ההתפתחות הגדולה ביותר בעולם הטכנולוגי בשנים האחרונות הביאה עימה מהפכה עצומת ממדים עם הופעתם של מודלי שפה מתקדמים, אשר כבר היום מאפשרים לנו לשוחח עם המחשב כאילו הוא בן אדם.
בלב המהפכה הזו, המוכרת מכל לציבור הרחב היא סדרת מודלי ה-GPT של OpenAI, שהפכה את הבינה המלאכותית מחלום עתידני למציאות יומיומית ואת השם "צ'אט-GPT" לשגור בפיהם של אנשים מכל הגילאים.
המסע של GPT החל במודל צנוע יחסית ב-2018 והוביל לפיתוח טכנולוגיות שמשנות את האופן שבו אנו מתקשרים עם מחשבים ומבצעים משימות יומיומיות, אבל זה לא עוצר שם, כשבחודשים הקרובים אנו צפויים להיחשף להתפתחות המשמעותית הבאה שתציג החברה עם מודל ה-GPT-5.
הבסיס הטכנולוגי: ארכיטקטורת Transformer
לפני שנצלול לסיפור ה-GPT, חשוב להבין את הטכנולוגיה שעומדת בבסיסו. ארכיטקטורת ה-Transformer, שפותחה ב-2017 על ידי חוקרים בגוגל, חוללה מהפכה בעיבוד שפה טבעית.
בניגוד לשיטות הקודמות שעיבדו טקסט באופן סדרתי, ה-Transformer מאפשר עיבוד מקביל של כל המילים בטקסט, תוך שימוש במנגנון ה"קשב" (Attention) שמאפשר למודל להבין קשרים מורכבים בין מילים במשפט.
הכוח האמיתי של הארכיטקטורה טמון ביכולתה ללמוד ייצוגים עמוקים של שפה דרך אימון על כמויות עצומות של טקסט. זה מאפשר למודלים להבין הקשרים, ניואנסים ואפילו מושגים מופשטים בצורה שלא הייתה אפשרית קודם לכן.
GPT-1: הצעד הראשון (יוני 2018)
המודל הראשון בסדרה, GPT-1 (ר"ת Generative Pre-trained Transformer), הציג גישה חדשה לעיבוד שפה טבעית. עם 117 מיליון פרמטרים, המודל אומן על כ-4.5 גיגה-בייט של טקסט מהאינטרנט בשיטת "אימון מקדים לא מפוקח" (Unsupervised Pre-training).
החידוש המרכזי של GPT-1 היה השילוב בין אימון מקדים על כמות גדולה של טקסט גולמי, ולאחר מכן כיול עדין (Fine-tuning) למשימות ספציפיות. גישה זו הוכיחה שמודל יחיד יכול להצטיין במגוון רחב של משימות שפה, מסיווג טקסט ועד למענה על שאלות.
למרות ההצלחה שלו, כשמסתכלים לאחור מהמקום בו אנו נמצאים כיום אל מול מה שהיה אפשרי באותה עת, GPT-1 סבל ממגבלות משמעותיות. הוא התקשה בהבנת הקשרים ארוכים ולעיתים יצר תשובות לא ברורות, מה שכיום אנו מתייחסים אליו דרך המונח "הזיות". עם זאת, הוא הניח את היסודות למהפכה שעתידה לבוא.
GPT-2: הקפיצה הגדולה (פברואר 2019)
פחות משנה לאחר מכן, OpenAI הציגה את GPT-2 – מודל שהיה גדול פי 10 מקודמו עם 1.5 מיליארד פרמטרים. המודל אומן על 40 גיגה-בייט של טקסט איכותי מהאינטרנט, מה שאפשר לו להפגין יכולות מרשימות בהרבה.
ההתקדמות המשמעותית איפשרה ל-GPT-2 ליצור טקסטים ארוכים והרבה יותר ברורים, לענות על שאלות מורכבות ואפילו לבצע תרגומים בסיסיים בין מגוון רחב של שפות שונות – הכל ללא אימון ספציפי למשימות מסוג זה.
