---
title: "Google's large language models — מודלי שפה גדולים של Google"
source: "https://systems-analysis.info/int/Google's_large_language_models_%E2%80%94_%D7%9E%D7%95%D7%93%D7%9C%D7%99_%D7%A9%D7%A4%D7%94_%D7%92%D7%93%D7%95%D7%9C%D7%99%D7%9D_%D7%A9%D7%9C_Google"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Google's_large_language_models_—_מודלי_שפה_גדולים_של_Google"
language: "he"
categories:
  - "Category:Google"
  - "Category:Hebrew"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM families"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 2697
wiki_created_at: 2026-09-06T23:09:40Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:09:40Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:52:48Z
---

# Google's large language models — מודלי שפה גדולים של Google

**מודלי שפה גדולים של Google** — הם סדרה של מודלי שפה גדולים (LLM) שפותחו על ידי מחלקות שונות של Google, כולל Google AI (לשעבר Google Brain) ו-DeepMind. כאחד מהחלוצים בתחום הלמידה העמוקה ואדריכלות ה-Transformer, Google תרמה תרומה יסודית לפיתוח LLM מודרניים. ההיסטוריה של פיתוח המודלים הללו משקפת את הדרך ממערכות הבנת שפה ממוקדות צרות ועד למערכות מולטי-מודאליות ואגנטיות בקנה מידה גדול, העומדות בבסיס מוצרים רבים של Google ומגדירות את כיוון ההתפתחות של כל תעשיית ה-AI.

## היסטוריה ואבולוציה של מודלי Google

### הישגים מוקדמים ותרגום נוירוני (2011–2016)

היסודות לפיתוח LLM ב-Google הונחו במסגרת הפרויקט **Google Brain** (2011), שהוקדש לשימוש ברשתות נוירונים עמוקות. אחד הפריצות הדרך הראשונות היה האלגוריתם **Word2Vec** (2013), שנוצר על ידי Tomas Mikolov. הוא אפשר לייצג מילים כווקטורים (embeddings) המשקפים את הקשרן הסמנטי, מה שהפך לשיטה בסיסית להבנת שפה ברשתות נוירונים.

הצעד הבא היה המעבר למודלי רצפים, כגון **seq2seq** (2014), שהוו את הבסיס ל-**Google Neural Machine Translation (GNMT)** (2016). המעבר של Google Translate לאדריכלות נוירונית מבוססת LSTM שיפר משמעותית את איכות התרגום האוטומטי. במקביל, חברת הבת DeepMind, שנרכשה על ידי Google בשנת 2014, הדגימה את עוצמת הלמידה העמוקה עם ניצחון המערכת **AlphaGo** על אלופת העולם בגו, וחיזקה את האמונה בפוטנציאל ה-AI.

### מהפכת ה-Transformer ולידת BERT (2017–2018)

בשנת 2017 הציגו חוקרי Google Brain את אדריכלות ה-**Transformer** במאמר «Attention Is All You Need». אדריכלות זו, המבוססת על מנגנון **self-attention**, אפשרה לעבד רצפים באופן מקבילי ולא סדרתי, מה שהיווה מהפכה ב-NLP ואת הבסיס לכל LLM מודרני.

בעקבות הצלחה זו, בשנת 2018 הציגה Google את המודל **BERT** (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). BERT היה המודל הראשון העמוק **הדו-כיווני** שהתחשב בהקשר של מילה בו-זמנית משמאל ומימין. זה אפשר לו להשיג תוצאות שיא במגוון רחב של משימות הבנת שפה (GLUE, SQuAD) ולקבוע סטנדרט תעשייתי חדש. BERT שוחרר בשתי גרסאות (BASE עם 110 מיליון פרמטרים ו-LARGE עם 340 מיליון) עם קוד וממשקים פתוחים, מה שתרם להתפשטותו הרחבה. משנת 2019, BERT החל לשמש בחיפוש Google לשם הבנה טובה יותר של שאילתות.

### גידול בקנה המידה ועידן המודלים הדיאלוגיים (2019–2022)

לאחר BERT, Google המשיכה בניסויים בקנה מידה ואדריכלות:

- **T5 (Text-to-Text Transfer Transformer, 2019)**: מודל מאוחד שמתייחס לכל משימת NLP כהמרה של «טקסט לטקסט». מאומן על קורפוס C4 ענקי (Colossal Clean Crawled Corpus), T5 גם כן שוחרר לציבור הרחב במספר גדלים (עד 11 מיליארד פרמטרים).
- **Meena (2020)**: המודל הדיאלוגי הראשון המיוחד של Google עם 2.6 מיליארד פרמטרים, שהפגין איכות גבוהה בניהול שיח פתוח.
- **LaMDA (Language Model for Dialogue Applications, 2021)**: משפחת מודלים דיאלוגיים (עד 137 מיליארד פרמטרים), מאומנת על קורפוס עצום של דיאלוגים (1.56 טריליון מילים). LaMDA כוונה ליצירת שיחות טבעיות ומשמעותיות יותר, והפכה לידועה לציבור הרחב לאחר שמהנדס של Google טען כי היא בעלת «מוּדָעות».
- **Gopher ו-Chinchilla (DeepMind, 2021–2022)**: במקביל, DeepMind חקרה את חוקי הקנה מידה. המודל **Gopher** (280 מיליארד פרמטרים) הראה כיצד קנה המידה משפיע על האיכות. המודל **Chinchilla** (70 מיליארד) הדגים שלביצועים אופטימליים, חשוב יותר לא מספר הפרמטרים המרבי, אלא האיזון הנכון בין גודל המודל לנפח נתוני האימון. מסקנה זו התפרסמה בשם «חוק Chinchilla» והשפיעה על אסטרטגיית אימון LLM בכל התעשייה.

