחקר הוגדרו מספר עקרונות מנחים לניסוח הנחיות והוראות שמטרתן הייתה לגרום למודלי שפה גדולים להפיק תגובות איכותיות:

• תמציתיות ובהירות: באופן כללי, הנחיות ארוכות מדי או עמומות עלולות לבלבל את המודל או להוביל לתגובות לא רלוונטיות. לכן, ההנחיה צריכה להיות תמציתית, להימנע ממידע מיותר שאינו תורם למשימה, תוך היותה ספציפית מספיק כדי להנחות את המודל. זוהי ההדרכה העיקרית להנדסת הנחיות.

• רלוונטיות הקשרית: ההנחיה חייבת לספק הקשר רלוונטי שיעזור למודל להבין את הרקע והתחום של המשימה. שילוב מילות מפתח, טרמינולוגיה ייעודית לתחום או תיאורים מצביים יכול לעגן את תגובות המודל בהקשר הנכון.

• התאמה למשימה: ההנחיה צריכה להיות מותאמת בצורה הדוקה למשימה שעומדת על הפרק, תוך שימוש בשפה ובמבנה המצביעים בבירור על מהות המשימה עבור המודל. זה עשוי לכלול ניסוח של ההנחיה כשאלה, פקודה או הצהרת מילוי חסר שמתאימה לפורמט הקלט והפלט הצפוי של המשימה.

• הדגמה באמצעות דוגמאות: עבור משימות מורכבות יותר, שילוב דוגמאות בהנחיה יכול להדגים את הפורמט או את סוג התגובה הרצויים. זה לעיתים קרובות כרוך בהצגת זוגות קלט-פלט, במיוחד בתרחישי למידה ממספר דוגמאות מועט או אפס.

• הימנעות מהטיות: הנחיות צריכות להיות מדויקות כדי למזער את הפעלת הטיות הגלומות במודל בשל נתוני האימון שלו. יש להשתמש בשפה נייטרלית ולהיות מודעים להשלכות אתיות פוטנציאליות, במיוחד עבור נושאים רגישים.

• דרבון הדרגתי: עבור משימות הדורשות רצף של שלבים, ניתן לעצב הנחיות שמנחות את המודל לאורך התהליך באופן הדרגתי. יש לפרק את המשימה לסדרת הנחיות הבונות זו על גבי זו, ומנחות את המודל שלב אחר שלב. בנוסף, יש להתאים הנחיות על פי ביצועי המודל ומשוב איטרטיבי. כלומר, יש צורך להיות מוכן היטב לשפר את ההנחיה על בסיס הפלטים הראשוניים והתנהגות המודל. יתרה מכך, יש להתאים הנחיות על פי ביצועי המודל ותגובתו, ומשוב אנושי איטרטיבי והעדפות. לבסוף, הנחיות מתקדמות יותר יכולות לשלב לוגיקה דמוית תכנות כדי להשיג משימות מורכבות. לדוגמה, שימוש בהצהרות תנאיות. עיצוב הנחיות הוא תחום מתפתח, במיוחד ככל שמודלי שפה גדולים הופכים מתוחכמים יותר. ככל שחוקרים ממשיכים לחקור את הגבולות של מה שניתן להשיג באמצעות הנדסת הנחיות, סביר להניח שעקרונות אלה ייושמו ויתרחבו.

המדריך המלא ל-ChatGPT

אולי גם זה יעניין אתכם – יש לנו מדריך מקיף ל-ChatGPT.

המדריך המלא ל-ChatGPT

האזינו לראיון של שני בורשטיין בפודקאסט פשוט AI

בתוך כל אחד ואחת מאיתנו מסתתר שיווק. אנחנו עושים שיווק בכל אספקט בחיינו, גם אם אנחנו מודעים לכך וגם אם לא. ישנו שיווק ישיר מתוקף עבודתנו – מוכרים מוצר או שירות מסוים וישנו שיווק עצמי שמלווה אותנו כל חיינו. בינה מלאכותית שינתה ומשנה את עולם השיווק בעודכם קוראים שורות אלה. בפרק הנ”ל בני פרבר ואני מנסים לתמצת את השינויים שכדאי שכולנו נכיר ונאמץ, אם אנחנו לא רוצים להישאר מאחור (במיוחד בעולמות השיווק).

