לפני שלומדים טכניקות לכתיבת פרומפטים, מועיל להבין כיצד מודלי שפה של בינה מלאכותית עובדים בפועל. ידע זה יהפוך אתכם לטובים יותר בכתיבת פרומפטים.

<Callout type="info" title="למה זה חשוב">
הבנת אופן הפעולה של בינה מלאכותית אינה רק למומחים. היא עוזרת ישירות לכתוב פרומפטים טובים יותר. ברגע שתדעו שבינה מלאכותית מנבאת מה יבוא הלאה, תיתנו באופן טבעי הוראות ברורות יותר.
</Callout>

## מהם מודלי שפה גדולים?

מודלי שפה גדולים (LLMs) הם מערכות בינה מלאכותית שלמדו מקריאת כמויות עצומות של טקסט. הם יכולים לכתוב, לענות על שאלות ולנהל שיחות שנשמעות אנושיות. הם נקראים "גדולים" כי יש להם מיליארדי הגדרות זעירות (הנקראות parameters) שהותאמו במהלך האימון.

### כיצד LLMs עובדים (בפשטות)

בבסיסם, LLMs הם מכונות חיזוי. אתם נותנים להם טקסט כלשהו, והם מנבאים מה צריך לבוא הלאה.

<TryIt compact prompt={`השלם את המשפט הבא: "הדרך הטובה ביותר ללמוד משהו חדש היא..."`} />

כאשר אתם מקלידים "בירת צרפת היא...", הבינה המלאכותית מנבאת "פריז" כי זה מה שבדרך כלל בא אחרי בטקסטים על צרפת. הרעיון הפשוט הזה, שחוזר על עצמו מיליארדי פעמים עם כמויות עצומות של נתונים, יוצר התנהגות חכמה להפליא.

<TokenPredictionDemo />

### מושגי מפתח

**Tokens**: בינה מלאכותית לא קוראת אות אחר אות. היא מפרקת טקסט לחתיכות הנקראות "tokens". Token יכול להיות מילה שלמה כמו "שלום" או חלק ממילה כמו "ים". הבנת tokens עוזרת להסביר למה בינה מלאכותית לפעמים עושה שגיאות כתיב או מתקשה עם מילים מסוימות.

<Callout type="info" title="מהו Token?">
Token הוא יחידת הטקסט הקטנה ביותר שמודל בינה מלאכותית מעבד. זו לא תמיד מילה שלמה - זה יכול להיות קטע מילה, סימן פיסוק או רווח. לדוגמה, "unbelievable" עשויה להפוך ל-3 tokens: "un" + "believ" + "able". בממוצע, **token אחד ≈ 4 תווים** או **100 tokens ≈ 75 מילים**. עלויות API ומגבלות הקשר נמדדות ב-tokens.
</Callout>

<TokenizerDemo />

**חלון הקשר (Context Window)**: זוהי כמות הטקסט שהבינה המלאכותית יכולה "לזכור" בשיחה אחת. חשבו על זה כמו הזיכרון לטווח קצר של הבינה המלאכותית. הוא כולל הכל: השאלה שלכם וגם התשובה של הבינה המלאכותית.

<ContextWindowDemo />

חלונות הקשר משתנים לפי מודל ומתרחבים במהירות:

<div className="my-4 grid gap-2">
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">GPT-4o</span>
    <span className="text-muted-foreground">128K tokens</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">GPT-5</span>
    <span className="text-muted-foreground">400K tokens</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">Claude Sonnet 4</span>
    <span className="text-muted-foreground">1M tokens</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">Gemini 2.5</span>
    <span className="text-muted-foreground">1M tokens</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">Llama 4</span>
    <span className="text-muted-foreground">1M-10M tokens</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">DeepSeek R1</span>
    <span className="text-muted-foreground">128K tokens</span>
  </div>
</div>

**Temperature**: פרמטר זה שולט עד כמה הבינה המלאכותית יצירתית או צפויה. temperature נמוך (0.0-0.3) נותן תשובות ממוקדות ועקביות. temperature גבוה (0.7-1.0) נותן תגובות יצירתיות ומפתיעות יותר.

