Οι ψευδείς ειδήσεις, που ορίζονται ως ειδήσεις που μεταφέρουν ή ενσωματώνουν ψευδείς, κατασκευασμένες ή εσκεμμένα παραπλανητικές πληροφορίες, υπήρχαν ήδη από την εμφάνιση του τυπογραφείου. Η ταχεία εξάπλωση των ψεύτικων ειδήσεων και της παραπληροφόρησης στο διαδίκτυο όχι μόνο εξαπατά το κοινό, αλλά μπορεί επίσης να έχει βαθύ αντίκτυπο στην κοινωνία, την πολιτική, την οικονομία και τον πολιτισμό. Τα παραδείγματα περιλαμβάνουν:
- Καλλιέργεια δυσπιστίας στα ΜΜΕ
- Υπονόμευση της δημοκρατικής διαδικασίας
- Η διάδοση ψευδούς ή απαξιωμένης επιστήμης (για παράδειγμα, το κίνημα κατά του φαξ)
Η πρόοδος στην τεχνητή νοημοσύνη (AI) και τη μηχανική μάθηση (ML) έχει κάνει ακόμα πιο εύκολη την ανάπτυξη εργαλείων για τη δημιουργία και την κοινή χρήση ψεύτικων ειδήσεων. Τα πρώτα παραδείγματα περιλαμβάνουν προηγμένα κοινωνικά ρομπότ και αυτοματοποιημένους λογαριασμούς που επιβαρύνουν το αρχικό στάδιο της διάδοσης ψεύτικων ειδήσεων. Γενικά, δεν είναι ασήμαντο για το κοινό να προσδιορίζει εάν τέτοιοι λογαριασμοί είναι άνθρωποι ή bot. Επιπλέον, τα κοινωνικά ρομπότ δεν είναι παράνομα εργαλεία και πολλές εταιρείες τα αγοράζουν νόμιμα ως μέρος της στρατηγικής μάρκετινγκ τους. Επομένως, δεν είναι εύκολο να περιοριστεί η χρήση κοινωνικών ρομπότ συστηματικά.
Οι πρόσφατες ανακαλύψεις στον τομέα της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης καθιστούν δυνατή την παραγωγή κειμενικού περιεχομένου με πρωτοφανή ρυθμό με τη βοήθεια μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLM). Τα LLM είναι παραγωγικά μοντέλα κειμένου AI με πάνω από 1 δισεκατομμύριο παραμέτρους και διευκολύνονται στη σύνθεση κειμένου υψηλής ποιότητας.
Σε αυτήν την ανάρτηση, διερευνούμε πώς μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τα LLM για να αντιμετωπίσετε το διαδεδομένο ζήτημα του εντοπισμού ψεύτικων ειδήσεων. Προτείνουμε ότι τα LLM είναι αρκετά προηγμένα για αυτήν την εργασία, ειδικά εάν βελτιωθούν οι άμεσες τεχνικές όπως π.χ Αλυσίδα σκέψης και Αντιδρώ χρησιμοποιούνται σε συνδυασμό με εργαλεία για την ανάκτηση πληροφοριών.
Το επεξηγούμε αυτό δημιουργώντας ένα LangChain εφαρμογή που, με δεδομένη μια είδηση, ενημερώνει τον χρήστη εάν το άρθρο είναι αληθινό ή ψεύτικο χρησιμοποιώντας φυσική γλώσσα. Η λύση χρησιμοποιεί επίσης Θεμέλιο του Αμαζονίου, μια πλήρως διαχειριζόμενη υπηρεσία που καθιστά προσβάσιμα τα μοντέλα θεμελίωσης (FM) από την Amazon και τρίτους παρόχους μοντέλων μέσω του Κονσόλα διαχείρισης AWS και API.
