מילון AI בעברית

AGI הוא קיצור של Artificial General Intelligence, בינה מלאכותית כללית. הכוונה למערכת שמסוגלת ללמוד ולבצע כל משימה אינטלקטואלית שאדם יכול לבצע, ולא רק משימה ספציפית אחת. נכון להיום AGI עוד לא קיים, אבל זה היעד שחברות AI גדולות מצהירות שהן מכוונות אליו.

דוגמה: ChatGPT הוא לא AGI כי הוא מצוין בטקסט אבל לא יודע להפעיל גוף פיזי, לתכנן פרויקט ארוך טווח בעצמו או ללמוד מקצוע חדש מאפס כמו אדם.

ראו גם: AI · LLM · מודל היסקי

AI הוא קיצור של Artificial Intelligence, בעברית בינה מלאכותית. זה שם כולל לתוכנות שמסוגלות לבצע משימות שדורשות חשיבה אנושית, למשל להבין שפה, לזהות תמונות או לקבל החלטות. רוב הכלים שאנחנו קוראים להם AI היום מבוססים על מודלים שלמדו מכמויות עצומות של טקסטים ותמונות.

דוגמה: ברגע שאתה מבקש מ-ChatGPT לסכם מאמר או מ-Midjourney לייצר תמונה, אתה משתמש בכלי AI.

ראו גם: LLM · למידת מכונה · AGI

API הוא קיצור של Application Programming Interface, ממשק שמאפשר לתוכנה אחת לדבר עם תוכנה אחרת. בעולם ה-AI, חברות כמו OpenAI ו-Anthropic מספקות API כדי שתוכל לחבר מודל AI לאתר, אפליקציה או אוטומציה משלך. שימוש ב-API דורש בדרך כלל מפתח (API key) ותשלום לפי כמות הקריאות.

דוגמה: אם בנית אוטומציה ב-Make או n8n ששולחת טקסט ל-ChatGPT ומקבלת תשובה, אתה משתמש ב-API של OpenAI.

ראו גם: זרימת עבודה · סוכן AI

ChatGPT הוא צ'אטבוט של חברת OpenAI, המבוסס על משפחת מודלי GPT. הוא יודע לכתוב טקסטים, לסכם, לתרגם, לכתוב קוד, לנתח קבצים וגם להבין תמונות וקול. אפשר להשתמש בו בחינם בגרסה הבסיסית או במנוי בתשלום שפותח גישה למודלים החזקים יותר וליכולות נוספות.

דוגמה: מנהל קהילה יכול להעלות ל-ChatGPT שיחות עבר ולבקש ממנו לכתוב סיכום שבועי בטון שלו.

ראו גם: LLM · Claude · Gemini · פרומפט

Claude הוא משפחת מודלים של חברת Anthropic, וגם שם הצ'אטבוט שמשתמש בהם. Claude ידוע ביכולות חזקות במיוחד בכתיבה, ניתוח מסמכים ארוכים וקוד. הוא נחשב לאחד המתחרים העיקריים של ChatGPT, וזמין דרך אתר claude.ai ודרך API.

דוגמה: כותב תוכן שצריך לעבד מסמך של 100 עמודים יבחר לרוב ב-Claude כי חלון ההקשר שלו ארוך מאוד.

ראו גם: LLM · ChatGPT · חלון הקשר

Copilot הוא שם כללי לעוזרי AI שמשולבים בתוך תוכנות קיימות, כדי להציע השלמות והצעות תוך כדי עבודה. הכי מוכרים הם Microsoft Copilot שמשולב ב-Word, Excel ו-Outlook, ו-GitHub Copilot למפתחים. במקום לפתוח צ'אט בחלון נפרד, ה-Copilot כותב לצידך באותו קובץ.

דוגמה: ב-Excel, Copilot יכול לקבל שאלה בעברית כמו 'תן לי גרף של המכירות לפי חודש' ולבנות אותו לבד.