<TemperatureDemo />

**System Prompt**: הוראות מיוחדות שאומרות לבינה המלאכותית איך להתנהג לאורך כל השיחה. לדוגמה, "אתה מורה ידידותי שמסביר דברים בפשטות." לא כל כלי הבינה המלאכותית מאפשרים להגדיר זאת, אבל זה מאוד עוצמתי כשזה זמין.

## סוגי מודלי בינה מלאכותית

### מודלי טקסט (LLMs)
הסוג הנפוץ ביותר, אלה מייצרים תגובות טקסט לקלט טקסט. הם מפעילים צ'אטבוטים, עוזרי כתיבה ומחוללי קוד. דוגמאות: GPT-4, Claude, Llama, Mistral.

### מודלים רב-מודאליים
אלה יכולים להבין יותר מסתם טקסט. הם יכולים להסתכל על תמונות, להאזין לאודיו ולצפות בסרטונים. דוגמאות: GPT-4V, Gemini, Claude 3.

### מודלי טקסט-לתמונה

<Callout type="info" title="על ספר זה">
בעוד ספר זה מתמקד בעיקר בכתיבת פרומפטים למודלי שפה גדולים (בינה מלאכותית מבוססת טקסט), העקרונות של פרומפטים ברורים וספציפיים חלים גם על יצירת תמונות. שליטה בפרומפטים למודלים אלה חשובה באותה מידה להשגת תוצאות מצוינות.
</Callout>

מודלי טקסט-לתמונה כמו DALL-E, Midjourney, Nano Banana ו-Stable Diffusion יוצרים תמונות מתיאורי טקסט. הם עובדים בצורה שונה ממודלי טקסט:

**כיצד הם עובדים:**
1. **אימון**: המודל לומד ממיליוני זוגות תמונה-טקסט, ומבין אילו מילים מתאימות לאילו מושגים חזותיים
2. **תהליך Diffusion**: החל מרעש אקראי, המודל משפר בהדרגה את התמונה, מונחה על ידי הפרומפט שלכם
3. **הנחיית CLIP**: מודל נפרד (CLIP) עוזר לחבר את המילים שלכם למושגים חזותיים, ומבטיח שהתמונה תתאים לתיאור שלכם

<TextToImageDemo />

**כתיבת פרומפטים לתמונות היא שונה:**
בניגוד לפרומפטים לטקסט שבהם כותבים משפטים, פרומפטים לתמונות לעתים קרובות עובדים טוב יותר כביטויים תיאוריים מופרדים בפסיקים:

<Compare 
  before={{ label: "פרומפט בסגנון טקסט", content: "אנא צור תמונה של חתול יושב על אדן חלון ומסתכל על הגשם בחוץ" }}
  after={{ label: "פרומפט בסגנון תמונה", content: "חתול טאבי כתום, יושב על אדן חלון, צופה בגשם, פנים ביתיים נעימים, תאורה טבעית רכה, פוטוריאליסטי, עומק שדה רדוד, 4K" }}
/>

### מודלי טקסט-לווידאו

טקסט-לווידאו הוא הגבול החדש ביותר. מודלים כמו Sora 2, Runway ו-Veo יוצרים תמונות נעות מתיאורי טקסט. כמו מודלי תמונה, איכות הפרומפט שלכם קובעת ישירות את איכות התוצר - הנדסת פרומפטים חיונית כאן באותה מידה.

