ExplAInable

טרנספורמרים בעיבוד תמונה Visual Transformers

 
טרנספורמרים הם ללא ספק המודל המועדף בעיבוד שפה - אבל האם גם בתמונות?
אז... מסתבר שהתמונה לא כל כך ברורה בעיבוד תמונה.
בפרק זה נדבר על היתרונות הגדולים של טרנספורמרים בתמונות - ועל הסיטואציות שבהן CNN מנצחות אותם.
 
קישורים
Attention is All You Need
An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale
End-to-End Object Detection with Transformers
Vision-Transformer-papers
https://medium.com/@monocosmo77/best-research-papers-on-vision-transformers-784e48a3593a
https://paperswithcode.com/methods/category/vision-transformer

על אינטלגנציה מלאכותית בעולם המשפט - עם עומר חיון

לפני כשש שנים עומר חיון ואורי גורן התחילו הרפתקאה בעולם הLegal tech והקימו את BestPractixבסט פרקטיקס התמקדה בשלב הטיוטות של החוזים, והיוותה כלי עזר לעורכי דין לזהות ״אנומליות״ בחוזים (שבדרך כלל די סטנדרטים), והצעה של אלטרנטיבות מקובלות יותר.
בשנת 2020 בסט פרקטיקס נמכרה לLitera Systems האמריקאית, ועומר הועבר להמשך הפיתוח.
 
הרבה השתנה בעולם הAI מאז, ולרשותנו היום כלים חזקים כמו ChatGPT שמקצרים את תהליך העבודה המשפטית.
פרק זה הינו שיחה פתוחה בין אורי לעומר על האתגרים בעולם המשפט, והעתיד לאור היכולות החדשות בעולם הNLP.

AI Junk - איך עושים למידת מכונה עם קרטון ביצים

דיברנו הפעם על פרויקט ai-junk המאפשר לכל אחד ליצור רובוטים מגרוטאות וליצור ולאמן מודלי reinforcement learning שישלטו ברובוטים. ובכך ליצור עולם משחק מרובה רובוטים על הריצפה בסלון.
דיברנו על מה זה RL, על הקשיים להפוך RL שעובד טוב בוירטואלי לעולם הפיסי, על כמה נחמד ללמוד על התחום דרך רובוטים :)
הפרק הוקלט לפני המלחמה ששיבשה לנו הכל וארועים שתוכננו בוטלו. אם מעניין אתכם להצטרף לסדנה או האקטון הרשמו כאן ונעדכן אתכם.
קישורים
Ai-junk
כתבה למטיבי לכת בעברית על RL
DeepMind is Using AI to Teach Robots to Play Soccer

מה עושים כשיש מעט נתונים - עם נתנאל דוידוביץ

נתנאל, דאטא סיינטינסט ותיק שמוביל היום את המחקר בדאבל וריפיי ידבר איתנו על בעיה כואבת אך נפוצה.
גייסנו תקציבים, כוח אדם, ועם הרבה רצון ומוטיבציה ניגשנו לפרויקט חדש - פתחנו את מכסה המנוע, וגילינו לצערינו שאין מספיק נתונים- מה הלאה ?
נדבר על שלוש טקטיקות שאפשר לנקוט, בין אם זה תיוג עצמאי ורכישת דאטא, שימוש במודלים כגון
Label spreading, transfer learning, kde
או שימוש במודלים אנליטיים יותר, כגון שיטות בייסיאניות או מודלים פיסיקלים.
 

מודלי שפה ופלט רצוי

יצא לנו הרבה לדבר על מודלי שפה גדולים לאחרונה, ועל השימושים שלהם.
למעט שימוש בצ׳אטבוט או כעזר לכתיבה, לרוב אנחנו רוצים לקבל את הפלט של המודל בפורמט כלשהו כמו
Json / Data Class
נדבר על שלושת השלבים ביצירת הפלט, הטוקנייזר, הטרנספורמר, והמפענח.
ונסביר איך אפשר להתערב במפענח כדי לאלץ את המודל כדי לקבל תשובות במבנה מסוים, להכריח את מודל לענות ״כן״ או ״לא״, לאלץ את התשובה להיות מספרית, מתוך רשימה סגורה וכדומה.ספריות שימושיות:
JSONFormer - https://github.com/1rgs/jsonformer
OpenAI Function calls - https://openai.com/blog/function-calling-and-other-api-updates
 
O

על מודלי שפה גדולים בפרודקשן עם איתי ציטבר

בפרק זה אירחנו את איתי ציטבר רש"צ מהיירו - לדבר על מודלי שפה בפרודקשן.המודלי צ'אט כ"כ חזקים - האם בכלל נשאר מה לעשות חוץ מאשר לחבר את הAPI לאתר ?
מצד שני, זה נראה כאילו כולם משתמשים בLLM, גם כאשר קיימים מודלים פשוטים יותר.
נדבר על מה קורה כשהמלצת המודל מתנגשת עם נהלים רפואיים, מה קורה שהמודל נותן הנחיות שגויות למטופל, ואין אפשר לצמצם את התופעה עם Retrieval augmented generation.

