Το Generative AI βρίσκεται στη μέση μιας περιόδου εκπληκτικής ανάπτυξης. Μοντέλα θεμελίωσης ολοένα και πιο ικανών κυκλοφορούν συνεχώς, με τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) να είναι μια από τις πιο ορατές κατηγορίες μοντέλων. Τα LLM είναι μοντέλα που αποτελούνται από δισεκατομμύρια παραμέτρους που έχουν εκπαιδευτεί σε εκτεταμένα σώματα κειμένου, έως εκατοντάδες δισεκατομμύρια ή ακόμα και ένα τρισεκατομμύριο μάρκες. Αυτά τα μοντέλα έχουν αποδειχθεί εξαιρετικά αποτελεσματικά για ένα ευρύ φάσμα εργασιών που βασίζονται σε κείμενο, από την απάντηση ερωτήσεων έως την ανάλυση συναισθημάτων.
Η δύναμη των LLM προέρχεται από την ικανότητά τους να μαθαίνουν και να γενικεύουν από εκτεταμένα και ποικίλα δεδομένα κατάρτισης. Η αρχική εκπαίδευση αυτών των μοντέλων εκτελείται με διάφορους στόχους, εποπτευόμενους, χωρίς επίβλεψη ή υβριδικούς. Η συμπλήρωση ή ο καταλογισμός κειμένου είναι ένας από τους πιο συνηθισμένους στόχους χωρίς επίβλεψη: δεδομένου ενός κομματιού κειμένου, το μοντέλο μαθαίνει να προβλέπει με ακρίβεια τι θα ακολουθήσει (για παράδειγμα, προβλέψτε την επόμενη πρόταση). Τα μοντέλα μπορούν επίσης να εκπαιδευτούν με εποπτευόμενο τρόπο χρησιμοποιώντας δεδομένα με ετικέτα για να ολοκληρώσουν ένα σύνολο εργασιών (για παράδειγμα, είναι αυτή η κριτική ταινίας θετική, αρνητική ή ουδέτερη). Είτε το μοντέλο έχει εκπαιδευτεί για την ολοκλήρωση κειμένου είτε για κάποια άλλη εργασία, συχνά δεν είναι η εργασία για την οποία θέλουν να χρησιμοποιήσουν οι πελάτες το μοντέλο.
Για να βελτιώσουμε την απόδοση ενός προεκπαιδευμένου LLM σε μια συγκεκριμένη εργασία, μπορούμε να συντονίσουμε το μοντέλο χρησιμοποιώντας παραδείγματα της εργασίας στόχου σε μια διαδικασία γνωστή ως τελειοποίηση οδηγιών. Η προσαρμογή εντολών χρησιμοποιεί ένα σύνολο παραδειγμάτων με ετικέτα με τη μορφή ζευγών {prompt, response} για να εκπαιδεύσει περαιτέρω το προεκπαιδευμένο μοντέλο στην επαρκή πρόβλεψη της απόκρισης που δόθηκε στο μήνυμα. Αυτή η διαδικασία τροποποιεί τα βάρη του μοντέλου.
Αυτή η ανάρτηση περιγράφει τον τρόπο εκτέλεσης λεπτομέρειας εντολών ενός LLM, συγκεκριμένα του FLAN T5 XL, χρησιμοποιώντας Amazon SageMaker Jumpstart. Δείχνουμε πώς να το πετύχετε αυτό χρησιμοποιώντας τόσο το Jumpstart UI όσο και ένα σημειωματάριο Στούντιο Amazon SageMaker. Μπορείτε να βρείτε το συνοδευτικό σημειωματάριο στο amazon-sagemaker-παραδείγματα Αποθήκη GitHub.
Επισκόπηση λύσεων
Ο στόχος σε αυτήν την ανάρτηση είναι, δεδομένου ενός κομματιού κειμένου στην προτροπή, να επιστρέψει ερωτήσεις που σχετίζονται με το κείμενο αλλά δεν μπορούν να απαντηθούν με βάση τις πληροφορίες που περιέχει. Αυτή είναι μια χρήσιμη εργασία για τον εντοπισμό πληροφοριών που λείπουν σε μια περιγραφή ή για τον προσδιορισμό του εάν ένα ερώτημα χρειάζεται περισσότερες πληροφορίες για να απαντηθεί.