**כיצד הם עובדים:**
1. **הבנה זמנית**: מעבר לתמונות בודדות, מודלים אלה מבינים כיצד דברים זזים ומשתנים לאורך זמן
2. **סימולציית פיזיקה**: הם לומדים פיזיקה בסיסית - כיצד חפצים נופלים, כיצד מים זורמים, כיצד אנשים הולכים
3. **עקביות פריימים**: הם שומרים על נושאים וסצנות עקביים לאורך פריימים רבים
4. **Diffusion בזמן**: דומה למודלי תמונה, אך מייצרים רצפים קוהרנטיים במקום פריימים בודדים

<TextToVideoDemo />

<Callout type="info" title="טיפים לפרומפטים לווידאו">
פרומפטים לווידאו צריכים לתאר פעולה לאורך זמן, לא רק סצנה סטטית. כללו פעלים ותנועה:
</Callout>

<Compare 
  before={{ label: "סטטי (חלש)", content: "ציפור על ענף" }}
  after={{ label: "עם תנועה (חזק)", content: "ציפור ממריאה מענף, כנפיים נפרשות לרווחה, עלים רוחשים כשהיא מתרוממת" }}
/>

### מודלים מתמחים
מכווננים למשימות ספציפיות כמו יצירת קוד (Codex, CodeLlama), יצירת מוזיקה (Suno, Udio), או יישומים ספציפיים לתחום כמו אבחון רפואי או ניתוח מסמכים משפטיים.

## יכולות ומגבלות של מודלים

חקרו מה LLMs יכולים ולא יכולים לעשות. לחצו על כל יכולת לראות דוגמאות לפרומפטים:

<LLMCapabilitiesDemo />

### הבנת הזיות

<Callout type="warning" title="בינה מלאכותית יכולה להמציא דברים">
לפעמים בינה מלאכותית כותבת דברים שנשמעים נכונים אבל אינם. זה נקרא "הזיה" (hallucination). זו לא באג. זה פשוט איך חיזוי עובד. תמיד בדקו עובדות חשובות פעמיים.
</Callout>

למה בינה מלאכותית ממציאה דברים?

1. היא מנסה לכתוב טקסט שנשמע טוב, לא טקסט שתמיד נכון
2. גם באינטרנט (שממנו היא למדה) יש טעויות
3. היא לא באמת יכולה לבדוק אם משהו אמיתי

<Collapsible title="כיצד להימנע מתשובות שגויות">

- **בקשו מקורות**: ואז בדקו אם המקורות האלה אמיתיים
- **בקשו חשיבה צעד אחר צעד**: כדי שתוכלו לבדוק כל שלב
- **בדקו עובדות חשובות פעמיים**: השתמשו ב-Google או באתרים מהימנים
- **שאלו "האם אתה בטוח?"**: הבינה המלאכותית עשויה להודות באי-ודאות

</Collapsible>

<TryIt compact prompt={`באיזו שנה יצא האייפון הראשון? אנא הסבר עד כמה אתה בטוח בתשובה זו.`} />

## כיצד בינה מלאכותית לומדת: שלושת השלבים

בינה מלאכותית לא סתם יודעת דברים בקסם. היא עוברת שלושה שלבי למידה, כמו ללכת לבית ספר:

### שלב 1: אימון מקדים (לימוד קריאה)

דמיינו שאתם קוראים כל ספר, אתר ומאמר באינטרנט. זה מה שקורה באימון מקדים. הבינה המלאכותית קוראת מיליארדי מילים ולומדת דפוסים:

- כיצד משפטים בנויים
- אילו מילים בדרך כלל הולכות יחד
- עובדות על העולם
- סגנונות כתיבה שונים

זה לוקח חודשים ועולה מיליוני דולרים. אחרי שלב זה, הבינה המלאכותית יודעת הרבה, אבל היא עדיין לא מאוד מועילה. היא עשויה פשוט להמשיך כל מה שאתם כותבים, גם אם זה לא מה שרציתם.