הפוסט 26 אסטרטגיות לשיפור תשובות של מודלי שפה הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

* סרטון ההשקה של קו פיילוט פרו.

מה זה בכלל Copilot?

לאחר הצגת הכלי הראשונית לעסקים בנובמבר, Microsoft מרחיבה את הנגישות שלה ושל הכלים שלה גם למשתמשים פרטיים. מוזמנים לקרוא על ההשקה מנובמבר 2023 בכתבה שפרסמנו בזמנו.

פרטים עיקריים

• שירות Copilot Pro היא שירות מנויים במחיר של 20 דולר לחודש.

• הוא משלב יכולות בינה מלאכותית מתקדמות באפליקציות Office כמו Word, Excel ו-PowerPoint.

• מנויים מקבלים גישה מועדפת לדגמי OpenAI העדכניים ביותר ואף יכולים לבנות את ה-Copilot GPT שלהם.

איפה ואיך נרשמים?

רוצים לקבל גישה ל-Copilot Pro? באתר של קופיילוט תוכלו להירשם לכלי ואף לקבל גישה לגרסת התנסות בחינם.

מה כולל המנוי?

• עבור מנויי Microsoft 365 אישיים או ביתיים, Copilot משוחרר באפליקציות Office על Mac, Windows ו-iPad.

• הפיצ’רים כוללים יצירת שקופיות PowerPoint מפרומפטים, שינוי ניסוח פסקאות ב-Word, סיכום מסמכים ועוד.

• ה- Copilot גם מסייע ב-Outlook.com בכתיבת מיילים ואף מענה למיילים.

קופיילוט מתקצר עבורך מיילים

קופיילוט כותב עבורך מיילים

• גרסת תצוגה מקדימה ב-Excel עוזרת לנתח נתונים, ליצור גרפים וכו’.

עוד דברים שחשוב לדעת

• לא כל הפיצ’רים זמינים בשלב זה: חלק מפיצ’רים הזמינים לעסקים, כמו יצירת מצגות PowerPoint ממסמכי Word, אינן כלולות עדיין בשל היעדר טכנולוגיית Microsoft Graph בגירסה לצרכנים.

• הרבה מעבר ל-Office: המנוי מציע גם גישה לדגמי OpenAI העדכניים ביותר.

• שיפורים ביוצר התמונות של Designer: פורמט תמונות נוף חדש ושיפור באיכות היצירה של תמונות עם דגמי DALL-E של OpenAI.

• גם GPTs: בניית Copilot GPT מותאם אישית צפויה להיכנס בעתיד.

• יתרונות גם עבור מנויים שאינם של Microsoft 365: ה-Copilot Pro עדיין מציע יתרונות משמעותיים כמו GPT-4 Turbo עם ביצועים מהירים יותר ויכולות החלפת דגמים.

• החזון של Microsoft: מיקרוסופט מייעדים את מנוי פרו למשתמשי Copilot כבדים, בדומה למנוי ChatGPT. שיפור והרחבה מתמשכים של פיצ’רים Copilot צפויים בהמשך.

• הרחבה עסקית: ה-Copilot עבור Microsoft 365 כעת נגיש יותר לעסקים ללא הדרישה הקודמת של 300 מושבים מינימליים.

הפוסט מיקרוסופט משיקים את Copilot Pro ויש לא מעט חידושים! הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

בימים האחרונים צפות שמועות על פרויקט סודי עליו עמלים במרתפי OpenAI שמכונה “Q*” (מבטאים את זה “Q כוכב” / “Q STAR” / “קיו-כוכב”). על פי הטענות, הפרויקט הציף חששות עמוקים, שכן למודל זה (כך נטען) יש כישורים מתמטיים מרשימים, לצד יכולות מרשימות ביותר. על פי השמועות, סם אלטמן רצה למנטז אותו, אך הדירקטוריון של OpenAI סירב לקדם את המהלך הזה מחשש שהאלגוריתם מסוכן מדי לשחרור לציבור בשלב זה.

האם פרויקט Q* מהווה סכנה קיומית או אולי בכלל מדובר בניצני גאונות?