Τα μοντέλα FLAN T5 είναι λεπτομερείς οδηγίες για ένα ευρύ φάσμα εργασιών για την αύξηση της απόδοσης μηδενικής λήψης αυτών των μοντέλων σε πολλές κοινές εργασίες[1]. Η προσαρμογή πρόσθετων οδηγιών για μια συγκεκριμένη εργασία πελάτη μπορεί να αυξήσει περαιτέρω την ακρίβεια αυτών των μοντέλων, ειδικά εάν η εργασία στόχος δεν είχε χρησιμοποιηθεί προηγουμένως για την εκπαίδευση ενός μοντέλου FLAN T5, όπως συμβαίνει με την εργασία μας.
Στο παράδειγμα εργασίας μας, μας ενδιαφέρει να δημιουργήσουμε σχετικές αλλά αναπάντητα ερωτήσεις. Για το σκοπό αυτό, χρησιμοποιούμε ένα υποσύνολο της έκδοσης 2 του συνόλου δεδομένων απαντήσεων ερωτήσεων του Stanford (SQuAD2.0)[2] για να τελειοποιήσουμε το μοντέλο. Αυτό το σύνολο δεδομένων περιέχει ερωτήσεις που τίθενται από ανθρώπους σχολιαστές σε ένα σύνολο άρθρων της Wikipedia. Εκτός από τις ερωτήσεις με απαντήσεις, το SQuAD2.0 περιέχει περίπου 50,000 αναπάντητα ερωτήματα. Τέτοιες ερωτήσεις είναι εύλογες, αλλά δεν μπορούν να απαντηθούν άμεσα από το περιεχόμενο των άρθρων. Χρησιμοποιούμε μόνο τα αναπάντητα ερωτήματα. Τα δεδομένα μας είναι δομημένα ως αρχείο JSON Lines, με κάθε γραμμή να περιέχει ένα πλαίσιο και μια ερώτηση.
Προϋποθέσεις
Για να ξεκινήσετε, το μόνο που χρειάζεστε είναι ένας λογαριασμός AWS στον οποίο μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το Studio. Θα χρειαστεί να δημιουργήσετε ένα προφίλ χρήστη για το Studio, εάν δεν το έχετε ήδη.
Βελτιστοποιήστε το FLAN-T5 με το Jumpstart UI
Για να τελειοποιήσετε το μοντέλο με το Jumpstart UI, ολοκληρώστε τα παρακάτω βήματα:
- Στην κονσόλα SageMaker, ανοίξτε το Studio.
- Κάτω από SageMaker Jumpstart στο παράθυρο πλοήγησης, επιλέξτε Μοντέλα, τετράδια, λύσεις.
Θα δείτε μια λίστα με τα μοντέλα θεμελίωσης, συμπεριλαμβανομένου του FLAN T5 XL, το οποίο επισημαίνεται ως με δυνατότητα μικροσυντονισμού.
- Επιλέξτε Προβολή μοντέλου.
- Κάτω από Πηγή δεδομένων, μπορείτε να παρέχετε τη διαδρομή προς τα δεδομένα προπόνησής σας. Η πηγή για τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται σε αυτήν την ανάρτηση παρέχεται από προεπιλογή.
- Μπορείτε να διατηρήσετε την προεπιλεγμένη τιμή για τη διαμόρφωση ανάπτυξης (συμπεριλαμβανομένου του τύπου παρουσίας), την ασφάλεια και τις υπερπαραμέτρους, αλλά θα πρέπει να αυξήσετε τον αριθμό των εποχών σε τουλάχιστον τρεις για να έχετε καλά αποτελέσματα.
- Επιλέξτε Τρένο να εκπαιδεύσει το μοντέλο.
Μπορείτε να παρακολουθείτε την κατάσταση της εργασίας εκπαίδευσης στη διεπαφή χρήστη.
- Όταν ολοκληρωθεί η προπόνηση (μετά από περίπου 53 λεπτά στην περίπτωσή μας), επιλέξτε Ανάπτυξη για την ανάπτυξη του τελειοποιημένου μοντέλου.
Αφού δημιουργηθεί το τελικό σημείο (λίγα λεπτά), μπορείτε να ανοίξετε ένα σημειωματάριο και να αρχίσετε να χρησιμοποιείτε το τελειοποιημένο μοντέλο σας.
Βελτιστοποιήστε το FLAN-T5 χρησιμοποιώντας ένα σημειωματάριο Python
Το παράδειγμα του σημειωματάριου μας δείχνει πώς να χρησιμοποιήσετε το Jumpstart και το SageMaker για να τελειοποιήσετε και να αναπτύξετε μέσω προγραμματισμού ένα μοντέλο FLAN T5 XL. Μπορεί να εκτελεστεί στο Studio ή τοπικά.