### עידן המודלים הגדולים ביותר והמולטי-מודאליים (2022–עד היום)

- **PaLM (Pathways Language Model, 2022)**: בעת ההכרזה, המודל הצפוף (dense) הגדול ביותר של Google עם **540 מיליארד פרמטרים**, מאומן על תשתית Pathways המבוזרת החדשה. PaLM הפגין יכולות פורצות דרך בהסקה לוגית, במיוחד תוך שימוש בטכניקת **Chain-of-Thought (CoT) prompting**. על בסיסו נוצרו גרסאות מיוחדות, כגון **Med-PaLM** לרפואה. בשנת 2023 שוחררה גרסה משופרת **PaLM 2** (~340 מיליארד פרמטרים), שהוות הבסיס לצ'אטבוט המעודכן Bard.
- **Gemini (2023–עד היום)**: דור חדש של מודלים שנוצר על ידי הצוות המאוחד Google DeepMind. Gemini תוכנן מלכתחילה כמערכת **מולטי-מודאלית נייטיבית**, המסוגלת לעבד טקסט, קוד, תמונות, אודיו ווידיאו. שוחרר במספר גרסאות:
  - **Gemini Ultra**: המודל החזק ביותר למשימות מורכבות.
  - **Gemini Pro**: מודל כללי למגוון רחב של משימות.
  - **Gemini Nano**: מודל קומפקטי לשימוש במכשירים ניידים.

בשנים 2024–2025 הורחבה המשפחה בגרסאות **Gemini 1.5** (עם חלון הקשר של עד מיליון token) ו-**Gemini 2.0**, שקיבל יכולות אגנטיות.

## אדריכלות ומאפיינים טכניים

### היסוד: Encoders, Decoders והיברידים

Google משתמשת בגרסאות שונות של אדריכלות Transformer בהתאם למשימה:

- **Encoders (Encoder-only)**: מודלים מסוג **BERT**. הם מעבדים את הטקסט כולו ויוצרים ייצוג הקשרי עשיר. אידיאליים למשימות ניתוח והבנת טקסט (סיווג, חילוץ ישויות), אך לא לצורכי יצירה.
- **Decoders (Decoder-only)**: מודלים מסוג **LaMDA** ו-**PaLM** (בדומה ל-GPT). הם אוטו-רגרסיביים, כלומר מנבאים טקסט token אחר token. אלה הם יוצרים טבעיים, המתאימים היטב להמשך טקסט, דיאלוגים ומענה לשאלות.
- **Encoder-Decoders (Encoder-Decoder)**: מודלים מסוג **T5** ו-**GNMT**. יש להם שני חלקים: ה-encoder מעבד את רצף הקלט, וה-decoder מייצר את הפלט. זוהי אדריכלות רב-תכליתית למשימות המרה, כגון תרגום או סיכום.

### קנה מידה: פרמטרים, נתונים ותשתית

הצלחת Google ב-LLM נובעת במידה רבה משלושה גורמים:

1.  **קנה מידה של מודלים:** הגדלה שיטתית של מספר הפרמטרים ממיליונים (BERT) למאות מיליארדים (PaLM, Gemini).
2.  **קנה מידה של נתונים:** גישה לאחד מקורפוסי הנתונים הגדולים בעולם (אינדקס האינטרנט של Google, YouTube, Google Books), המאפשרת לאמן מודלים על טריליוני token.
3.  **תשתית:** שימוש בשבבים ייחודיים משלהם — **Tensor Processing Unit (TPU)** — ובמערכת המבוזרת **Pathways**, המאפשרים אימון יעיל ויציב של מודלים גדולים במיוחד.

### מולטי-מודאליות ואגנטיות

המודלים החדשים ביותר של Google, ובמיוחד **Gemini**, נעים לכיוון מולטי-מודאליות עמוקה ואגנטיות.

- **מולטי-מודאליות נייטיבית** משמעה שמודל אחד מאומן מלכתחילה להבין ולשלב סוגי נתונים שונים (טקסט, תמונות, אודיו), ולא רק לחבר מודולים נפרדים.
- **אגנטיות (Agentic AI)** — היא יכולת המודל לא רק לענות לשאילתות, אלא לתכנן ולבצע באופן עצמאי רצף של פעולות להשגת מטרה (למשל, לקרוא לכלים חיצוניים כגון חיפוש או מחשבון).