LLM και fake news
Το φαινόμενο των ψευδών ειδήσεων άρχισε να εξελίσσεται ραγδαία με την έλευση του διαδικτύου και πιο συγκεκριμένα των μέσων κοινωνικής δικτύωσης (Nielsen et al., 2017). Στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, οι ψευδείς ειδήσεις μπορούν να κοινοποιηθούν γρήγορα στο δίκτυο ενός χρήστη, οδηγώντας το κοινό να σχηματίσει λανθασμένη συλλογική γνώμη. Επιπλέον, οι άνθρωποι συχνά διαδίδουν ψεύτικες ειδήσεις παρορμητικά, αγνοώντας την πραγματικότητα του περιεχομένου εάν η είδηση έχει απήχηση με τα προσωπικά τους πρότυπα (Tsipursky et al. 2018). Έρευνα στις κοινωνικές επιστήμες έχει προτείνει ότι η γνωστική μεροληψία (προκατάληψη επιβεβαίωσης, επίδραση bandwagon και προκατάληψη που υποστηρίζει την επιλογή) είναι ένας από τους πιο κρίσιμους παράγοντες στη λήψη παράλογων αποφάσεων όσον αφορά τόσο τη δημιουργία όσο και την κατανάλωση ψεύτικων ειδήσεων.Kim et αϊ., 2021). Αυτό σημαίνει επίσης ότι οι καταναλωτές ειδήσεων μοιράζονται και καταναλώνουν πληροφορίες μόνο προς την κατεύθυνση της ενίσχυσης των πεποιθήσεών τους.
Η δύναμη της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης να παράγει κείμενο και πλούσιο περιεχόμενο με πρωτοφανή ρυθμό επιδεινώνει το πρόβλημα των ψεύτικων ειδήσεων. Ένα παράδειγμα που αξίζει να αναφερθεί είναι η τεχνολογία deepfake — συνδυάζει διάφορες εικόνες σε ένα πρωτότυπο βίντεο και δημιουργεί ένα διαφορετικό βίντεο. Εκτός από την πρόθεση παραπληροφόρησης που φέρνουν οι ανθρώπινοι ηθοποιοί στο μείγμα, τα LLM προσθέτουν ένα εντελώς νέο σύνολο προκλήσεων:
- Πραγματικά λάθη – Οι LLMs έχουν αυξημένο κίνδυνο να περιέχουν πραγματικά λάθη λόγω της φύσης της εκπαίδευσής τους και της ικανότητάς τους να είναι δημιουργικοί κατά τη δημιουργία των επόμενων λέξεων σε μια πρόταση. Η εκπαίδευση LLM βασίζεται στην επανειλημμένη παρουσίαση ενός μοντέλου με ελλιπή εισαγωγή, στη συνέχεια στη χρήση τεχνικών εκπαίδευσης ML μέχρι να καλύψει σωστά τα κενά, μαθαίνοντας έτσι τη γλωσσική δομή και ένα παγκόσμιο μοντέλο βασισμένο στη γλώσσα. Κατά συνέπεια, αν και τα LLM είναι εξαιρετικά ταιριαστά μοτίβων και ανασυνδυαστές («στοχαστικοί παπαγάλοι»), αποτυγχάνουν σε μια σειρά από απλές εργασίες που απαιτούν λογική λογική ή μαθηματική εξαγωγή και μπορούν να προκαλέσουν ψευδαισθήσεις. Επιπλέον, η θερμοκρασία είναι μία από τις παραμέτρους εισόδου LLM που ελέγχει τη συμπεριφορά του μοντέλου κατά τη δημιουργία της επόμενης λέξης σε μια πρόταση. Επιλέγοντας υψηλότερη θερμοκρασία, το μοντέλο θα χρησιμοποιήσει μια λέξη χαμηλότερης πιθανότητας, παρέχοντας μια πιο τυχαία απόκριση.
- Εκτενής – Τα κείμενα που δημιουργούνται τείνουν να είναι μακροσκελή και στερούνται σαφώς καθορισμένης ακρίβειας για μεμονωμένα γεγονότα.
- Έλλειψη ελέγχου στοιχείων – Δεν υπάρχει διαθέσιμο τυποποιημένο εργαλείο για τον έλεγχο γεγονότων κατά τη διαδικασία δημιουργίας κειμένου.
Συνολικά, ο συνδυασμός της ανθρώπινης ψυχολογίας και των περιορισμών των συστημάτων AI έχει δημιουργήσει μια τέλεια καταιγίδα για τον πολλαπλασιασμό των ψεύτικων ειδήσεων και της παραπληροφόρησης στο διαδίκτυο.
Επισκόπηση λύσεων
Τα LLM επιδεικνύουν εξαιρετικές ικανότητες στη δημιουργία γλωσσών, την κατανόηση και την ελάχιστη εκμάθηση. Εκπαιδεύονται σε ένα τεράστιο σύνολο κειμένων από το διαδίκτυο, όπου η ποιότητα και η ακρίβεια της εξαγόμενης φυσικής γλώσσας ενδέχεται να μην είναι εξασφαλισμένη.
Σε αυτήν την ανάρτηση, παρέχουμε μια λύση για τον εντοπισμό ψεύτικων ειδήσεων με βάση τις άμεσες προσεγγίσεις Chain-of-Thought και Re-Act (Reasoning and Acting). Αρχικά, συζητάμε αυτές τις δύο άμεσες τεχνικές μηχανικής και, στη συνέχεια, δείχνουμε την εφαρμογή τους χρησιμοποιώντας το LangChain και το Amazon Bedrock.
Το παρακάτω διάγραμμα αρχιτεκτονικής περιγράφει τη λύση για τον ανιχνευτή ψεύτικων ειδήσεων.
Χρησιμοποιούμε ένα υποσύνολο του Δεδομένα FEVER που περιέχει μια δήλωση και τη βασική αλήθεια σχετικά με τη δήλωση που υποδεικνύει ψευδείς, αληθείς ή μη επαληθεύσιμους ισχυρισμούς (Thorne J. et al., 2018).
Η ροή εργασίας μπορεί να αναλυθεί στα ακόλουθα βήματα:
- Ο χρήστης επιλέγει μία από τις δηλώσεις για να ελέγξει αν είναι ψεύτικη ή αληθινή.
- Η δήλωση και η εργασία ανίχνευσης ψεύτικων ειδήσεων ενσωματώνονται στην προτροπή.
- Η προτροπή διαβιβάζεται στο LangChain, το οποίο καλεί το FM στο Amazon Bedrock.
- Το Amazon Bedrock επιστρέφει μια απάντηση στο αίτημα χρήστη με τη δήλωση True or False.
Σε αυτήν την ανάρτηση, χρησιμοποιούμε το μοντέλο Claude v2 από την Anthrophic (anthropic.claude-v2). Claude είναι ένα γενεσιουργό LLM που βασίζεται στην έρευνα της Anthropic για τη δημιουργία αξιόπιστων, ερμηνεύσιμων και κατευθυνόμενων συστημάτων AI. Δημιουργημένος με τη χρήση τεχνικών όπως η συνταγματική τεχνητή νοημοσύνη και η εκπαίδευση αβλαβών, ο Claude διαπρέπει στον στοχαστικό διάλογο, τη δημιουργία περιεχομένου, τη σύνθετη λογική, τη δημιουργικότητα και την κωδικοποίηση. Ωστόσο, χρησιμοποιώντας το Amazon Bedrock και την αρχιτεκτονική λύσεών μας, έχουμε επίσης την ευελιξία να επιλέξουμε μεταξύ άλλων FM που παρέχονται από Amazon, AI21labs, Συνέρχομαι, να Σταθερότητα.
Μπορείτε να βρείτε τις λεπτομέρειες υλοποίησης στις ακόλουθες ενότητες. Ο πηγαίος κώδικας είναι διαθέσιμος στο το αποθετήριο GitHub.
Προϋποθέσεις
Για αυτό το σεμινάριο, χρειάζεστε ένα τερματικό bash με Python 3.9 ή νεότερη εγκατεστημένη σε Linux, Mac ή σε υποσύστημα Windows για Linux και έναν λογαριασμό AWS.
Συνιστούμε επίσης να χρησιμοποιήσετε είτε ένα Στούντιο Amazon SageMaker σημειωματάριο, an AWS Cloud9 παράδειγμα, ή ένα Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) παράδειγμα.
Αναπτύξτε τον εντοπισμό ψευδών ειδήσεων χρησιμοποιώντας το Amazon Bedrock API
Η λύση χρησιμοποιεί το Amazon Bedrock API, στο οποίο μπορείτε να προσπελάσετε χρησιμοποιώντας το Διεπαφή γραμμής εντολών AWS (AWS CLI), το AWS SDK για Python (Boto3), ή ένα Amazon Sage Maker σημειωματάριο. Αναφέρομαι στο Οδηγός χρήσης Amazon Bedrock Για περισσότερες πληροφορίες. Για αυτήν την ανάρτηση, χρησιμοποιούμε το Amazon Bedrock API μέσω του AWS SDK για Python.
Ρυθμίστε το περιβάλλον Amazon Bedrock API
Για να ρυθμίσετε το περιβάλλον Amazon Bedrock API, ολοκληρώστε τα παρακάτω βήματα:
- Κατεβάστε το πιο πρόσφατο Boto3 ή αναβαθμίστε το:
- Βεβαιωθείτε ότι έχετε διαμορφώσει τα διαπιστευτήρια AWS χρησιμοποιώντας το
aws configure
εντολή ή μεταβίβαση τους στον πελάτη Boto3. - Εγκαταστήστε την πιο πρόσφατη έκδοση του LangChain:
Τώρα μπορείτε να δοκιμάσετε τη ρύθμιση χρησιμοποιώντας το ακόλουθο σενάριο κελύφους Python. Το σενάριο δημιουργεί τον πελάτη Amazon Bedrock χρησιμοποιώντας το Boto3. Στη συνέχεια, καλούμε το list_foundation_models
API για να λάβετε τη λίστα των μοντέλων θεμελίων που είναι διαθέσιμα για χρήση.