Σε αυτήν την ενότητα, πρώτα εξετάζουμε ορισμένες γενικές ρυθμίσεις. Στη συνέχεια, ρυθμίζετε με ακρίβεια το μοντέλο χρησιμοποιώντας τα σύνολα δεδομένων SQuADv2. Στη συνέχεια, αναπτύσσετε την προεκπαιδευμένη έκδοση του μοντέλου πίσω από ένα τελικό σημείο του SageMaker και κάνετε το ίδιο με το τελειοποιημένο μοντέλο. Τέλος, μπορείτε να ρωτήσετε τα τελικά σημεία και να συγκρίνετε την ποιότητα της παραγωγής του προεκπαιδευμένου και βελτιωμένου μοντέλου. Θα διαπιστώσετε ότι η απόδοση του βελτιστοποιημένου μοντέλου είναι πολύ υψηλότερης ποιότητας.
Ρυθμίστε προαπαιτούμενα
Ξεκινήστε εγκαθιστώντας και αναβαθμίζοντας τα απαραίτητα πακέτα. Κάντε επανεκκίνηση του πυρήνα αφού εκτελέσετε τον ακόλουθο κώδικα:
Στη συνέχεια, αποκτήστε τον ρόλο εκτέλεσης που σχετίζεται με την τρέχουσα παρουσία του σημειωματάριου:
Μπορείτε να ορίσετε ένα βολικό αναπτυσσόμενο μενού που θα αναφέρει τα μεγέθη μοντέλων που είναι διαθέσιμα για λεπτομέρεια:
Το Jumpstart ανακτά αυτόματα τους κατάλληλους τύπους περιπτώσεων εκπαίδευσης και συμπερασμάτων για το μοντέλο που επιλέξατε:
Είστε πλέον έτοιμοι να ξεκινήσετε τη λεπτομέρεια.
Εκπαιδεύστε ξανά το μοντέλο στο σύνολο δεδομένων λεπτομερούς ρύθμισης
Αφού ολοκληρωθεί η εγκατάσταση, ολοκληρώστε τα παρακάτω βήματα:
Χρησιμοποιήστε τον ακόλουθο κώδικα για να ανακτήσετε το URI για τα τεχνουργήματα που απαιτούνται:
Τα δεδομένα εκπαίδευσης βρίσκονται σε δημόσιο Απλή υπηρεσία αποθήκευσης Amazon (Amazon S3) κάδος.
Χρησιμοποιήστε τον ακόλουθο κώδικα για να υποδείξετε τη θέση των δεδομένων και να ρυθμίσετε τη θέση εξόδου σε έναν κάδο στο λογαριασμό σας:
Τα αρχικά δεδομένα δεν είναι σε μορφή που αντιστοιχεί στην εργασία για την οποία ρυθμίζετε το μοντέλο, ώστε να μπορείτε να το διαμορφώσετε ξανά:
Τώρα μπορείτε να ορίσετε μερικές υπερπαραμέτρους για την εκπαίδευση:
Είστε έτοιμοι να ξεκινήσετε την εργασία εκπαίδευσης:
Ανάλογα με το μέγεθος των δεδομένων λεπτομέρειας και του επιλεγμένου μοντέλου, η μικρορύθμιση μπορεί να διαρκέσει έως και μερικές ώρες.
Μπορείτε να παρακολουθείτε μετρήσεις απόδοσης, όπως απώλεια εκπαίδευσης και επικύρωσης χρησιμοποιώντας amazoncloudwatch κατά τη διάρκεια της προπόνησης. Βολικά, μπορείτε επίσης να λάβετε το πιο πρόσφατο στιγμιότυπο μετρήσεων εκτελώντας τον ακόλουθο κώδικα:
Όταν ολοκληρωθεί η εκπαίδευση, έχετε ένα βελτιωμένο μοντέλο στο model_uri
. Ας το χρησιμοποιήσουμε!
Μπορείτε να δημιουργήσετε δύο τελικά σημεία συμπερασμάτων: ένα για το αρχικό προεκπαιδευμένο μοντέλο και ένα για το βελτιστοποιημένο μοντέλο. Αυτό σας επιτρέπει να συγκρίνετε την έξοδο και των δύο εκδόσεων του μοντέλου. Στο επόμενο βήμα, αναπτύσσετε ένα τελικό σημείο συμπερασμάτων για το προεκπαιδευμένο μοντέλο. Στη συνέχεια, αναπτύσσετε ένα τελικό σημείο για το τελειοποιημένο μοντέλο σας.