ראו גם: ChatGPT · סוכן AI · שימוש בכלים

DALL-E הוא מודל לייצור תמונות של OpenAI, שמופעל מתוך ChatGPT. אתה מתאר בעברית או באנגלית איך נראית התמונה, והוא מייצר אותה תוך שניות. הוא חלש יותר מ-Midjourney בסגנון אמנותי, אבל קל מאוד לשימוש כי הוא בתוך ממשק הצ'אט.

דוגמה: אפשר לבקש בתוך ChatGPT 'תייצר לי באנר לאינסטגרם בצבעי שמש שוקעת' וה-DALL-E ייצר את התמונה תוך שניות.

ראו גם: Midjourney · Stable Diffusion · רב-מודאלי

ElevenLabs היא חברה שמייצרת קולות AI מציאותיים מאוד. היא מאפשרת לבחור קול מוכן או לשבט קול שלך מתוך הקלטה של כמה דקות, ואז להפיק וויס-אובר לכל טקסט. תומכת בעברית בצורה סבירה ומשתפרת.

דוגמה: יוצר תוכן יכול להקליט פעם אחת את הקול שלו, ואחר כך לייצר באמצעות ElevenLabs קריינות לרילסים מהטקסטים שלו.

ראו גם: TTS · STT · מצב קולי

Gemini הוא משפחת מודלי ה-AI של גוגל וגם שם הצ'אטבוט המבוסס עליה. הוא משולב עמוק במוצרי גוגל כמו Gmail, Docs, Sheets ו-YouTube. גרסת Gemini Advanced במנוי בתשלום פותחת את המודלים החזקים ואינטגרציה עמוקה יותר עם הסביבה של גוגל.

דוגמה: אפשר לבקש מ-Gemini בתוך Gmail לסכם פתיל מיילים ארוך עם לקוח ולהציע תשובה.

ראו גם: ChatGPT · Claude · Copilot · NotebookLM

LLM הוא קיצור של Large Language Model, מודל שפה גדול. זה סוג של מודל AI שאומן על כמויות עצומות של טקסט מהאינטרנט, וכך למד לחזות איזו מילה אמורה לבוא בהמשך. ChatGPT, Claude ו-Gemini הם כולם ממשקים שמופעלים מאחורי הקלעים על ידי LLM.

דוגמה: כשתכתוב ל-ChatGPT 'כתוב לי פוסט לאינסטגרם', התשובה מיוצרת מילה אחר מילה על ידי ה-LLM.

ראו גם: טוקן · חלון הקשר · הזיה · AI

MCP, Model Context Protocol, הוא תקן פתוח שפיתחה Anthropic לחיבור של מודלי AI אל כלים חיצוניים ומקורות מידע. במקום שכל כלי יתחבר למודל בדרך משלו, MCP מספק שפה אחידה. בזכותו אפשר לחבר בקלות יחסית את Claude או כלים אחרים ל-Gmail, ל-Notion, למסד נתונים ועוד.

דוגמה: באמצעות שרת MCP, סוכן AI יכול לקרוא קבצים מ-Google Drive שלך ולענות לפיהם, בלי שתעתיק ידנית.

ראו גם: סוכן AI · שימוש בכלים · RAG

Midjourney הוא אחד הכלים המובילים בעולם לייצור תמונות AI אמנותיות ואיכותיות. עובדים איתו דרך הדפדפן או דרך דיסקורד, על ידי כתיבת תיאור (פרומפט) של התמונה הרצויה. הוא לא חינמי, אבל יש לו סגנון ויזואלי חזק במיוחד שהפך לטרנד בפני עצמו.

דוגמה: מעצב קונספט יכול לכתוב 'נמל ישן באור בוקר, צבעי שמן' ולקבל סדרת תמונות בסגנון אחיד בתוך דקה.

ראו גם: DALL-E · Stable Diffusion · הנדסת פרומפטים

NotebookLM הוא כלי של גוגל שמאפשר להעלות מסמכים, סרטונים, פודקאסטים וקישורים, ולשאול שאלות ספציפיות עליהם בלבד. בניגוד ל-ChatGPT הרגיל, התשובה תיענה רק לפי המקורות שהעלית, מה שמפחית הזיות. הוא גם יודע לייצר סיכומים אודיו דמויי פודקאסט בין שני מנחים.

דוגמה: מורה יכול להעלות 10 מאמרים על נושא לימודי ולבקש מ-NotebookLM לבנות לו שאלות לתלמידים, רק מתוך אותם מאמרים.

ראו גם: RAG · הזיה · Gemini

OCR הוא קיצור של Optical Character Recognition, זיהוי תווים אופטי. זו טכנולוגיה שהופכת תמונה של טקסט, למשל סריקה של מסמך או צילום מסך, לטקסט שאפשר לערוך ולחפש בו. רוב כלי ה-AI המודרניים יכולים לבצע OCR בעברית ברמה טובה.

דוגמה: אפשר לצלם חשבונית, להעלות ל-ChatGPT ולבקש 'תוציא לי טבלה של הפריטים והמחירים'. הוא יקרא את הטקסט בתוך התמונה.

ראו גם: ראייה ממוחשבת · רב-מודאלי

Perplexity הוא מנוע חיפוש מבוסס AI שמחזיר תשובה כתובה במקום רשימה של קישורים, יחד עם רשימת המקורות שעליהם הוא הסתמך. הוא מתאים במיוחד למחקר, כי הוא מצטט בכל משפט מאיפה הוא לקח את המידע. יש גרסה חינמית וגם גרסת Pro בתשלום שמשתמשת במודלים החזקים יותר.

דוגמה: במקום לחפש בגוגל 'כמה עולה קמפיין בפייסבוק ב-2026', אפשר לשאול את Perplexity ולקבל סיכום עם 5 מקורות.

ראו גם: RAG · AI · הזיה

RAG, ראשי תיבות של Retrieval-Augmented Generation, היא שיטה שבה מודל AI ניגש למאגר חיצוני של מידע (מסמכים, אתר, מסד נתונים) לפני שהוא עונה. הוא מאחזר את הקטעים הרלוונטיים ומשתמש בהם כהקשר לתשובה. זה הופך אותו לרלוונטי ומדויק לתוכן ספציפי שלך, ומקטין הזיות.

דוגמה: בוט שירות לקוחות שעונה רק לפי מאגר השאלות והתשובות של החברה, הוא בוט מבוסס RAG.

ראו גם: שיכון (Embedding) · מסד נתונים וקטורי · הזיה · NotebookLM

Runway היא חברה שמייצרת כלי AI לעריכת וידאו ולייצור וידאו מטקסט או מתמונה. אפשר להתחיל מתמונת סטילס ולגרום לה לזוז, או להזין פרומפט שיתאר סצנה ולקבל קליפ של כמה שניות. היא תחרותית מול Sora של OpenAI.

דוגמה: יוצר תוכן שיש לו תמונה של מותג יכול להפעיל Runway, להזין 'הקמע מנופף לשלום' ולקבל קליפ קצר לאינסטגרם.

ראו גם: Sora · Midjourney · רב-מודאלי

Sora הוא מודל וידאו של OpenAI, שיודע לייצר קליפים קצרים מתוך פרומפט טקסט. הוא נחשב לאחד מהכלים החזקים בתחום, ויודע ליצור תנועה ריאליסטית, גוונים ופיזיקה סבירה. גישה אליו זמינה דרך אתר sora.com למי שמנוי על ChatGPT בתוכניות המתאימות.

דוגמה: אפשר לכתוב 'רוכב אופניים בשדרה בפריז בסתיו' ולקבל קליפ של 10 שניות עם תאורה מתאימה.

ראו גם: Runway · DALL-E · רב-מודאלי

Stable Diffusion הוא מודל קוד פתוח לייצור תמונות, שפותח על ידי Stability AI. בניגוד ל-Midjourney או DALL-E, אפשר להריץ אותו על המחשב שלך ולשנות אותו לצרכים שלך. בגלל זה הוא פופולרי במיוחד אצל מפתחים ויוצרים שרוצים שליטה מלאה.