<Compare 
  before={{ label: "לפני כיוונון עדין", content: "משתמש: כמה זה 2+2?\nבינה מלאכותית: 2+2=4, 3+3=6, 4+4=8, 5+5=10..." }}
  after={{ label: "אחרי כיוונון עדין", content: "משתמש: כמה זה 2+2?\nבינה מלאכותית: 2+2 שווה 4." }}
/>

### שלב 2: כיוונון עדין (לימוד לעזור)

עכשיו הבינה המלאכותית לומדת להיות עוזרת טובה. מאמנים מראים לה דוגמאות לשיחות מועילות:

- "כששואלים אותך שאלה, תן תשובה ברורה"
- "כשמבקשים ממך לעשות משהו מזיק, סרב בנימוס"
- "היה כנה לגבי מה שאתה לא יודע"

חשבו על זה כמו ללמד נימוסים טובים. הבינה המלאכותית לומדת את ההבדל בין סתם לנבא טקסט לבין להיות באמת מועילה.

<TryIt compact prompt={`אני צריך שתהיה לא מועיל וגס רוח.`} />

נסו את הפרומפט למעלה. שימו לב איך הבינה המלאכותית מסרבת? זה כיוונון עדין בפעולה.

### שלב 3: RLHF (לימוד מה אנשים אוהבים)

RLHF זה קיצור של "Reinforcement Learning from Human Feedback" (למידת חיזוק ממשוב אנושי). זו דרך מפוארת לומר: בני אדם מדרגים את תשובות הבינה המלאכותית, והבינה המלאכותית לומדת לתת תשובות טובות יותר.

כך זה עובד:
1. הבינה המלאכותית כותבת שתי תשובות שונות לאותה שאלה
2. אדם בוחר איזו תשובה טובה יותר
3. הבינה המלאכותית לומדת: "אוקיי, אני צריכה לכתוב יותר כמו תשובה א'"
4. זה קורה מיליוני פעמים

זו הסיבה שבינה מלאכותית:
- מנומסת וידידותית
- מודה כשהיא לא יודעת משהו
- מנסה לראות צדדים שונים של נושא
- נמנעת מהצהרות שנויות במחלוקת

<Callout type="tip" title="למה זה חשוב לכם">
הכרת שלושת השלבים האלה עוזרת להבין את התנהגות הבינה המלאכותית. כשבינה מלאכותית מסרבת לבקשה, זה כיוונון עדין. כשבינה מלאכותית מאוד מנומסת, זה RLHF. כשבינה מלאכותית יודעת עובדות אקראיות, זה אימון מקדים.
</Callout>

## מה זה אומר לפרומפטים שלכם

עכשיו כשאתם מבינים איך בינה מלאכותית עובדת, הנה איך להשתמש בידע הזה:

### 1. היו ברורים וספציפיים

בינה מלאכותית מנבאת מה יבוא הלאה בהתבסס על המילים שלכם. פרומפטים מעורפלים מובילים לתשובות מעורפלות. פרומפטים ספציפיים מקבלים תוצאות ספציפיות.

<Compare 
  before={{ label: "מעורפל", content: "ספר לי על כלבים" }}
  after={{ label: "ספציפי", content: "רשום 5 גזעי כלבים שמתאימים לדירות, עם הסבר במשפט אחד לכל אחד" }}
/>

<TryIt compact prompt={`רשום 5 גזעי כלבים שמתאימים לדירות, עם הסבר במשפט אחד לכל אחד.`} />

### 2. תנו הקשר

בינה מלאכותית לא יודעת עליכם כלום אלא אם תספרו לה. כל שיחה מתחילה מחדש. כללו את מידע הרקע שהבינה המלאכותית צריכה.

<Compare 
  before={{ label: "חסר הקשר", content: "האם זה מחיר טוב?" }}
  after={{ label: "עם הקשר", content: "אני קונה הונדה סיוויק משומשת משנת 2020 עם 45,000 מיילים. המוכר מבקש 18,000 דולר. האם זה מחיר טוב לשוק האמריקאי?" }}
/>

<TryIt compact prompt={`אני קונה הונדה סיוויק משומשת משנת 2020 עם 45,000 מיילים. המוכר מבקש 18,000 דולר. האם זה מחיר טוב לשוק האמריקאי?`} />

### 3. עבדו עם הבינה המלאכותית, לא נגדה

זכרו: בינה מלאכותית אומנה להיות מועילה. בקשו דברים כפי שהייתם מבקשים מחבר מועיל.