Αναπτύξτε το προεκπαιδευμένο μοντέλο
Ας ξεκινήσουμε με την ανάπτυξη του προεκπαιδευμένου μοντέλου ανάκτησης του URI εικόνας Docker συμπερασμάτων. Αυτή είναι η βασική εικόνα κοντέινερ Hugging Face. Χρησιμοποιήστε τον ακόλουθο κώδικα:
Τώρα μπορείτε να δημιουργήσετε το τελικό σημείο και να αναπτύξετε το προεκπαιδευμένο μοντέλο. Σημειώστε ότι πρέπει να περάσετε την κλάση Predictor κατά την ανάπτυξη μοντέλου μέσω της κλάσης Model για να μπορείτε να εκτελέσετε συμπέρασμα μέσω του SageMaker API. Δείτε τον παρακάτω κώδικα:
Η δημιουργία τελικού σημείου και η ανάπτυξη του μοντέλου μπορεί να διαρκέσουν μερικά λεπτά και, στη συνέχεια, το τελικό σημείο σας είναι έτοιμο να λάβει κλήσεις συμπερασμάτων.
Αναπτύξτε το βελτιστοποιημένο μοντέλο
Ας αναπτύξουμε το τελειοποιημένο μοντέλο στο δικό του τελικό σημείο. Η διαδικασία είναι σχεδόν πανομοιότυπη με αυτή που χρησιμοποιήσαμε νωρίτερα για το προεκπαιδευμένο μοντέλο. Η μόνη διαφορά είναι ότι χρησιμοποιούμε το ακριβές όνομα μοντέλου και το URI:
Όταν ολοκληρωθεί αυτή η διαδικασία, τόσο τα προεκπαιδευμένα όσο και τα τελειοποιημένα μοντέλα αναπτύσσονται πίσω από τα δικά τους τελικά σημεία. Ας συγκρίνουμε τις εξόδους τους.
Δημιουργήστε έξοδο και συγκρίνετε τα αποτελέσματα
Ορίστε μερικές βοηθητικές συναρτήσεις για να κάνετε ερώτημα στο τελικό σημείο και να αναλύσετε την απάντηση:
Στο επόμενο απόσπασμα κώδικα, ορίζουμε την προτροπή και τα δεδομένα δοκιμής. Περιγράφει το στόχο μας, που είναι να δημιουργήσουμε ερωτήσεις που σχετίζονται με το παρεχόμενο κείμενο αλλά δεν μπορούν να απαντηθούν βάσει αυτού.
Τα δεδομένα της δοκιμής αποτελούνται από τρεις διαφορετικές παραγράφους, μία για την αυστραλιανή πόλη της Αδελαΐδας από το δύο πρώτες παραγράφους της σελίδας της Wikipedia, ένα σχετικά Κατάστημα Amazon Elastic Block (Amazon EBS) από το Τεκμηρίωση Amazon EBS, και ένα από τα Κατανοήστε το Amazon από το Τεκμηρίωση Amazon Comprehend. Αναμένουμε από το μοντέλο να προσδιορίζει ερωτήσεις που σχετίζονται με αυτές τις παραγράφους, αλλά αυτές δεν μπορούν να απαντηθούν με τις πληροφορίες που παρέχονται σε αυτές.
Τώρα μπορείτε να δοκιμάσετε τα τελικά σημεία χρησιμοποιώντας τα παραδείγματα άρθρων
Δεδομένα δοκιμής: Αδελαΐδα
Χρησιμοποιούμε το ακόλουθο πλαίσιο:
Η προεκπαιδευμένη απόκριση του μοντέλου είναι η εξής:
Οι ακριβείς απαντήσεις του μοντέλου είναι οι εξής:
Δεδομένα δοκιμής: Amazon EBS
Χρησιμοποιούμε το ακόλουθο πλαίσιο:
Οι προεκπαιδευμένες απαντήσεις του μοντέλου είναι οι εξής:
Οι ακριβείς απαντήσεις του μοντέλου είναι οι εξής:
Δεδομένα δοκιμής: Amazon Comprehend
Χρησιμοποιούμε το ακόλουθο πλαίσιο:
Οι προεκπαιδευμένες απαντήσεις του μοντέλου είναι οι εξής:
Οι ακριβείς απαντήσεις του μοντέλου είναι οι εξής:
Η διαφορά στην ποιότητα εξόδου μεταξύ του προ-εκπαιδευμένου μοντέλου και του βελτιωμένου μοντέλου είναι έντονη. Οι ερωτήσεις που παρέχονται από το βελτιωμένο μοντέλο αγγίζουν ένα ευρύτερο φάσμα θεμάτων. Είναι ερωτήσεις συστηματικά με νόημα, κάτι που δεν ισχύει πάντα για το προεκπαιδευμένο μοντέλο, όπως φαίνεται στο παράδειγμα του Amazon EBS.