דוגמה: מאייר יכול לאמן גרסה משלו של Stable Diffusion על הסגנון שלו ולייצר תמונות חדשות באותו הסגנון.

ראו גם: Midjourney · DALL-E · כיוונון עדין · קוד פתוח

STT הוא קיצור של Speech-to-Text, הפיכת דיבור לטקסט. זו הטכנולוגיה שמאפשרת להקליט שיחה ולקבל ממנה תמליל כתוב. מודלים מודרניים כמו Whisper של OpenAI עושים את זה גם בעברית ברמה גבוהה מאוד.

דוגמה: אפשר להקליט שיחת מכירה ל-Whisper, לקבל תמליל ואז לבקש מ-ChatGPT לסכם את ההתנגדויות של הלקוח.

ראו גם: TTS · מצב קולי · ElevenLabs

TTS הוא קיצור של Text-to-Speech, הפיכת טקסט לדיבור. אתה כותב טקסט, והמודל קורא אותו בקול AI מציאותי. רוב הכלים תומכים בעשרות שפות ובמגוון קולות, וחלקם מאפשרים גם לשבט קול ספציפי.

דוגמה: מנחה פודקאסט שכותב אפיזודה יכול לייצר טיזר של 30 שניות באמצעות TTS בקולו, בלי לחזור לאולפן.

ראו גם: STT · ElevenLabs · מצב קולי

Few-shot, בעברית 'דוגמאות מועטות', זו טכניקת פרומפט שבה אתה נותן למודל כמה דוגמאות לפני שאתה מבקש ממנו לבצע את המשימה. הדוגמאות מלמדות אותו את הסגנון, הפורמט והטון הרצויים. השיטה מצוינת כשרוצים מבנה עקבי, למשל כותרות, תיוגים או טבלאות.

דוגמה: תן 3 דוגמאות של כותרות לרילסים בסגנון שלך, ואז בקש 'כתוב 10 נוספות באותו סגנון'. זה few-shot.

ראו גם: ללא דוגמאות · הנדסת פרומפטים · שרשרת חשיבה

הזיה, באנגלית hallucination, היא מצב שבו מודל AI ממציא מידע שנשמע משכנע אבל פשוט לא נכון. זה קורה כי המודל לא בודק מקורות, הוא מנחש את ההמשך הסטטיסטי הסביר. הזיות הן הסיבה המרכזית לכך שאסור להסתמך על AI עיוור, צריך לבדוק.

דוגמה: אם תשאל מודל על אירוע נדיר שלא היה במאגר שלו, הוא עלול להמציא פרטים בביטחון מלא.

ראו גם: RAG · Perplexity · NotebookLM · LLM

הטיה, או Bias, היא נטייה של מודל AI להעדיף תשובות מסוימות בגלל הדאטה שאומן עליו. אם רוב הדאטה היה ממקור אחד או מנקודת מבט אחת, המודל עלול לשכפל סטריאוטיפים ולהציג אותם כעובדה. הטיה היא אחת הבעיות המרכזיות באתיקה של AI.

דוגמה: אם אתה מבקש ממודל 'תייצר תמונה של מנכ"ל' והוא מצייר כמעט תמיד גבר בחליפה, זו דוגמה ל-bias.

ראו גם: יישור (Alignment) · נתוני אימון · הזיה

Inference, בעברית היסק, היא הפעולה שבה מודל AI מייצר תשובה אחרי שהוא כבר אומן. בכל פעם שאתה לוחץ Send ב-ChatGPT, מתבצעת קריאת inference בשרתים של OpenAI. זה גם השלב שעולה כסף בשימוש מסחרי, כי לכל קריאה יש מחיר לפי טוקנים.

דוגמה: אם אתה משתמש ב-API של OpenAI לסכם 100 שיחות לקוחות בלילה, אתה משלם על 100 קריאות inference.

ראו גם: API · טוקן · זמן תגובה

הנדסת פרומפטים, באנגלית prompt engineering, היא הנוהג של ניסוח פרומפטים בצורה ממוקדת ושיטתית כדי לקבל תוצאות עקביות ואיכותיות. כולל בחירת מילים, מבנה, דוגמאות, חלוקה לשלבים והגדרה של תפקיד. הפכה למקצוע בפני עצמו ב-2023, ועם הזמן הופכת לכישור בסיסי לכל מי שעובד עם AI.

דוגמה: במקום 'תן לי תוכן', תכתוב 'אתה עורך ראשי של מגזין לייפסטייל. הצע 5 כותרות לכתבה על שינה'. זו הנדסת פרומפטים.

ראו גם: פרומפט · פרומפט מערכת · שרשרת חשיבה · דוגמאות מועטות

זמן תגובה, באנגלית latency, הוא הזמן בין הרגע שבו נשלחת בקשה למודל לבין הרגע שמתחילה לחזור תשובה. למודלים שונים יש זמני תגובה שונים, ובדרך כלל מודלים גדולים יותר ולוגיים יותר איטיים יותר. עבור בוטים בזמן אמת זה קריטי.

דוגמה: בוט מכירה באתר חייב latency נמוך, אחרת הלקוח יסגור את החלון לפני שהוא יענה.

ראו גם: היסק · API · מודל היסקי

זרימת עבודה, באנגלית workflow, היא שרשרת של פעולות אוטומטיות שמחברות בין כלים, AI ומקורות מידע. כלים פופולריים לבנייה הם Make, n8n ו-Zapier. עם AI, אפשר להוסיף לזרימה צעדים חכמים כמו 'סיכום שיחה' או 'תיוג ליד'.

דוגמה: workflow קלאסי: ליד מגיע מטופס, מסומן כ-חם או קר על ידי AI, נכנס ל-CRM ושולח מייל מותאם אישית.

ראו גם: סוכן AI · API · שימוש בכלים

חלון הקשר הוא כמות הטקסט שמודל AI יכול לקרוא או 'לזכור' בשיחה אחת, נמדד בטוקנים. ככל שהחלון גדול יותר, אפשר להזין יותר חומר רקע ולקבל תשובות עשירות יותר. מודלים מודרניים מציעים חלון של מיליון טוקנים, שזה שווה ערך לאלפי עמודים.

דוגמה: אם תעלה PDF של 500 עמודים, חלון הקשר רחב יאפשר למודל לענות על שאלות לפי כל המסמך, לא רק לפי ההתחלה שלו.

ראו גם: טוקן · LLM · RAG

טוקן הוא היחידה הקטנה ביותר שבה מודל AI עובד עם טקסט. בעברית, טוקן יכול להיות מילה, חלק ממילה או אות. כל שאלה ותשובה נמדדות בטוקנים, וזה גם מה שקובע את העלות בשימוש ב-API.

דוגמה: המשפט 'שלום עולם' הוא בערך 3 טוקנים. עיבוד של עמוד טקסט הוא כ-700 טוקנים.

ראו גם: חלון הקשר · LLM · היסק

טמפרטורה היא פרמטר במודלי AI שקובע כמה התשובות יהיו 'יצירתיות' או צפויות. ערך נמוך כמו 0.2 ייתן תשובות עקביות וכמעט זהות בכל פעם. ערך גבוה כמו 0.9 ייתן תשובות מגוונות ומפתיעות יותר, אבל גם פחות צפויות.

דוגמה: לבוט שמשלים טפסים כדאי טמפרטורה נמוכה. לכלי שמייצר רעיונות לקמפיין כדאי טמפרטורה גבוהה.

ראו גם: LLM · היסק

Alignment, בעברית יישור, זה השם שניתן לתהליך הכוונון של מודלי AI כך שיתנהגו לפי כוונות וערכים אנושיים. כולל לדאוג שהם לא יפיקו תוכן מזיק, לא יענו על שאלות מסוכנות ולא ינוצלו לרעה. זה תחום מחקר שלם, וחברות גדולות מקדישות לו צוותים ייעודיים.