על פי השמועות המודל הפגין יכולות חדשות המצביעות על התפתחות מהירה בתחום ה-AI, ומצד שני גם העלה חששות לגבי יכולת השליטה במערכות עם אינטיליגנצית־על כמו זו שנטען שיש לאלגוריתם החדש. הפרטים עדיין מועטים, אך דיווחים מראים שהמודל הצליח לפתור בעיות מתמטיות חדשות והפגין התקדמות מהירה שהפתיעה אפילו את צוות הבטיחות של OpenAI. ככל הנראה העבודה הואצה בחודשים האחרונים תחת הנהגת אלטמן, שרמז על פריצת דרך ימים ספורים לפני הדחתו.

על פי דיווח אחד ב-The Information:

פרויקט Q* הפגין יכולת “לפתור בעיות מתמטיות ברמת בית ספר יסודי שלא נתקל בהן קודם לכן.”

השמועות רומזות שמדובר ביכולת שהינה אבן דרך לפיתוח AGI (בינה מלאכותית כללית). מערכת AI זו היא החזון של OpenAI ואליו היא חותרת בשנים האחרונות. מדובר בכלי שישתווה ביכולות החישוב שלו לזה של המוח האנושי, או אף יתעלה עליו, וכמובן (לפי חזון החברה) ישמש לתועלת האנושות (בהנחה ונצליח לשלוט בו ולאבטח אותו). קצב ההתקדמות המהיר הדאיג חלק מחוקרי הבטיחות של OpenAI, שדיווחו שפרויקט Q* מהווה סיכון אם הפיתוח יימשך ללא פיקוח. OpenAI לא מסרה תגובה רשמית על “הפרויקט הסודי”, אך שובו של אלטמן לכס המלכות מסמלת באופן דיי ברור את המשך ההתקדמות בנתיב שבו הוא דוגל (למרות חששות פנים ארגוניות).

מה עומד מאחורי האלגוריתם החדש?

נכון לעכשיו אנחנו לא באמת יודעים והכל מתבסס על שמועות ושברירי מידע. ההשערות רבות – למשל, מתי מריאנסקי מ”עליית המכונות” שיער שהאלגוריתם הוא שילוב בין שני אלגוריתמים מוכרים: *A (כלומר: A-star), שהינו אלגוריתם למציאת מסלול אופטימלי על גרף. לדוגמה, דמיינו שאתם רוצים ש-Waze יבחר עבורכם את הדרך המהירה ביותר להגיע ליעד. האלגוריתם השני (לדעת מתי) הוא Q-learning, שהינו אלגוריתם המשמש ללמידה מבוססת חיזוקים. האם המשמעות שהשילוב בין שני האלגוריתמים הוליד תוצר חדש שיודע לקבל את ההחלטה הנכונה או לבחור בפעולה המתאימה באופן מיטבי בכל מצב?

מה בהמשך?

סם אלטמן ידוע בתור דובר בולט שמבליט את הסכנות הרבות הטמונות בטכנולוגיות בינה מלאכותית. לאחר ששב לתפקידו כמנכ”ל OpenAI דיווח שההתקדמות האחרונה מבוססת על עקרונות של בטיחות ופיקוח. האם אכן כך הדבר? זו שאלה טובה…

במצב הקיים, בו יש מרוץ חימוש ממשי בין ענקיות הייטק (מיקרוסופט, גוגל, מטא, אפל, אמזון) מוביל לחששות אמיתיים שיופעלו לחצים כבדים על מפתחים לקדם טכנולוגיות AI מהפכניות גם על חשבון בטיחות. הלחץ למסחר את האלגוריתמים והמודלים החדשים ולשלב אותם במודלי רווח עלול לגרום לבכירים בחברות אלו להתעלם משיקולי בטיחות (במיוחד לאור התחרות האינטנסיבית בתעשייה). מומחים רבים אף לוקחים את זה צעד אחד קדימה וטוענים שיש להתייחס לפיתוחי AI באותה רצינות ויראת קודש כמו בפיתוח ומחקר גרעיני, שכן מדובר בטכנולוגיות עם השלכות קשות ומרחיקות לכת על עתיד האנושות.

בסופו של יום נותרת שאלה אחת: האם הבינה המלאכותית תצעיד את האנושות לעתיד טוב יותר או שאולי היא זו שתביא את קץ האנושות…

הפוסט האם אלטמן הודח בגלל אלגוריתם מהפכני ומסוכן שפותח במרתפי החברה? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית