συνέντευξη Το συνέδριο τεχνολογίας GPU της Nvidia ολοκληρώθηκε την περασμένη εβδομάδα, φέρνοντας νέα για τα τσιπ Blackwell της εταιρείας και τα πολυσύχναστα θαύματα της τεχνητής νοημοσύνης, με όλο το ακριβά αγορασμένο υλικό GPU που συνεπάγεται.
Είναι τέτοιος ο θόρυβος γύρω από την εταιρεία που η τιμή της μετοχής της φλερτάρει με υψηλά ρεκόρ, με βάση την αντίληψη ότι πολλές δημιουργικές προσπάθειες μπορούν να γίνουν πιο γρήγορα, αν όχι καλύτερες, με την αυτοματοποίηση που επιτρέπουν τα μοντέλα μηχανικής μάθησης.
Αυτό εξακολουθεί να δοκιμάζεται στην αγορά.
Τζορτζ Σανταγιάνα κάποτε Έγραψε: «Όσοι δεν μπορούν να θυμηθούν το παρελθόν είναι καταδικασμένοι να το επαναλάβουν». Είναι μια φράση που επαναλαμβάνεται συχνά. Ωστόσο, η ανάμνηση των πραγμάτων του παρελθόντος δεν έχει ξεχωρίσει πραγματικά τα μοντέλα AI. Μπορούν να θυμούνται το παρελθόν, αλλά εξακολουθούν να είναι καταδικασμένοι να το επαναλαμβάνουν κατά παραγγελία, μερικές φορές λανθασμένα.
Ακόμα κι έτσι, πολλοί ορκίζονται στην παντοδύναμη τεχνητή νοημοσύνη, ιδιαίτερα εκείνοι που πωλούν υλικό τεχνητής νοημοσύνης ή υπηρεσίες cloud. Η Nvidia, μεταξύ άλλων, ποντάρει μεγάλα σε αυτό. Έτσι Το μητρώο έκανε μια σύντομη επίσκεψη στο συνέδριο της GPU για να δει τι ήταν όλη η φασαρία. Σίγουρα δεν επρόκειτο για τις μπάρες λεμονιού που σερβίρονται στην αίθουσα εκθέσεων την Πέμπτη, πολλές από τις οποίες ολοκλήρωσαν την αρχική τους δημόσια προσφορά ημιτελή στους κάδους του ορόφου της έκθεσης.
Πολύ πιο συναρπαστική ήταν μια συζήτηση Το μητρώο είχε με τον Kari Briski, αντιπρόεδρο διαχείρισης προϊόντων για κιτ ανάπτυξης λογισμικού AI και HPC στη Nvidia. Είναι επικεφαλής της διαχείρισης προϊόντων λογισμικού για τα θεμελιώδη μοντέλα της εταιρείας, τις βιβλιοθήκες, τα SDK και τώρα τις μικροϋπηρεσίες που ασχολούνται με την εκπαίδευση και τα συμπεράσματα, όπως τα πρόσφατα ανακοινωθέντα NIM μικροϋπηρεσιών και των καλύτερα καθιερωμένων nemo πλαίσιο ανάπτυξης.
Το μητρώο: Πώς θα καταναλώσουν οι εταιρείες αυτές τις μικροϋπηρεσίες – στο cloud, στις εγκαταστάσεις;
Μπρίσκι: Αυτή είναι στην πραγματικότητα η ομορφιά του γιατί κατασκευάσαμε τα NIM. Είναι κάπως αστείο να λέμε «τα NIM». Αλλά ξεκινήσαμε αυτό το ταξίδι εδώ και πολύ καιρό. Δουλεύαμε στο συμπέρασμα από τότε που ξεκίνησα – νομίζω ότι ήταν το TensorRT 1.0 όταν ξεκίνησα το 2016.
Με τα χρόνια αυξάνουμε τη στοίβα συμπερασμάτων μας, μαθαίνοντας περισσότερα για κάθε διαφορετικό είδος φόρτου εργασίας, ξεκινώντας από την όραση υπολογιστή και τα συστήματα και την ομιλία βαθιάς σύστασης, την αυτόματη αναγνώριση ομιλίας και τη σύνθεση ομιλίας και τώρα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα. Ήταν μια πραγματικά στοίβα που εστιάζει στους προγραμματιστές. Και τώρα που οι επιχειρήσεις [έχουν δει] το OpenAI και το ChatGPT, κατανοούν την ανάγκη να τρέχουν αυτά τα μεγάλα μοντέλα γλώσσας δίπλα στα εταιρικά δεδομένα τους ή στις εταιρικές εφαρμογές τους.
Ο μέσος πάροχος υπηρεσιών cloud, για τις διαχειριζόμενες υπηρεσίες του, είχε εκατοντάδες μηχανικούς που εργάζονται σε τεχνικές εξαγωγής συμπερασμάτων και βελτιστοποίησης. Οι επιχειρήσεις δεν μπορούν να το κάνουν αυτό. Πρέπει να πάρουν το χρόνο για την αξία αμέσως. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο ενσωματώσαμε όλα όσα μάθαμε όλα αυτά τα χρόνια με το TensorRT, τα μεγάλα μοντέλα γλώσσας, τον διακομιστή μας Triton Inference, το τυπικό API και τους ελέγχους υγείας. [Η ιδέα είναι να μπορείτε] να ενσωματώνετε όλα αυτά, ώστε να μπορείτε να φτάσετε από το μηδέν σε ένα μεγάλο τελικό σημείο γλωσσικού μοντέλου σε λιγότερο από πέντε λεπτά.
[Όσον αφορά το κέντρο δεδομένων on-prem έναντι cloud], πολλοί από τους πελάτες μας είναι υβριδικό cloud. Έχουν προτιμήσει τον υπολογισμό. Έτσι, αντί να στέλνουν τα δεδομένα σε μια διαχειριζόμενη υπηρεσία, μπορούν να εκτελούν την microservice κοντά στα δεδομένα τους και μπορούν να την εκτελούν όπου θέλουν.
Το μητρώο: Πώς μοιάζει η στοίβα λογισμικού της Nvidia για AI όσον αφορά τις γλώσσες προγραμματισμού; Είναι ακόμα σε μεγάλο βαθμό CUDA, Python, C και C++; Ψάχνετε αλλού για μεγαλύτερη ταχύτητα και αποτελεσματικότητα;
Μπρίσκι: Εξερευνούμε πάντα οπουδήποτε χρησιμοποιούν οι προγραμματιστές. Αυτό ήταν πάντα το κλειδί μας. Από τότε λοιπόν που ξεκίνησα στη Nvidia, εργάζομαι σε επιταχυνόμενες μαθηματικές βιβλιοθήκες. Πρώτα, έπρεπε να προγραμματίσετε σε CUDA για να αποκτήσετε παραλληλισμό. Και τότε είχαμε C API. Και είχαμε ένα Python API. Επομένως, πρόκειται για τη μετάβαση της πλατφόρμας όπου κι αν βρίσκονται οι προγραμματιστές. Αυτήν τη στιγμή, οι προγραμματιστές θέλουν απλώς να χτυπήσουν ένα πολύ απλό τελικό σημείο API, όπως με μια εντολή curl ή μια εντολή Python ή κάτι παρόμοιο. Πρέπει λοιπόν να είναι εξαιρετικά απλό, γιατί κάπως έτσι συναντάμε τους προγραμματιστές σήμερα.
Το μητρώο: Το CUDA παίζει προφανώς τεράστιο ρόλο στην αποτελεσματικότητα του υπολογισμού της GPU. Τι κάνει η Nvidia για να προωθήσει το CUDA;
Μπρίσκι: Το CUDA είναι η βάση για όλες τις GPU μας. Είναι μια GPU με δυνατότητα CUDA, προγραμματιζόμενη από CUDA. Πριν από μερικά χρόνια, το ονομάσαμε CUDA-X, επειδή είχατε αυτές τις συγκεκριμένες γλώσσες για τον τομέα. Αν λοιπόν έχετε ιατρική απεικόνιση [εφαρμογή], έχετε cuCIM. Εάν έχετε αυτόματη αναγνώριση ομιλίας, έχετε έναν αποκωδικοποιητή ταχείας αναζήτησης δέσμης CUDA στο τέλος της. Και έτσι υπάρχουν όλα αυτά τα συγκεκριμένα πράγματα για κάθε διαφορετικό τύπο φόρτου εργασίας που έχουν επιταχυνθεί από το CUDA. Έχουμε δημιουργήσει όλες αυτές τις εξειδικευμένες βιβλιοθήκες όλα αυτά τα χρόνια όπως cuDF και cuML, και cu-αυτό-και-εκείνο. Όλες αυτές οι βιβλιοθήκες CUDA είναι το θεμέλιο αυτού που χτίσαμε όλα αυτά τα χρόνια και τώρα χτίζουμε πάνω από αυτό.
Το μητρώο: Πώς βλέπει η Nvidia τις εκτιμήσεις κόστους όσον αφορά τον τρόπο που σχεδιάζει το λογισμικό και το υλικό της; Με κάτι σαν το Nvidia AI Enterprise, είναι 4,500 $ ανά GPU κάθε χρόνο, το οποίο είναι σημαντικό.
Μπρίσκι: Πρώτον, για μικρότερες εταιρείες, έχουμε πάντα το Έναρξη πρόγραμμα. Συνεργαζόμαστε πάντα με πελάτες – μια δωρεάν δοκιμή 90 ημερών, είναι πραγματικά πολύτιμη για εσάς; Αξίζει πραγματικά τον κόπο; Στη συνέχεια, για να μειώσουμε το κόστος σας όταν το αγοράζετε, βελτιστοποιούμε πάντα το λογισμικό μας. Επομένως, αν αγοράζατε τα 4,500 $ ανά GPU ανά έτος και ανά άδεια χρήσης, και τρέχετε με A100 και τρέχετε με H100 αύριο, είναι η ίδια τιμή – το κόστος σας έχει μειωθεί [σε σχέση με την απόδοση σας]. Έτσι, ενσωματώνουμε πάντα αυτές τις βελτιστοποιήσεις και το συνολικό κόστος ιδιοκτησίας και απόδοσης στο λογισμικό.
Όταν σκεφτόμαστε τόσο την εκπαίδευση όσο και το συμπέρασμα, η εκπαίδευση διαρκεί λίγο περισσότερο, αλλά έχουμε αυτούς τους αυτόματους διαμορφωτές για να μπορούμε να πούμε, «Πόσα δεδομένα έχετε; Πόσο υπολογισμό χρειάζεστε; Πόσο καιρό θέλεις να πάρει;» Έτσι, μπορείτε να έχετε μικρότερο αποτύπωμα υπολογισμού, αλλά ίσως χρειαστεί περισσότερος χρόνος για να εκπαιδεύσετε το μοντέλο σας… Θα θέλατε να το εκπαιδεύσετε σε μια εβδομάδα; Ή θα θέλατε να το εκπαιδεύσετε σε μια μέρα; Και έτσι μπορείτε να κάνετε αυτές τις ανταλλαγές.
Το μητρώο: Όσον αφορά τα τρέχοντα προβλήματα, υπάρχει κάτι συγκεκριμένο που θα θέλατε να λύσετε ή υπάρχει κάποια τεχνική πρόκληση που θα θέλατε να ξεπεράσετε;
Μπρίσκι: Αυτήν τη στιγμή, καθοδηγείται από εκδηλώσεις RAGs [που είναι ένας τρόπος ενίσχυσης μοντέλων AI με δεδομένα που λαμβάνονται από εξωτερική πηγή]. Πολλές επιχειρήσεις σκέφτονται απλώς την κλασική προτροπή για να δημιουργήσουν μια απάντηση. Αλλά στην πραγματικότητα, αυτό που θέλουμε να κάνουμε είναι να [αλυσοδέψουμε] όλα αυτά τα συστήματα παραγωγής επαυξημένης ανάκτησης όλα μαζί. Γιατί αν σκέφτεστε εσάς και μια εργασία που ίσως θέλετε να ολοκληρώσετε: «Ω, πρέπει να πάω να μιλήσω με την ομάδα της βάσης δεδομένων. Και αυτή η ομάδα βάσης δεδομένων πρέπει να πάει να μιλήσει με την ομάδα του Tableau. Πρέπει να με κάνουν ένα ταμπλό» και όλα αυτά πρέπει να συμβούν πριν μπορέσετε να ολοκληρώσετε πραγματικά την εργασία. Και έτσι είναι κάπως αυτό το RAG που βασίζεται σε εκδηλώσεις. Δεν θα έλεγα ότι οι RAG μιλούν με τους RAG, αλλά ουσιαστικά είναι αυτό – οι πράκτορες φεύγουν και κάνουν πολλή δουλειά και επιστρέφουν. Και είμαστε στο κατώφλι αυτού. Οπότε νομίζω ότι είναι κάτι που είμαι πραγματικά ενθουσιασμένος που θα δω το 2024.
Το μητρώο: Η Nvidia προετοιμάζει το δικό της AI; Βρήκατε το AI χρήσιμο εσωτερικά;
Μπρίσκι: Στην πραγματικότητα, φύγαμε και πέρυσι, καθώς το 2023 ήταν η χρονιά εξερεύνησης, υπήρχαν 150 ομάδες μέσα στη Nvidia που βρήκα – θα μπορούσαν να ήταν περισσότερες – και προσπαθούσαμε να πούμε, πώς χρησιμοποιείτε τα εργαλεία μας, τι είδους των περιπτώσεων χρήσης και αρχίσαμε να συνδυάζουμε όλες τις γνώσεις, περίπου από χίλια λουλούδια που ανθίζουν, και συνδυάσαμε όλες τις γνώσεις τους σε βέλτιστες πρακτικές σε ένα repo. Αυτό στην πραγματικότητα κυκλοφορήσαμε ως αυτό που λέμε Παραδείγματα Generative AI στο GitHub, γιατί απλώς θέλαμε να έχουμε όλες τις βέλτιστες πρακτικές σε ένα μέρος.
Κάτι τέτοιο κάναμε δομικά. Αλλά ως ρητό παράδειγμα, νομίζω ότι γράψαμε αυτό το πραγματικά υπέροχο έγγραφο που ονομάζεται ChipNeMo, και στην πραγματικότητα έχει να κάνει με την ομάδα σχεδίασης EDA, VLSI, και τον τρόπο με τον οποίο πήραν το μοντέλο θεμελίωσης και το εκπαίδευσαν στα ιδιόκτητα δεδομένα μας. Έχουμε τις δικές μας γλώσσες κωδικοποίησης για το VLSI. Έτσι, κωδικοποιούσαν αντίγραφα [μοντέλα δημιουργίας ανοιχτού κώδικα] για να μπορέσουν να δημιουργήσουν την ιδιόκτητη γλώσσα μας και να βοηθήσουν την παραγωγικότητα νέων μηχανικών που δεν γνωρίζουν τον κώδικα γραφής τσιπ σχεδιασμού VLSI.
Και αυτό έχει απήχηση σε κάθε πελάτη. Έτσι, εάν μιλήσετε με τη SAP, έχουν το ABAP (Advanced Business Application Programming), το οποίο είναι σαν ένα ιδιόκτητο SQL στη βάση δεδομένων τους. Και μίλησα με άλλους τρεις πελάτες που είχαν διαφορετικές ιδιόκτητες γλώσσες – ακόμη και η SQL έχει εκατοντάδες διαλέκτους. Επομένως, η δυνατότητα δημιουργίας κώδικα δεν είναι μια περίπτωση χρήσης που μπορεί να επιλυθεί άμεσα από το RAG. Ναι, το RAG βοηθά στην ανάκτηση τεκμηρίωσης και ορισμένων αποσπασμάτων κώδικα, αλλά εκτός κι αν έχει εκπαιδευτεί να δημιουργεί τα διακριτικά σε αυτήν τη γλώσσα, δεν μπορεί απλώς να δημιουργήσει κώδικα.
Το μητρώο: Όταν εξετάζετε μεγάλα γλωσσικά μοντέλα και τον τρόπο που συνδέονται με τις εφαρμογές, σκέφτεστε τον λανθάνοντα χρόνο που μπορεί να εισαγάγει και πώς να το αντιμετωπίσετε; Υπάρχουν φορές που η απλή κωδικοποίηση ενός δέντρου αποφάσεων φαίνεται ότι θα είχε πιο νόημα;
Μπρίσκι: Έχετε δίκιο, όταν κάνετε μια συγκεκριμένη ερώτηση ή σας ζητηθεί, θα μπορούσε να υπάρχει, ακόμη και για μία ερώτηση, μπορεί να υπάρχουν πέντε ή επτά μοντέλα που έχουν ήδη ξεκινήσει, ώστε να μπορείτε να λάβετε άμεση επανεγγραφή και προστατευτικά κιγκλιδώματα και retriever και εκ νέου κατάταξη και μετά η γεννήτρια. Γι' αυτό το NIM είναι τόσο σημαντικό, επειδή έχουμε βελτιστοποιήσει την καθυστέρηση.
Αυτός είναι επίσης ο λόγος που προσφέρουμε διαφορετικές εκδόσεις των μοντέλων βάσης, επειδή μπορεί να έχετε ένα μοντέλο SLM, ένα μικρό μοντέλο γλώσσας που είναι κάπως καλύτερο για ένα συγκεκριμένο σύνολο εργασιών και, στη συνέχεια, θέλετε το μεγαλύτερο μοντέλο για μεγαλύτερη ακρίβεια στο τέλος. Αλλά στη συνέχεια, το να αλυσοδένετε όλα αυτά ώστε να ταιριάζουν στο παράθυρο του λανθάνοντος χρόνου σας είναι ένα πρόβλημα που λύναμε όλα αυτά τα χρόνια για πολλές υπηρεσίες υπερκλίμακας ή διαχειριζόμενες υπηρεσίες. Έχουν αυτά τα παράθυρα λανθάνοντος χρόνου και πολλές φορές όταν κάνετε μια ερώτηση ή κάνετε μια αναζήτηση, στην πραγματικότητα σβήνουν και απαντούν την ερώτηση πολλές φορές. Έτσι, έχουν πολλές συνθήκες αγώνα "ποιο είναι το παράθυρο λανθάνοντος χρόνου μου για κάθε μικρό μέρος της συνολικής απόκρισης;" Οπότε ναι, το κοιτάμε πάντα αυτό.
Για την άποψή σου σχετικά με τον σκληρό κώδικα, μόλις μίλησα σε έναν πελάτη γι' αυτό σήμερα. Είμαστε πολύ πιο πέρα από τον σκληρό κώδικα… Θα μπορούσατε να χρησιμοποιήσετε έναν διαχειριστή διαλόγου και να έχετε εάν-τότε-άλλο. [Αλλά] η διαχείριση των χιλιάδων κανόνων είναι πραγματικά, πραγματικά αδύνατη. Και γι' αυτό μας αρέσουν πράγματα όπως τα προστατευτικά κιγκλιδώματα, επειδή τα προστατευτικά κιγκλιδώματα αντιπροσωπεύουν ένα είδος αντικατάστασης ενός κλασικού διαχειριστή διαλόγου. Αντί να πείτε, "Μη μιλάτε για μπέιζμπολ, μην μιλάτε για σόφτμπολ, μην μιλάτε για ποδόσφαιρο" και να τα αναφέρετε, μπορείτε απλώς να πείτε, "Μην μιλάτε για αθλήματα". Και τότε το LLM ξέρει τι είναι άθλημα. Η εξοικονόμηση χρόνου και η δυνατότητα διαχείρισης αυτού του κωδικού αργότερα, είναι πολύ καλύτερη. ®
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/03/26/nvdiai_kari_briski_interview/
- :έχει
- :είναι
- :δεν
- :που
- $UP
- 1
- 150
- 2016
- 2023
- 2024
- 500
- 7
- a
- Ικανός
- Σχετικα
- επιτάχυνση
- ακρίβεια
- πραγματικά
- εκ των προτέρων
- προηγμένες
- παράγοντες
- πριν
- AI
- Μοντέλα AI
- Όλα
- ήδη
- Επίσης
- πάντοτε
- μεταξύ των
- an
- και
- ανακοίνωσε
- απάντηση
- οτιδήποτε
- χώρια
- api
- APIs
- Εφαρμογή
- εφαρμογές
- ΕΙΝΑΙ
- γύρω
- AS
- ζητώ
- At
- αυτόματη
- Αυτόματο
- Αυτοματοποίηση
- μέσος
- μακριά
- πίσω
- μπαρ
- μπέιζμπολ
- βασίζονται
- BE
- Πλάτος
- Ομορφιά
- επειδή
- ήταν
- πριν
- είναι
- ΚΑΛΎΤΕΡΟΣ
- βέλτιστες πρακτικές
- Καλύτερα
- Στοίχημα
- Πέρα
- Μεγάλος
- κάδους
- Κομμάτι
- και οι δύο
- Φέρνοντας
- Κτίριο
- χτισμένο
- επιχείρηση
- αλλά
- αγορά
- Εξαγορά
- by
- C + +
- κλήση
- που ονομάζεται
- CAN
- Μπορεί να πάρει
- δεν μπορώ
- περίπτωση
- περιπτώσεις
- σίγουρα
- αλυσίδα
- αλυσίδα
- πρόκληση
- ChatGPT
- έλεγχοι
- τσιπ
- τσιπ
- Κλεισιμο
- Backup
- υπηρεσίες cloud
- CO
- κωδικός
- Κωδικοποίηση
- συνδυασμός
- σε συνδυασμό
- ερχομός
- Εταιρείες
- εταίρα
- πλήρης
- υπολογισμός
- Υπολογίστε
- υπολογιστή
- Computer Vision
- Κατέληξε στο συμπέρασμα
- καταδίκασε
- Συνθήκες
- Διάσκεψη
- σημαντικός
- θεωρήσεις
- καταναλώνουν
- Συνομιλία
- Κόστος
- Δικαστικά έξοδα
- θα μπορούσε να
- Δημιουργικός
- Ρεύμα
- Οξύ άκρο
- πελάτης
- Πελάτες
- ταμπλό
- ημερομηνία
- βάση δεδομένων
- Datacenter
- ημέρα
- συμφωνία
- απόφαση
- βαθύς
- Ζήτηση
- ανάπτυξη
- Υπηρεσίες
- σχέδια
- προγραμματιστές
- Ανάπτυξη
- Διάλογος
- DID
- διαφορετικές
- do
- τεκμηρίωση
- κάνει
- πράξη
- Don
- γίνεται
- κάτω
- κάθε
- Αποτελεσματικός
- αποδοτικότητα
- αλλού
- ενεργοποιημένη
- έγκλειστα
- τέλος
- προσπάθειες
- έληξε
- Τελικό σημείο
- ελκυστικός
- Μηχανικοί
- Εταιρεία
- επιχειρήσεις
- κατ 'ουσίαν,
- εγκατεστημένος
- Even
- ΠΑΝΤΑ
- Κάθε
- πάντα
- παράδειγμα
- ενθουσιασμένοι
- έκθεμα
- εξερεύνηση
- Εξερευνώντας
- εξωτερικός
- καλλιέργεια
- γρηγορότερα
- Ανακτήθηκε
- λίγοι
- Όνομα
- ταιριάζουν
- πέντε
- Όροφος
- ποδόσφαιρο
- Ίχνος
- Για
- Βρέθηκαν
- Θεμέλιο
- Πλαίσιο
- Δωρεάν
- από
- αστείος
- παράγουν
- γενεά
- γενετική
- γεννήτρια
- παίρνω
- GitHub
- Go
- μετάβαση
- φύγει
- πήρε
- GPU
- GPU
- εξαιρετική
- μεγαλύτερη
- Μεγαλώνοντας
- Gutenberg
- είχε
- Αίθουσα
- συμβαίνω
- υλικού
- Έχω
- κεφαλές
- Υγεία
- βοήθεια
- βοηθά
- Υψηλή
- Επιτυχία
- Πως
- Πώς να
- hpc
- Λογισμικό HPC
- HTTPS
- τεράστιος
- Εκατοντάδες
- Υβριδικό
- i
- ιδέα
- if
- Απεικόνιση
- αμέσως
- σημαντικό
- αδύνατος
- in
- εσφαλμένα
- αρχικός
- αντί
- εσωτερικώς
- συνέντευξη
- σε
- εισαγάγει
- IT
- ΤΟΥ
- ταξίδι
- jpg
- μόλις
- Κλειδί
- Είδος
- Ξέρω
- ξέρει
- επιγραφή
- Γλώσσα
- Γλώσσες
- large
- σε μεγάλο βαθμό
- μεγαλύτερος
- Επίθετο
- Πέρυσι
- Αφάνεια
- αργότερα
- μάθει
- μάθηση
- βιβλιοθήκες
- Άδεια
- Μου αρέσει
- λίστα
- λίγο
- LLM
- Μακριά
- πολύς καιρός
- πλέον
- ματιά
- μοιάζει
- κοιτάζοντας
- Παρτίδα
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- που
- κάνω
- Κατασκευή
- διαχείριση
- διαχειρίζεται
- διαχείριση
- διευθυντής
- διαχείριση
- πολοί
- αγορά
- μαθηματικά
- Ενδέχεται..
- me
- ιατρικών
- συνάντηση
- μικροσυντήρηση
- μικροεπιχειρήσεις
- ενδέχεται να
- Λεπτ.