דוגמה: כשהמודל מסרב לעזור בכתיבת הודעות מאיימות, זו תוצאה ישירה של עבודת alignment.

ראו גם: הטיה (Bias) · כיוונון עדין · פרומפט מערכת

כיוונון עדין, באנגלית fine-tuning, הוא תהליך שבו לוקחים מודל קיים ומאמנים אותו עוד קצת על דאטה ספציפי, כדי שיתמחה במשימה או בסגנון מסוים. בניגוד לפרומפט שמתאים מקרים בודדים, fine-tuning משנה את המודל עצמו. דורש דאטה מסומן בכמות סבירה ותקציב.

דוגמה: סוכנות תוכן עם אלפי פוסטים בסגנון אחיד תעשה fine-tuning כדי שהמודל יכתוב אוטומטית בסגנון הזה.

ראו גם: נתוני אימון · שיכון (Embedding) · מודל סגור

Zero-shot, בעברית 'ללא דוגמאות', הוא מצב שבו מבקשים ממודל לבצע משימה בלי לתת לו אף דוגמה לפני כן. המודל מסתמך אך ורק על מה שלמד באימון. רוב הבקשות היומיומיות שאנחנו מבקשים מ-ChatGPT הן zero-shot.

דוגמה: אם אתה כותב 'תרגם את המשפט הזה לאנגלית' בלי לתת דוגמאות לפני, זה zero-shot.

ראו גם: דוגמאות מועטות · הנדסת פרומפטים

למידה עמוקה, באנגלית deep learning, היא תת-תחום של machine learning שמשתמש ברשתות נוירונים עם הרבה שכבות. רוב פריצות הדרך בעולם ה-AI בעשור האחרון, כולל GPT, Midjourney וזיהוי פנים, מבוססות על למידה עמוקה. ככל שיש יותר דאטה וכוח חישוב, התוצאות טובות יותר.

דוגמה: כשבמצלמת הטלפון יש תכונה שמטשטשת רקע מאחורי אנשים, מאחורי הקלעים יש רשת deep learning שזיהתה איפה האדם.

ראו גם: למידת מכונה · רשת נוירונים · נתוני אימון

למידת מכונה, באנגלית machine learning, היא תחום שבו מלמדים תוכנה לבצע משימות מתוך דוגמאות, במקום שכותבים לה הוראות מפורשות. זה הבסיס לרוב AI כיום. אם הראית למודל מיליון תמונות של חתולים, הוא ילמד לזהות חתול גם בתמונה שהוא לא ראה.

דוגמה: מערכת ההמלצות בנטפליקס בוחנת מה ראית עד כה, ומנבאת מה תרצה לראות אחר כך. זו machine learning.

ראו גם: למידה עמוקה · רשת נוירונים · AI · נתוני אימון

מודל היסקי, באנגלית reasoning model, הוא סוג חדש של מודל שמשקיע זמן 'מחשבה' לפני שהוא עונה. במקום לזרוק תשובה מיד, הוא מייצר בתוכו שרשרת חשיבה ארוכה ואז מנסח את התשובה הסופית. דוגמאות: o1 ו-o3 של OpenAI, ומודלי הthinking של Claude ו-Gemini.

דוגמה: כשפותרים תרגיל מתמטי או בעיית קוד מורכבת, כדאי לבחור במודל היסקי. התשובה תארך יותר אבל תהיה הרבה יותר מדויקת.

ראו גם: שרשרת חשיבה · LLM · זמן תגובה

מודל סגור הוא מודל AI שהקוד והמשקלים שלו לא מתפרסמים לציבור. אפשר להשתמש בו רק דרך ממשק או API של החברה שמפעילה אותו. GPT, Claude ו-Gemini הם דוגמאות למודלים סגורים, וזה ההפך מקוד פתוח.