איך נולדים נתונים מתויגים עם דניאל מנוחין

בפרק זה אירחנו את דניאל מנוחין, מנהלת קהילת data-ops המובילה את התיוג וטקסונומיה ב ebay
בסופו של דבר, מודלים טובים ככל שיהיו - חסומים על ידי איכות הדאטא עליהם הם אומנו.
דניאל תספר על החוויות שלה בebay, על נקודות כשל קלאסיות בתהליך התיוג ועל איך בונים פרוטוקול אנוטציה אחיד.
נדון בהבדל בין מתייגים in-house שהם ממש חלק מהארגון, לעומת מתייגים חיצוניים (כדוגמת mechnical turk) ועל ההשפעה על איכות התיוגים ותהליכי הפיקוח.
 
Data Operations IL
https://www.linkedin.com/groups/9236026/

על GLM ו AGLM עם לובה אורלובסקי

זה מרגיש כאילו עולם הלמידה מחולק ל2 מחנות, הסטטיסטיקאים ואנשי מדעי המחשב.
ולאחרונה יצא מודל AGLM שהוא רעידת אדמה בעולם האקטואריה (ביטוח, פיננסים), וכנראה שרובנו לא שמענו עליו.
בפרק זה נסקור מה אלו מודלי GLM, ספוילר - אחד מהם - הרגרסיה הלוגיסטית, אתם מכירים היטב.
נדבר על השימושים שלהם, היתרונות שלהם בתחום הפיננסים בעקבות יכולת ההסבר שלהם, ונדבר גם על המגבלות שלהם.
נסקור בקצרה את החידושים בAGLM שמשתמש במודלים מבוססי עצים על מנת להביא חזרה לLogistic Regression את הנקודות שהוא חלש בהם ומביא אותו לרמה של XGBoost.Links:
https://www.institutdesactuaires.com/global/gene/link.php?doc_id=16273#:~:text=AGLM1%20is%20defined%20as,coding%20methodologies%20of%20dummy%20variables.
https://github.com/kkondo1981/aglm
GAM - Generalized additive models
https://medium.com/just-another-data-scientist/building-interpretable-models-with-generalized-additive-models-in-python-c4404eaf5515

עם שוקי ויואל על מאחורי הקלעים של One Shot Learning

מי לא מכיר את שוקי ויואל - הגאונים מאחורי ערוץ היוטיוב האדיר שמביא את תרבות הלייב קודינג בעולמות למידת המכונה לארץ הקודש.
וואן שוט לרנינג התחיל לפני כשנתיים כרעיון, ומאז הפך לקאלט של ממש.
אבל מאחורי כל סרטון של חצי שעה, מסתתרת עבודה רבה, מחקר, באגים, והמון נסיונות שהלכו לפח.
בפרק זה אורי ראיין את שוקי ויואל על מאחורי הקלעים של ההפקה, ושואל שאלות קשות. איך הכל התחיל ולמה? איזה פרק הכי אהבתם? איזה פדיחה קרתה בצילומים? ומה התוכניות להמשך ?
 
קישורים:1. One Shot Learning

תורת המשחקים עם מורן קורן

בפרק זה אירחנו את מורן קורן, חוקר ומרצה לתורת המשחקים מאוניברסיטת בן גוריון.דיברנו בעבר שימוש בערכי שייפלי לפרשנות מודלים, ערכי שייפלי הם נושא מחקר פעיל בתורת המשחקים והחלטנו להעמיק ולשפוך אור על תורת המשחקים ואיך הרעיונות משלימים את הנחקר בלמידת מכונה.
דיברנו על המונחים, מהו שיווי משקל ? איך מגדירים משחקים לפי ידיעה שלמה או גורל, על אסטרטגיה אופטימלית, ואיפה תורת המשחקים פוגשת אותנו כאנשי דאטא.
איך אפשר להשתמש בתורת המשחקים לצורך איסוף דאטא של מודלים כדי למנוע הטייה באיסוף הנתונים.
ונדבר על רעיונות מתורת המשחקים שהשפיעו על תחום המכרזים שמעסיק דאטא סיינטיסטים רבים.
קישורים:
שייפלי: https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/shapley.html
https://research.ibm.com/publications/strategic-classification
On learning optimal contracts: https://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/aer18-fairness.pdf