Αν και αυτό δεν αποτελεί επίσημη και συστηματική αξιολόγηση, είναι σαφές ότι η διαδικασία λεπτομέρειας έχει βελτιώσει την ποιότητα των απαντήσεων του μοντέλου σε αυτήν την εργασία.
εκκαθάριση
Τέλος, θυμηθείτε να καθαρίσετε και να διαγράψετε τα τελικά σημεία:
Συμπέρασμα
Σε αυτήν την ανάρτηση, δείξαμε πώς να χρησιμοποιείτε τη λεπτομέρεια εντολών με μοντέλα FLAN T5 χρησιμοποιώντας τη διεπαφή χρήστη Jumpstart ή έναν φορητό υπολογιστή Jupyter που εκτελείται στο Studio. Παρέχαμε κώδικα που εξηγεί τον τρόπο επανεκπαίδευσης του μοντέλου χρησιμοποιώντας δεδομένα για την εργασία στόχο και την ανάπτυξη του βελτιστοποιημένου μοντέλου πίσω από ένα τελικό σημείο. Η στόχευση σε αυτήν την ανάρτηση ήταν να εντοπίσει ερωτήσεις που σχετίζονται με ένα κομμάτι κειμένου που παρέχεται στην εισαγωγή, αλλά δεν μπορούν να απαντηθούν με βάση τις πληροφορίες που παρέχονται σε αυτό το κείμενο. Δείξαμε ότι ένα μοντέλο που έχει βελτιωθεί για τη συγκεκριμένη εργασία αποδίδει καλύτερα αποτελέσματα από ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο.
Τώρα που ξέρετε πώς να διδάξετε τη λεπτομερή ρύθμιση ενός μοντέλου με το Jumpstart, μπορείτε να δημιουργήσετε ισχυρά μοντέλα προσαρμοσμένα για την εφαρμογή σας. Συγκεντρώστε κάποια δεδομένα για την περίπτωση χρήσης σας, τα ανεβάστε στο Amazon S3 και χρησιμοποιήστε είτε το Studio UI είτε το notebook για να συντονίσετε ένα μοντέλο FLAN T5!
αναφορές
[1] Chung, Hyung Won, et al. "Κλιμάκωση γλωσσικών μοντέλων οδηγιών." arXiv προεκτύπωση arXiv:2210.11416 (2022).
[2] Rajpurkar, Pranav, Robin Jia και Percy Liang. "Ξέρετε τι δεν ξέρετε: αναπάντητα ερωτήματα για το SQuAD." Πρακτικά της 56ης Ετήσιας Συνάντησης του Συνδέσμου Υπολογιστικής Γλωσσολογίας (Τόμος 2: Σύντομες εργασίες). 2018.
Σχετικά με τους συγγραφείς
Laurent Callot είναι Κύριος Εφαρμοσμένος Επιστήμονας και Διευθυντής στο AWS AI Labs, ο οποίος έχει εργαστεί σε μια ποικιλία προβλημάτων μηχανικής μάθησης, από βασικά μοντέλα και γενετική τεχνητή νοημοσύνη μέχρι πρόβλεψη, ανίχνευση ανωμαλιών, αιτιότητα και AI Ops.
Αντρέι Καν είναι Ανώτερος Εφαρμοσμένος Επιστήμονας στο AWS AI Labs με ενδιαφέροντα και εμπειρία σε διαφορετικούς τομείς της Μηχανικής Μάθησης. Αυτά περιλαμβάνουν έρευνα για μοντέλα θεμελίωσης, καθώς και εφαρμογές ML για γραφήματα και χρονοσειρές.
Δρ Ashish Khetan είναι Ανώτερος Εφαρμοσμένος Επιστήμονας με ενσωματωμένους αλγόριθμους του Amazon SageMaker και βοηθά στην ανάπτυξη αλγορίθμων μηχανικής μάθησης. Πήρε το διδακτορικό του από το University of Illinois Urbana Champaign. Είναι ενεργός ερευνητής στη μηχανική μάθηση και στα στατιστικά συμπεράσματα και έχει δημοσιεύσει πολλές εργασίες σε συνέδρια NeurIPS, ICML, ICLR, JMLR, ACL και EMNLP.
Μπάρις Κουρτ είναι Εφαρμοσμένος Επιστήμονας στο AWS AI Labs. Τα ενδιαφέροντά του είναι η ανίχνευση ανωμαλιών χρονοσειρών και τα μοντέλα θεμελίωσης. Του αρέσει να αναπτύσσει φιλικά προς τον χρήστη συστήματα ML.
Jonas Kübler είναι Εφαρμοσμένος Επιστήμονας στο AWS AI Labs. Εργάζεται σε μοντέλα θεμελίωσης με στόχο τη διευκόλυνση εφαρμογών για συγκεκριμένες περιπτώσεις.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- Minting the Future με την Adryenn Ashley. Πρόσβαση εδώ.
- Αγορά και πώληση μετοχών σε εταιρείες PRE-IPO με το PREIPO®. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/instruction-fine-tuning-for-flan-t5-xl-with-amazon-sagemaker-jumpstart/
- :έχει
- :είναι
- :δεν
- $UP
- 000
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 13
- 17
- 1M
- 20
- 2018
- 2022
- 22
- 40
- 50
- 60
- 7
- 8
- 80
- 9
- a
- Ικανός
- Σχετικα
- Αποδέχομαι
- πρόσβαση
- προσιτός
- ολοκληρώσει
- Λογαριασμός
- ακρίβεια
- με ακρίβεια
- ενεργός
- Επιπλέον
- Πρόσθετος
- επαρκώς
- Μετά το
- AI
- AL
- αλγόριθμοι
- Όλα
- επιτρέπει
- ήδη
- Επίσης
- πάντοτε
- Amazon
- Κατανοήστε το Amazon
- Amazon Sage Maker
- Amazon SageMaker JumpStart
- Amazon υπηρεσίες Web
- an
- ανάλυση
- αναλύσει
- και
- ετήσιος
- ανίχνευση ανωμαλιών
- απαντήσεις
- κάθε
- api
- APIs
- Εφαρμογή
- εφαρμογές
- εφαρμοσμένος
- κατάλληλος
- ΕΙΝΑΙ
- ΠΕΡΙΟΧΗ
- επιχείρημα
- άρθρο
- εμπορεύματα
- AS
- συσχετισμένη
- Σχέση
- At
- Australia
- Αυστραλός
- αυτομάτως
- διαθέσιμος
- AWS
- βάση
- βασίζονται
- BE
- παραλία
- Πλάτος
- πίσω
- είναι
- παρακάτω
- Καλύτερα
- μεταξύ
- δισεκατομμύρια
- Αποκλεισμός
- σώμα
- και οι δύο
- ενσωματωμένο
- αλλά
- by
- που ονομάζεται
- κλήσεις
- CAN
- δεν μπορώ
- δυνατότητες
- ικανός
- Χωρητικότητα
- κεφάλαιο
- περίπτωση
- κέντρο
- αλλαγή
- επιλογή
- Επιλέξτε
- επέλεξε
- επιλέγονται
- Πόλη
- τάξη
- τάξεις
- ταξινόμηση
- καθαρός
- πελάτης
- Ακτή
- κωδικός
- έρχεται
- Κοινός
- συγκρίνουν
- πλήρης
- ολοκλήρωση
- συγκείμενο
- κατανοώ
- συνέδρια
- διαμόρφωση
- πρόξενος
- συνιστούν
- Δοχείο
- Περιέχει
- περιεχόμενο
- συμφραζόμενα
- συνεχής
- συνεχώς
- Βολικός
- αντιστοιχεί
- θα μπορούσε να
- Ζευγάρι
- δημιουργία
- δημιουργήθηκε
- δημιουργία
- δημιουργία
- Ρεύμα
- έθιμο
- πελάτης
- Πελάτες
- προσαρμοσμένη
- ημερομηνία
- βάσεις δεδομένων
- σύνολα δεδομένων
- Προεπιλογή
- αποδεικνύουν
- κατέδειξε
- Σε συνάρτηση
- παρατάσσω
- αναπτυχθεί
- ανάπτυξη
- ανάπτυξη
- περιγραφή