היכולת הזו, שנקראת "Zero-shot learning", הייתה פריצת דרך משמעותית, שכן היא איפשרה למודלים כמו GPT ללמוד מכמויות עצומות של טקסט במהלך האימון המקדים שלהם, ובמהלך התהליך הזה לרכוש הבנה עמוקה של שפה, הקשרים ומושגים, כך כשמגיעה משימה חדשה, המודל משתמש בידע הכללי הזה כדי "להסיק" מה נדרש ממנו.
למשל, אם נבקש מ-GPT:
תרגם את המשפט הבא לאנגלית: הילד אוכל תפוח
המודל יבין מההקשר שמדובר במשימת תרגום ויפיק את הטקסט:
The boy is eating an apple
זאת למרות שהמודל לא אומן באופן ספציפי על תרגום בין עברית לאנגלית.
היופי ב-Zero-shot learning הוא הגמישות העצומה בגישה הזו – במקום לאמן מודל נפרד לכל משימה אפשרית, מודל אחד יכול להתמודד עם אינספור משימות שונות. זה חוסך זמן, משאבי חישוב וכסף, ומאפשר למפתחים ולמשתמשים לנצל את הטכנולוגיה באופן מיידי למגוון רחב של צרכים.
ולמרות זאת, ב-OpenAI החליטו תחילה לא לשחרר את המודל המלא לציבור מחשש לשימוש לרעה, אך בהדרגה פרסמו גרסאות קטנות יותר.
GPT-3: המודל שכבש את העולם (יוני 2020)
הגרסה השלישית, GPT-3, הייתה קפיצת מדרגה אמיתית. עם 175 מיליארד פרמטרים – גידול של פי 100 מ-GPT-2 – המודל הפגין יכולות שנראו כמעט כמו קסם. הוא אומן על כ-570 גיגה-בייט של טקסט, כמות עצומה שכללה ספרים, מאמרים אקדמיים, אתרי אינטרנט ועוד.
היכולות של GPT-3 איפשרו למודל לכתוב קוד, ליצור שירה, לנהל דיאלוגים מורכבים, לפתור בעיות מתמטיות ואפילו לחקות סגנונות כתיבה שונים. היכולת ללמוד משימות חדשות מכמה דוגמאות בלבד, מה שנקרא "In-context learning" (למידה מתוך הקשר) – הפכה את GPT-3 לכלי עוצמתי במיוחד.
השימוש ב-GPT-3 הוגבל תחילה לשימוש באמצעות API בתשלום, מה שאפשר ל-OpenAI לשלוט בגישה אליו ולמנוע שימושים מזיקים. באותה עת, אלפי חברות כבר החלו לשלב את הטכנולוגיה במוצרים שלהן, החל מיישומי כתיבה ועד לבוטים המיועדים לשירות לקוחות.
GPT-3.5 ו-ChatGPT: הדמוקרטיזציה של AI (נובמבר 2022)
המודלים של OpenAI פרצו לתודעה בציבור הרחב עם השחרור של ChatGPT, המבוסס על GPT-3.5, כאשר לראשונה, בינה מלאכותית מתקדמת הפכה נגישה לכל אחד בחינם דרך ממשק צ'אט פשוט.
המודל שולב עם טכניקת RLHF (ר"ת Reinforcement Learning from Human Feedback) שהפכה אותו לבטוח ומועיל יותר לשימוש יומיומי.
ChatGPT צמח במהירות והגיע ל-100 מיליון משתמשים תוך חודשיים בלבד, והפך לאפליקציה עם הצמיחה המהירה ביותר בהיסטוריה (על פי נתוני המחקר של UBS). הוא שינה את האופן שבו אנשים עובדים, לומדים ויוצרים, והפך את ה-AI לחלק בלתי נפרד מחיי היומיום.
GPT-4: החזית החדשה (מרץ 2023)
GPT-4 הציג שיפורים משמעותיים בכל הפרמטרים. למרות ש-OpenAI לא חשפה את מספר הפרמטרים המדויק, ההערכות מדברות על מודל גדול בהרבה עם יכולות מתקדמות, כאשר החידוש המרכזי בו היה היכולת לעבד לא רק טקסט אלא גם תמונות, מה שנקרא "מולטימודאליות" – היכולת של מודל בינה מלאכותית לעבד ולהבין מספר סוגי מידע שונים בו-זמנית.
