פרק 17: אימנתם מודל. יצא פאקקט. עכשיו מה? עם יובל סילמן

בדקנו שיפור על מודל אחד. עבד פצצה. שחררנו לכולם.

רק פרט קטן: על כל שאר המודלים זה לא עבד. אז מה עושים עכשיו, חוץ מלתפוס את הראש?

יובל סילמן מגיע להוטפיקס לדבר על איך באמת נראה יום של חוקר בינה מלאכותית.

ספוילר: רובו לא מוקדש לאימון מודלים. צריך להבין את הבעיה, לחפור בדאטה וללמד מכונה לבחור תמונות כשגם הצלמים לא מסכימים איזו תמונה עדיפה. ולפעמים מגלים שהמודל דווקא ידע את התשובה, אבל במשך חודשים מספר אחד לא נכון מנע ממנה להשפיע על ההחלטה.

אז איפה חוקר נמדד מעבר למה שקלוד כבר יכול לעשות? כשהקוד רץ, האימון נגמר והתוצאות עדיין פאקקט.

עכשיו צריך להבין למה, ואיזה שינוי באמת יתקן את זה.