- μοντέλο
- μοντέλα
- περισσότερο
- πολύ
- πολλαπλούς
- my
- Ανάγκη
- Νέα
- πρόσφατα
- επόμενη
- Εννοια
- τώρα
- Nvidia
- of
- off
- προσφορά
- προσφορά
- συχνά
- oh
- on
- μια φορά
- ONE
- ανοίξτε
- ανοικτού κώδικα
- OpenAI
- βελτιστοποίηση
- βελτιστοποιήσεις
- βελτιστοποιημένη
- βελτιστοποίηση
- or
- ΑΛΛΑ
- Άλλα
- δικός μας
- έξω
- επί
- Ξεπεράστε
- δική
- ιδιοκτησία
- Χαρτί
- μέρος
- Ειδικότερα
- ιδιαίτερα
- Το παρελθόν
- για
- επίδοση
- εκτέλεση
- Μέρος
- πλατφόρμες
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- παίζει
- Σημείο
- πρακτικές
- προτιμάται
- πρόεδρος
- τιμή
- Πρόβλημα
- προβλήματα
- Προϊόν
- διαχείριση προϊόντων
- παραγωγικότητα
- Πρόγραμμα
- Προγραμματισμός
- γλώσσες προγραμματισμού
- ιδιόκτητο
- προμηθευτής
- δημόσιο
- αγοράσει
- Python
- ερώτηση
- αρκετά
- Αγώνας
- κουρέλι
- RE
- πραγματικά
- αναγνώριση
- ρεκόρ
- μείωση
- σχέση
- σχετικής
- κυκλοφόρησε
- θυμάμαι
- επαναλαμβάνω
- επανειλημμένες
- αντικατάσταση
- εκπροσωπώ
- αντηχεί
- απάντησης
- επανεγγραφή
- δεξιά
- Ρόλος
- κανόνες
- τρέξιμο
- τρέξιμο
- s
- ίδιο
- SAP
- Οικονομίες
- λένε
- ρητό
- sdks
- Αναζήτηση
- δείτε
- βλέποντας
- φαίνεται
- δει
- Τις Πωλήσεις
- αποστολή
- αίσθηση
- σερβίρεται
- διακομιστής
- υπηρεσία
- Πάροχος υπηρεσιών
- Υπηρεσίες
- σειρά
- επτά
- αυτή
- δείχνουν
- Εμφάνιση ορόφου
- παρόμοιες
- Απλούς
- απλά
- αφού
- small
- μικρότερος
- So
- λογισμικό
- ανάπτυξη λογισμικού
- SOLVE
- Επίλυση
- μερικοί
- κάτι
- Πηγή
- πρωτογενής κώδικας
- ειδικευμένος
- συγκεκριμένες
- ομιλία
- Αναγνώριση ομιλίας
- ταχύτητα
- Άθλημα
- Αθλητισμός
- σωρός
- πρότυπο
- ξεκίνησε
- Ξεκινήστε
- Ακόμη
- στοκ
- Σούπερ
- σύνθεση
- συστήματα
- Ζώσα σκηνική εικών
- Πάρτε
- λήψη
- Συζήτηση
- ομιλία
- Έργο
- εργασίες
- ομάδες
- Τεχνικός
- τεχνικές
- Τεχνολογία
- όροι
- δοκιμαστεί
- ότι
- Η
- Το βουητό
- τους
- Τους
- τότε
- Εκεί.
- Αυτοί
- αυτοί
- πράγματα
- νομίζω
- Σκέψη
- αυτό
- εκείνοι
- χίλια
- χιλιάδες
- τρία
- διακίνηση
- Πέμπτη
- ώρα
- φορές
- προς την
- σήμερα
- μαζι
- κουπόνια
- αύριο
- πήρε
- εργαλεία
- κορυφή
- Σύνολο
- εμπόριο
- Τρένο
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- δέντρο
- δίκη
- Τρίτωνος
- προσπαθώντας
- τύπος
- υπό
- καταλαβαίνω
- εκτός
- χρήση
- περίπτωση χρήσης
- χρήσιμος
- χρησιμοποιώντας
- Πολύτιμος
- Ve
- εκδόσεις
- Εναντίον
- μέγγενη
- Vice President
- όραμα
- Επίσκεψη
- θέλω
- ήθελε
- ήταν
- Τρόπος..
- we
- εβδομάδα
- πήγε
- ήταν
- Τι
- Τι είναι
- πότε
- οπουδήποτε
- Ποιό
- Ο ΟΠΟΊΟΣ
- WHY
- παράθυρο
- παράθυρα
- με
- εντός
- λέξη
- Εργασία
- εργάστηκαν
- εργαζόμενος
- αξία
- θα
- θα ήθελα
- γραφή
- Έγραψε
- έτος
- χρόνια
- Ναί
- ακόμη
- Εσείς
- Σας
- zephyrnet
- μηδέν