- Ανίχνευση
- Προσδιορίστε
- ανάπτυξη
- ανάπτυξη
- αναπτύσσεται
- συσκευή
- Συσκευές
- διαφορά
- διαφορετικές
- κατευθείαν
- Display
- διάφορα
- do
- Λιμενεργάτης
- έγγραφο
- έγγραφα
- κάνει
- Όχι
- κυρίαρχο
- Μην
- αυτοκίνητο
- κατά την διάρκεια
- δυναμικά
- Ε & Τ
- κάθε
- Νωρίτερα
- Ανατολή
- Αποτελεσματικός
- είτε
- στοιχεία
- αλλιώς
- τέλος
- Τελικό σημείο
- Ολόκληρος
- οντότητες
- οντότητα
- εποχή
- εποχές
- ειδικά
- εκτίμηση
- Even
- εξετάζω
- παράδειγμα
- παραδείγματα
- εκτελέσει
- εκτέλεση
- αναμένω
- εμπειρία
- εξηγώντας
- εκτεθειμένος
- Επεκτείνεται
- επέκταση
- εκτενής
- εκχύλισμα
- εξαιρετικά
- Πρόσωπο
- διευκολύνω
- μακριά
- Μόδα
- Χαρακτηριστικό
- Χαρακτηριστικά
- λίγοι
- Πεδία
- Αρχεία
- Αρχεία
- Τελικά
- Εύρεση
- τέλος
- Όνομα
- Εξής
- εξής
- Για
- μορφή
- επίσημος
- μορφή
- Βρέθηκαν
- Θεμέλιο
- Τέταρτος
- Πλαίσιο
- συχνά
- φιλικό
- από
- λειτουργίες
- περαιτέρω
- συγκεντρώνουν
- General
- παράγουν
- παράγεται
- παραγωγής
- γενεά
- γενετική
- Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη
- παίρνω
- GitHub
- δεδομένου
- γκολ
- καλός
- γραφικές παραστάσεις
- εξαιρετική
- μεγαλύτερη
- Ανάπτυξη
- Σκληρά
- σκληρό δίσκο
- Έχω
- he
- βοηθά
- υψηλότερο
- Hills
- του
- ΩΡΕΣ
- Πως
- Πώς να
- HTML
- http
- HTTPS
- Πρόσωπο αγκαλιάς
- ανθρώπινος
- Εκατοντάδες
- Υβριδικό
- i
- ID
- identiques
- προσδιορίσει
- ids
- if
- Ιλλινόις
- εικόνα
- εισαγωγή
- βελτίωση
- βελτιωθεί
- in
- περιλαμβάνουν
- Συμπεριλαμβανομένου
- Αυξάνουν
- όλο και περισσότερο
- ανεξάρτητα
- πληροφορίες
- πληροφορίες
- πληροφοριακός
- αρχικός
- εισαγωγή
- είσοδοι
- ιδέες
- εγκαθιστώ
- εγκατάσταση
- παράδειγμα
- ενδιαφερόμενος
- συμφέροντα
- Εισαγωγή
- IT
- ΤΟΥ
- Δουλειά
- Θέσεις εργασίας
- jpg
- json
- Διατήρηση
- Κλειδί
- Ξέρω
- γνωστός
- Labs
- Γλώσσα
- Γλώσσες
- large
- μεγαλύτερη
- ξεκινήσει
- ΜΑΘΑΊΝΩ
- μάθηση
- ελάχιστα
- Μήκος
- Επίπεδο
- ζωή
- Μου αρέσει
- γραμμή
- γραμμές
- Λιστα
- LLM
- τοπικά
- που βρίσκεται
- τοποθεσία
- υψηλός
- Μακριά
- μακροπρόθεσμος
- off
- αγαπά
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- διευθυντής
- πολοί
- μαρκαρισμένος
- max
- Ενδέχεται..
- νόημα
- συνάντηση
- αναφέρει
- Μενού
- Metrics
- Λεπτ.