דוגמה: אם תרצה להריץ את ChatGPT על השרת שלך באופן עצמאי, לא תוכל כי הוא מודל סגור.

ראו גם: קוד פתוח · כיוונון עדין · API

מסד נתונים וקטורי, באנגלית vector database, הוא מסד נתונים שמיועד לאחסן embeddings ולחפש בהם לפי דמיון. הוא הלב של רוב מערכות RAG. כלים פופולריים הם Pinecone, Weaviate ו-Supabase pgvector.

דוגמה: בוט תמיכה שצריך לענות לפי 1000 מאמרי עזרה, ישמור אותם כ-embeddings ב-vector database ויחפש בכל פנייה את הקרובים ביותר לשאלה.

ראו גם: שיכון (Embedding) · RAG

מצב קולי, באנגלית voice mode, מאפשר לדבר עם מודל AI בקול במקום להקליד, ולשמוע ממנו תשובה. זמין ב-ChatGPT וב-Gemini באפליקציות הסלולר. הוא מבוסס על שילוב של STT, מודל שיחה ו-TTS.

דוגמה: בנסיעה אפשר להפעיל voice mode ב-ChatGPT ולקיים שיחת תרגול ראיון עבודה תוך כדי נהיגה.

ראו גם: STT · TTS · רב-מודאלי

נתוני אימון, באנגלית training data, הם כל הטקסטים, התמונות והקבצים שמודל AI 'קרא' כדי ללמוד. איכות וכמות הדאטה משפיעות ישירות על איכות המודל. דאטה לא איכותי או מוטה יוצר מודלים מוטים.

דוגמה: אם מודל אומן בעיקר על טקסטים באנגלית, העברית שלו תהיה חלשה יחסית, כי היה לו מעט מאוד דאטה בעברית.

ראו גם: כיוונון עדין · למידה עמוקה · הטיה (Bias) · קוד פתוח

סוכן AI הוא מודל שלא רק עונה לשאלות, אלא יודע גם לפעול: לפתוח אתרים, לכתוב מיילים, לרוץ על קבצים, להריץ קוד ולעדכן מסדי נתונים. הוא מקבל מטרה ומחליט בעצמו אילו צעדים לעשות. סוכנים הם השלב הבא אחרי צ'אטבוטים פשוטים.

דוגמה: סוכן יכול לקבל את ההוראה 'תמצא 10 לידים בלינקדאין, תאסוף אותם לטבלה ותשלח לי במייל', ולבצע אותה לבד.

ראו גם: שימוש בכלים · זרימת עבודה · MCP · מודל היסקי

פרומפט הוא ההוראה או השאלה שאתה נותן למודל AI. הפרומפט מגדיר מה אתה רוצה לקבל, באיזה סגנון, ובאיזה פורמט. איכות הפרומפט משפיעה ישירות על איכות התוצאה, וזו אחת המיומנויות החשובות ביותר בעבודה עם AI.

דוגמה: פרומפט גרוע: 'תן לי רעיונות'. פרומפט טוב: 'תן 5 רעיונות לרילס של 30 שניות על חיסכון לפנסיה לעצמאים בני 35'.

ראו גם: הנדסת פרומפטים · פרומפט מערכת · דוגמאות מועטות · ללא דוגמאות

פרומפט מערכת, באנגלית system prompt, הוא הוראה קבועה שמוגדרת מראש ומכוונת את המודל איך להתנהג בכל השיחה. למשל 'אתה יועץ קריירה בעברית, ענה בקצרה ובחום'. הפרומפט הזה לא נראה למשתמש אבל משפיע על כל תשובה.

דוגמה: ב-GPT מותאם אישית, מה שאתה כותב בשדה ההוראות הוא בעצם system prompt.

ראו גם: פרומפט · הנדסת פרומפטים · יישור (Alignment)

קוד פתוח, באנגלית open source, אומר שהקוד והמשקלים של מודל AI זמינים בחינם וניתן להוריד אותם, להריץ אותם ולשנות אותם. דוגמאות בולטות הן Llama של Meta, Mistral ו-Stable Diffusion. הם נותנים שליטה מלאה ופרטיות אבל דורשים ידע טכני.