השיפורים ב-GPT-4 כללו:
- דיוק משופר משמעותית במשימות מורכבות
- יכולת לעבד טקסטים ארוכים יותר (עד 32,000 טוקנים)
- ביצועים טובים יותר בשפות שאינן אנגלית
- הפחתה משמעותית ב"הזיות" ובמידע שגוי
- יכולת הבנה ועיבוד של תמונות
המודל הצליח להציג ביצועים ברמה אנושית במבחנים מקצועיים רבים, כולל מבחן הלשכה לעורכי דין ומבחנים רפואיים, מה שהדגיש את הפוטנציאל העצום של הטכנולוגיה.
GPT-4 Turbo (נובמבר 2023)
GPT-4 Turbo, שהושק בנובמבר 2023 הציע את רוב היכולות של GPT-4, אך עם אופטימיזציה גבוהה יותר לזיכרון, עלות וביצועים. הוא הפך לברירת המחדל למשתמשי +ChatGPT מאז השקתו.
מודלי ה-"o": האבולוציה המואצת
במקביל לפיתוח המודלים הסטנדרטיים, OpenAI הציגה קו מוצרים חדש עם הסיומת "o" (ככל הנראה קיצור של "Optimized").
GPT-4o, שנחשף וגם הושק במאי 2024, סיפק גישה חדשה לאופטימיזציה של מודלים גדולים. בניגוד למודלים הקודמים שהתמקדו בהגדלת מספר הפרמטרים, מודלי ה-"o" התמקדו ביעילות, מהירות תגובה וחווית משתמש משופרת.
היתרון המרכזי של GPT-4o הוא היכולת לספק את רוב היכולות של GPT-4 במהירות גבוהה משמעותית ובעלות נמוכה יותר.
המודל תוכנן מחדש כדי להיות מולטימודלי מהיסוד – הוא יכול לעבד טקסט, תמונות ואודיו באופן משולב וטבעי, ולהגיב כמעט בזמן אמת. זה אפשר חוויות אינטראקטיביות חדשות, כמו שיחות קוליות זורמות עם הבנת הקשר ויזואלי.
הגיוון הזה אפשר ל-OpenAI להפסיק להתמקד ב"גודל" המודלים בלבד ולהתמקד גם בשימוש חכם ויעיל בהם, כך שבעוד שהמודלים הקלאסיים ממשיכים להתפתח לכיוון יכולות מתקדמות יותר, מודלי ה-"o" מאפשרים להשיג ביצועים מרשימים גם דרך אופטימיזציה חכמה של הארכיטקטורה והאימון.
הטכנולוגיות המשלימות
במקביל לפיתוח מודלי GPT, חברת OpenAI פיתחה טכנולוגיות משלימות שהרחיבו את היכולות:
- DALL-E ו-DALL-E 2 – מודלים ליצירת תמונות מתיאור טקסטואלי, שהדגימו את הכוח של AI גנרטיבי בתחום הוויזואלי.
- DALL-E 3 – גרסה מתקדמת שנבנתה עם הבנה עמוקה יותר של טקסט, והשתלבה באופן טבעי בתוך ChatGPT. המודל מסוגל להפיק תמונות מדויקות ויצירתיות גם מהנחיות מורכבות במיוחד.
- Codex – מודל מיוחד לכתיבת קוד, שהפך לבסיס ל-GitHub Copilot ושינה את אופן העבודה של מפתחים.
- Whisper – מודל לזיהוי דיבור שהציג דיוק גבוה במיוחד בשפות רבות.
- Sora – מודל גנרטיבי חדש ליצירת וידאו מתוך טקסט, שמדגים את המעבר מיצירה סטטית לווידאו דינמי תוך שמירה על הבנת הקשר עשירה ויכולת נרטיבית.
ההשפעה על החיים שלנו
מהפכת ה-GPT צפויה להשפיע על כמעט כל תחום בחיינו:
- בחינוך, המודלים יכולים כעוזרי למידה אישיים.
- בעולם העסקי, הם מאפשרים לייעל תהליכים וליצור אוטומציה של משימות מורכבות.
- בתחום היצירתי, הם פותחים אפשרויות חדשות לכתיבה, עיצוב ופיתוח.
- בתחום הבריאות, הם מאפשרים להגיע לתובנות עמוקות וספציפיות לכל אדם במהירות ואף להתריע מבעוד מועד על סכנות אפשריות לבריאותנו.