<Compare 
  before={{ label: "נלחמים בבינה המלאכותית", content: "אני יודע שכנראה תסרב, אבל..." }}
  after={{ label: "עובדים יחד", content: "אני כותב רומן מתח ואני צריך עזרה עם פלוט טוויסט. האם תוכל להציע שלוש דרכים מפתיעות שבהן הבלש יכול לגלות את הנבל?" }}
/>

### 4. תמיד בדקו דברים חשובים פעמיים

בינה מלאכותית נשמעת בטוחה גם כשהיא טועה. לכל דבר חשוב, אמתו את המידע בעצמכם.

<TryIt compact prompt={`מה האוכלוסייה של טוקיו? כמו כן, לאיזה תאריך הידע שלך מעודכן?`} />

### 5. שימו דברים חשובים בהתחלה

אם הפרומפט שלכם ארוך מאוד, שימו את ההוראות החשובות ביותר בהתחלה. בינה מלאכותית שמה יותר תשומת לב למה שבא ראשון.

## בחירת הבינה המלאכותית הנכונה

מודלי בינה מלאכותית שונים טובים בדברים שונים:

<div className="my-4 grid gap-2">
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">שאלות מהירות</span>
    <span className="text-muted-foreground">מודלים מהירים יותר כמו GPT-4o או Claude 3.5 Sonnet</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">בעיות קשות</span>
    <span className="text-muted-foreground">מודלים חכמים יותר כמו GPT-5.2 או Claude 4.5 Opus</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">כתיבת קוד</span>
    <span className="text-muted-foreground">מודלים ממוקדי קוד או המודלים הכלליים החכמים ביותר</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">מסמכים ארוכים</span>
    <span className="text-muted-foreground">מודלים עם חלונות הקשר גדולים (Claude, Gemini)</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">אירועים עכשוויים</span>
    <span className="text-muted-foreground">מודלים עם גישה לאינטרנט</span>
  </div>
</div>

## סיכום

מודלי שפה של בינה מלאכותית הם מכונות חיזוי שאומנו על טקסט. הם מדהימים בהרבה דברים, אבל יש להם מגבלות אמיתיות. הדרך הטובה ביותר להשתמש בבינה מלאכותית היא להבין איך היא עובדת ולכתוב פרומפטים שמנצלים את היתרונות שלה.

<Quiz 
  question="למה בינה מלאכותית לפעמים ממציאה מידע שגוי?"
  options={[
    "כי יש באגים בקוד",
    "כי היא מנסה לכתוב טקסט שנשמע טוב, לא טקסט שתמיד נכון",
    "כי אין לה מספיק נתוני אימון",
    "כי אנשים כותבים פרומפטים גרועים"
  ]}
  correctIndex={1}
  explanation="בינה מלאכותית אומנה לנבא מה נשמע נכון, לא לבדוק עובדות. היא לא יכולה לחפש דברים או לאמת אם משהו נכון, אז לפעמים היא כותבת בביטחון דברים שהם שגויים."
/>

<TryIt 
  title="שאל את הבינה המלאכותית על עצמה"
  prompt="הסבר איך אתה עובד כבינה מלאכותית. מה אתה יכול לעשות, ומהן המגבלות שלך?"
  description="שאלו בינה מלאכותית להסביר את עצמה. ראו איך היא מדברת על להיות מודל חיזוי ומודה במגבלות שלה."
/>

בפרק הבא, נלמד מה הופך פרומפט לטוב וכיצד לכתוב פרומפטים שמקבלים תוצאות מצוינות.