## טבלה מסכמת של המודלים המרכזיים

| מודל           | שנת שחרור | פרמטרים (הערכה)        | אדריכלות                 | מאפיינים מרכזיים                                                    |
|----------------|-----------|------------------------|--------------------------|---------------------------------------------------------------------|
| **BERT**       | 2018      | 110–340 מיליון         | Encoder                  | הבנת הקשר דו-כיוונית, SOTA במשימות NLP.                             |
| **T5**         | 2019      | 60 מיליון – 11 מיליארד | Encoder-Decoder          | גישה מאוחדת «טקסט לטקסט» לכל המשימות.                               |
| **LaMDA**      | 2021      | 137 מיליארד            | Decoder                  | התמחות בדיאלוגים פתוחים ומשמעותיים.                                 |
| **PaLM**       | 2022      | 540 מיליארד            | Decoder                  | פריצת דרך בהסקה לוגית (Chain-of-Thought), אימון בקנה מידה גדול.     |
| **Chinchilla** | 2022      | 70 מיליארד             | Decoder                  | מודל «compute-optimal» שהוכיח את חשיבות האיזון בין נתונים לפרמטרים. |
| **Gemini 1.0** | 2023      | עד ~1 טריליון (Ultra)  | מולטי-מודאלי (כנראה MoE) | מולטי-מודאליות נייטיבית, SOTA במגוון benchmark-ים (MMLU).           |
| **Gemini 1.5** | 2024      | לא נחשף                | מולטי-מודאלי (MoE)       | חלון הקשר עד 1-2 מיליון token, יעילות גבוהה.                        |
| **Gemini 2.0** | 2024      | לא נחשף                | מולטי-מודאלי + Tools     | יכולות אגנטיות מובנות, יצירת תמונות/אודיו.                          |

השוואה בין מודלי השפה המרכזיים של Google

## שימוש במוצרים ובמערכת האקולוגית

Google משלבת באופן פעיל את ה-LLM שלה בכל שורת המוצרים:

- **Google Search**: BERT, MUM ו-Gemini משמשים להבנה טובה יותר של שאילתות מורכבות ולמתן תשובות ישירות בפורמט **AI Overviews** (לשעבר SGE).
- **Google Assistant ו-Bard (כיום Gemini)**: מעבר מפקודות קוליות פשוטות לעוזרים דיאלוגיים מלאים מבוססי LaMDA, PaLM 2 ו-Gemini.
- **Google Workspace**: פונקציות **Duet AI** (כיום Gemini for Workspace) מסייעות בכתיבת מיילים ב-Gmail, יצירת טקסטים ב-Docs ויצירת מצגות ב-Slides.
- **Android**: Gemini Nano מפעיל פונקציות AI מקומית על מכשירים כגון Pixel, לשיפור הפרטיות והמהירות.
- **Google Cloud AI**: הפלטפורמה **Vertex AI** מעניקה לעסקים גישה למודלי PaLM ו-Gemini דרך API ליצירת אפליקציות משלהם.

## תפקיד בסביבה התחרותית

Google היא אחת השחקניות המרכזיות ב«מרוץ ה-AI», שבו מתחרותיה העיקריות הן OpenAI (בתמיכת Microsoft) ו-Meta.

- **התחרות עם OpenAI:** אף שGoogle הייתה חלוצה בטכנולוגיות יסוד רבות (כולל ה-Transformer), השקת ChatGPT בסוף 2022 אילצה את Google להאיץ את השקת מוצריה לשוק (למשל, Bard). התחרות מתנהלת בתחום איכות המודלים (Gemini Ultra מול GPT-4), גודל חלון ההקשר ונוחות ה-API.
- **ניגוד עם Meta:** Meta הימרה על **קוד פתוח** (מודלי LLaMA), ויצרה חלופה עוצמתית למודלים הסגורים של Google ו-OpenAI. בתגובה, Google החלה גם היא לשחרר מודלים פתוחים כגון **Gemma**, כדי לתמוך בקהילת המפתחים ולא לוותר על המערכת האקולוגית ל-Meta.
- **ברית אסטרטגית:** Google משקיעה בשחקנים אחרים, כגון הסטארטאפ Anthropic (יוצרי המודל Claude), כדי לגוון גישות ולחזק את עמדותיה בתחרות הענן.

## ספרות

- Vaswani, A. et al. (2017). *Attention Is All You Need*. NIPS.
- Devlin, J. et al. (2019). *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding*. NAACL.
- Raffel, C. et al. (2020). *Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer*. JMLR.
- Thoppilan, R. et al. (2022). *LaMDA: Language Models for Dialog Applications*. arXiv:2201.08239.
- Hoffmann, R. et al. (2022). *Training Compute-Optimal Large Language Models*. arXiv:2203.15556.
- Chowdhery, A. et al. (2022). *PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways*. JMLR.
- Gemini Team, Google (2023). *Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models*. arXiv:2312.11805.

## קישורים

- פורטל Google AI הרשמי
- האתר הרשמי של Google DeepMind