- ובעיקר, הם מסוגלים לחסוך לנו הרבה מאוד זמן בביצוע שלל משימות במגוון רחב של תחומים בחיינו.
יחד עם זאת, המהפכה הזו מעלה גם אתגרים משמעותיים – שאלות של אמינות מידע, זכויות יוצרים, פרטיות ואבטחה, כך שהצורך ברגולציה מתאימה ובשימוש אתי בטכנולוגיה כבר נמצא במרכז הדיון הציבורי ובבתי מחוקקים סביב העולם.
מבט לעתיד: GPT-5 ו-AGI
הדרך שעברה OpenAI מ-GPT-1 ועד היום מדגימה את קצב ההתפתחות המהיר של תחום הבינה המלאכותית, והיא דוגמה טובה למהפכה רחבה שמתרחשת בעולם הטכנולוגיה כולו, כאשר כל דור חדש של מודלים מביא עימו יכולות שנראו דמיוניות רק לפני שנים בודדות.
בעתיד הקרוב צפויים להופיע מודלים מתקדמים עוד יותר, עם הבנה עמוקה של הקשרים, יכולות מולטימודאליות מורחבות ויכולת לבצע משימות מורכבות באופן מדויק, עקבי ואישי.
אחד הצעדים המרכזיים בדרך הזו הוא GPT-5, שמכוון להרחבת טווח הזיכרון, שיפור ההבנה לאורך שיחות מתמשכות, והתאמה חכמה לצרכים של המשתמש, מודל אשר על פי מנכ"ל OpenAI סם אלטמן, צפוי להגיע כבר בחודשים הקרובים או עד סוף 2025.
מעבר לכך, OpenAI כבר הציבה לעצמה יעד נוסף לטווח הארוך – פיתוח בינה כללית מלאכותית (AGI), מערכת שתוכל להתמודד עם כל משימה קוגניטיבית שבני אדם מבצעים. לצורך כך הוקמה חטיבת Superalignment, שאחראית להבטחת פיתוח אחראי, בטוח ותואם לערכים אנושיים – מתוך הכרה בכך שככל שהיכולות מתקדמות, כך גם גוברת האחריות.
במבט רחב יותר, השילוב של AI עם רובוטיקה, מציאות מדומה, בריאות, חינוך וטכנולוגיות נוספות צפוי לפתוח אופקים חדשים – אך גם להעמיד את האנושות בפני שאלות מהותיות של אתיקה, רגולציה ואמון.
השורה התחתונה
מה שהתחיל כמודל בסיסי עם 117 מיליון פרמטרים הפך בתוך שנים ספורות למערכות עצמתיות שמשנות את האופן שבו אנו לומדים, יוצרים, עובדים ומתקשרים, ומהפכת ה-GPT של OpenAI היא רק סיפור אחד של הקפיצה הטכנולוגית הגדולה הבאה.
הסיפור מצטרף לזה של שלל מודלי AI של חברות העוסקות בתחום, ביניהם:
- Gemini – גוגל (באמצעות Google DeepMind)
- Claude – אנתרופיק
- LLaMA – מטא
- Mistral – מיסטרל AI
- Grok – חברת xAI (של אילון מאסק, מקושרת ל-X / טוויטר)
הבינה המלאכותית ממשיכה להתקדם בקצב מהיר במיוחד, והשאלה הגדולה כרגע היא לא בהכרח "מה היא תוכל לעשות", אלא "מה אנחנו נרצה שהיא תעשה – ואיך נוכל נוודא שהיא תעשה זאת נכון".
עוקבים? כל החדשות מגאדג'טי
חלק מהפוסטים באתר כוללים קישורי תכניות שותפים, עבורם נקבל עמלה עם ביצוע רכישה בפועל של מוצרים. עמלה זו לא מייקרת את העלות הסופית של המוצרים עבורכם.
הסקירות והתכנים המופיעים באתר מהווים המלצה בלבד, וכך יש להתייחס אליהם. כל המחירים המופיעים באתר נכונים ליום הפרסום בלבד והאחריות לקניית מוצר או שירות כזה או אחר מוטלת עליך בלבד – השימוש באתר בהתאם לתנאי השימוש והפרטיות.