דוגמה: ארגון רפואי שלא יכול להעלות מידע לענן יכול להריץ Llama פנימית על השרת שלו, כי הוא קוד פתוח.

ראו גם: מודל סגור · כיוונון עדין · Stable Diffusion

ראייה ממוחשבת, באנגלית computer vision, היא היכולת של מודל AI להבין תמונות וסרטונים. כולל זיהוי אובייקטים, פנים, טקסט בתוך תמונה ותיאור מה רואים. מודלי השיחה המובילים כיום כוללים vision מובנה.

דוגמה: תוכל לצלם תווית של חולצה ולשאול 'איך מכבסים אותה לפי ההוראות'. המודל יקרא את הטקסט בתמונה ויתרגם.

ראו גם: רב-מודאלי · OCR

מודל רב-מודאלי, באנגלית multimodal, הוא מודל שיודע להתמודד עם יותר מסוג קלט אחד. למשל גם טקסט, גם תמונות, גם קול וגם וידאו. ChatGPT, Claude ו-Gemini כולם רב-מודאליים כיום.

דוגמה: תוכל לצלם בעיה ברכב, לשלוח ל-ChatGPT ולקבל הסבר. זה אפשרי רק בזכות היכולת הרב-מודאלית.

ראו גם: ראייה ממוחשבת · מצב קולי · OCR

רשת נוירונים, באנגלית neural network, היא מבנה מתמטי שמדמה באופן רופף את הדרך שבה נוירונים במוח מתחברים זה לזה. כל מודל AI מודרני בנוי משכבות של רשתות כאלה. הן מזהות תבניות מורכבות בדאטה שאי אפשר לתאר ידנית.

דוגמה: כשהפנים שלך מזוהות אוטומטית כדי לפתוח את הטלפון, מאחורי הקלעים רצה רשת נוירונים שלמדה לזהות אותך.

ראו גם: למידה עמוקה · למידת מכונה

שיכון, באנגלית embedding, הוא הדרך שבה מודלי AI הופכים מילה, משפט או מסמך לרצף של מספרים שמייצג את המשמעות שלו. מסמכים עם משמעות דומה מקבלים מספרים דומים. זה המנגנון שמאחורי חיפוש סמנטי וגם בסיס לחלק גדול מטכנולוגיות RAG.

דוגמה: מסד נתונים של מאמרי בלוג ששמורים כ-embeddings יחזיר לשאלה 'איך מתחילים עם AI' גם מאמרים שלא משתמשים במילים האלה בדיוק.

ראו גם: מסד נתונים וקטורי · RAG

שימוש בכלים, באנגלית tool use, היא היכולת של מודל AI להפעיל כלים חיצוניים, למשל לחפש בגוגל, להריץ קוד, לפתוח קובץ, לשלוח מייל או לעדכן מסד נתונים. זו אחת היכולות שהופכות מודל מצ'אטבוט לסוכן.

דוגמה: כש-ChatGPT מחפש לך מידע עדכני באינטרנט באמצעות 'web search', הוא משתמש בכלי. זה tool use.

ראו גם: סוכן AI · MCP · זרימת עבודה · API

שרשרת חשיבה, באנגלית chain of thought, היא טכניקה שבה מבקשים מהמודל לחשוב שלב אחר שלב לפני שהוא נותן תשובה סופית. זה משפר משמעותית את הביצועים על משימות הגיון, מתמטיקה ותכנון. מודלים חדשים יותר עושים את זה אוטומטית בלי שתבקש.

דוגמה: במקום לשאול 'מה התשובה ל-X', תכתוב 'פתור שלב אחר שלב ואז תן תשובה סופית'. התוצאה תהיה מדויקת יותר.

ראו גם: מודל היסקי · הנדסת פרומפטים · דוגמאות מועטות