- Λείπει
- ML
- μοντέλο
- μοντέλα
- Παρακολούθηση
- περισσότερο
- πλέον
- ΤΟΠΟΘΕΤΗΣΗ
- ταινία
- πολύ
- πρέπει
- όνομα
- και συγκεκριμένα
- Φυσικό
- Επεξεργασία φυσικής γλώσσας
- Πλοήγηση
- απαραίτητος
- Ανάγκη
- που απαιτούνται
- ανάγκες
- αρνητικός
- δικτύωσης
- Ουδέτερος
- Νέα
- νέα προϊόντα
- επόμενη
- nlp
- Βόρειος
- σημειωματάριο
- τώρα
- αριθμός
- στόχοι
- αποκτήσει
- of
- on
- ONE
- αποκλειστικά
- ανοίξτε
- or
- πρωτότυπο
- ΑΛΛΑ
- δικός μας
- παραγωγή
- επί
- καταπατώ
- δική
- ιδιοκτήτες
- Packages
- ζεύγη
- παράθυρο
- χαρτιά
- παράμετροι
- μέρος
- Ειδικότερα
- ιδιαίτερα
- passieren
- μονοπάτι
- People
- Εκτελέστε
- επίδοση
- περίοδος
- επιμονή
- φράσεις
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- εύλογος
- Σημείο
- πληθυσμός
- θετικός
- Θέση
- δύναμη
- ισχυρός
- προβλέψει
- προβλέποντας
- Predictor
- προηγουμένως
- πρωταρχικός
- Κύριος
- εκτύπωση
- προβλήματα
- διαδικασια μας
- μεταποίηση
- Προϊόντα
- Προφίλ ⬇️
- Πρόοδος
- αποδεδειγμένη
- παρέχουν
- παρέχεται
- παρέχει
- δημόσιο
- δημοσιεύθηκε
- Python
- ποιότητα
- ερωτήματα
- ερώτηση
- Ερωτήσεις
- γρήγορα
- τυχαίος
- σειρά
- Ακατέργαστος
- έτοιμος
- σε πραγματικό χρόνο
- λαμβάνω
- πρόσφατος
- αναγνώριση
- αναγνωρίζω
- αναγνωρίζοντας
- συνιστώ
- συνιστάται
- σχετικά με
- ρεγεξ
- περιοχή
- σχετίζεται με
- κυκλοφόρησε
- βασίζονται
- θυμάμαι
- Αποθήκη
- απαιτούν
- απαιτείται
- Απαιτεί
- έρευνα
- ερευνητής
- κατοίκους
- Υποστηρικτικό υλικό
- απάντησης
- απαντήσεις
- περιορίζω
- Αποτελέσματα
- απόδοση
- Επιστροφές
- ανασκόπηση
- κοκκινολαίμης
- Ρόλος
- τρέξιμο
- τρέξιμο
- s
- σοφός
- ίδιο
- σάρωση
- Επιστήμονας
- Αναζήτηση
- Δεύτερος
- Τμήμα
- ασφάλεια
- δείτε
- επιλογή
- αρχαιότερος
- ποινή
- συναίσθημα
- Σειρές
- υπηρεσία
- Υπηρεσίες
- Συνεδρίαση
- σειρά
- Σέτς
- setup
- διάφοροι
- Κοντά
- θα πρέπει να
- έδειξε
- Δείχνει
- Απλούς
- Μέγεθος
- μεγέθη
- small
- Στιγμιότυπο
- So
- Μ.Κ.Δ
- Κοινωνική δικτύωση
- μερικοί
- Πηγή
- Νότος
- συγκεκριμένες
- διαίρεση
- stanford
- έντονα
- Εκκίνηση
- ξεκίνησε
- Κατάσταση
- στατιστικός
- Κατάσταση
- Βήμα
- Βήματα
- Ακόμη
- χώρος στο δίσκο
- κατάστημα
- δομή
- δομημένος
- στούντιο
- Εκπληκτική
- τέτοιος
- υποστήριξη
- υποστηριζόνται!
- περιβάλλων
- σύστημα
- συστήματα
- Πάρτε
- στόχος
- Έργο
- εργασίες
- πρότυπο
- δοκιμή
- από
- ότι
- Η
- Η περιοχή
- Η πρωτεύουσα
- οι πληροφορίες
- Η Πηγη
- Το κράτος
- Η Δύση
- ο κόσμος
- τους
- Τους
- τότε
- εις τούτο
- Αυτοί
- αυτοί
- αυτό
- εκείνοι
- τρία
- Μέσω
- ώρα
- Χρονική σειρά
- προς την
- κουπόνια
- κορυφή
- Θέματα
- αφή
- τροχιά
- παραδοσιακός
- Τρένο
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- Τρισεκατομμύριο
- αληθής
- δύο
- τύπος
- τύποι
- ui
- κατανόηση
- πανεπιστήμιο
- ενημερώσεις
- Φορτώθηκε
- χρήση
- περίπτωση χρήσης
- μεταχειρισμένος
- Χρήστες
- χρησιμοποιώντας
- χρησιμότητα
- επικύρωση
- αξία
- Αξίες
- ποικιλία
- εκδοχή
- βικέντιος
- ορατός
- τόμος
- όγκους
- W
- θέλω
- ήταν
- Τρόπος..
- we
- ιστός
- διαδικτυακές υπηρεσίες
- ΛΟΙΠΌΝ
- δυτικά
- Τι
- Τι είναι
- πότε
- αν
- Ποιό
- ενώ
- Ο ΟΠΟΊΟΣ
- ευρύς
- Ευρύ φάσμα
- ευρύτερο
- πλάτος
- Wikipedia
- θα
- με
- εντός
- Κέρδισε
- λέξη
- εργάστηκαν
- εργαζόμενος
- κόσμος
- θα
- Εσείς
- Σας
- zephyrnet