Αφού εκτελέσετε με επιτυχία την προηγούμενη εντολή, θα πρέπει να λάβετε τη λίστα των FM από το Amazon Bedrock.
Το LangChain ως άμεση λύση αλυσίδων
Για να ανιχνεύσουμε ψεύτικες ειδήσεις για μια δεδομένη πρόταση, ακολουθούμε τη διαδικασία συλλογιστικής της αλυσίδας σκέψης μηδενικής λήψης (Wei J. et al., 2022), το οποίο αποτελείται από τα ακόλουθα βήματα:
- Αρχικά, το μοντέλο επιχειρεί να δημιουργήσει μια δήλωση σχετικά με την προτροπή ειδήσεων.
- Το μοντέλο δημιουργεί μια λίστα κουκκίδων ισχυρισμών.
- Για κάθε ισχυρισμό, το μοντέλο καθορίζει εάν ο ισχυρισμός είναι αληθής ή ψευδής. Σημειώστε ότι χρησιμοποιώντας αυτήν τη μεθοδολογία, το μοντέλο βασίζεται αποκλειστικά στις εσωτερικές του γνώσεις (βάρη που υπολογίζονται στην προεκπαιδευτική φάση) για να καταλήξει σε ετυμηγορία. Οι πληροφορίες δεν επαληθεύονται σε σχέση με εξωτερικά δεδομένα σε αυτό το σημείο.
- Δεδομένων των γεγονότων, το μοντέλο απαντά ΣΩΣΤΟ ή ΛΑΘΟΣ για τη δεδομένη δήλωση στην προτροπή.
Για να επιτύχουμε αυτά τα βήματα, χρησιμοποιούμε το LangChain, ένα πλαίσιο για την ανάπτυξη εφαρμογών που υποστηρίζονται από μοντέλα γλώσσας. Αυτό το πλαίσιο μάς επιτρέπει να αυξήσουμε τα FM συνδέοντας διάφορα εξαρτήματα για να δημιουργήσουμε προηγμένες περιπτώσεις χρήσης. Σε αυτή τη λύση, χρησιμοποιούμε το ενσωματωμένο SimpleSequential Chain στο LangChain για να δημιουργήσετε μια απλή διαδοχική αλυσίδα. Αυτό είναι πολύ χρήσιμο, γιατί μπορούμε να πάρουμε την έξοδο από μια αλυσίδα και να τη χρησιμοποιήσουμε ως είσοδο σε μια άλλη.
Το Amazon Bedrock είναι ενσωματωμένο με το LangChain, επομένως χρειάζεται να το δημιουργήσετε μόνο περνώντας το model_id
κατά τη δημιουργία του αντικειμένου του Amazon Bedrock. Εάν χρειάζεται, οι παράμετροι συμπερασμάτων μοντέλου μπορούν να παρέχονται μέσω του model_kwargs
επιχείρημα, όπως:
- maxTokenCount – Ο μέγιστος αριθμός διακριτικών στην απόκριση που δημιουργείται
- stopSequences – Η ακολουθία διακοπής που χρησιμοποιείται από το μοντέλο
- θερμοκρασία – Μια τιμή που κυμαίνεται μεταξύ 0–1, με το 0 να είναι το πιο ντετερμινιστικό και το 1 να είναι το πιο δημιουργικό
- κορυφή – Μια τιμή που κυμαίνεται μεταξύ 0–1 και χρησιμοποιείται για τον έλεγχο των επιλογών των διακριτικών με βάση την πιθανότητα των πιθανών επιλογών
Εάν αυτή είναι η πρώτη φορά που χρησιμοποιείτε ένα βασικό μοντέλο Amazon Bedrock, βεβαιωθείτε ότι έχετε ζητήσει πρόσβαση στο μοντέλο επιλέγοντας από τη λίστα μοντέλων στο Πρόσβαση μοντέλου σελίδα στην κονσόλα Amazon Bedrock, η οποία στην περίπτωσή μας είναι claude-v2 από την Anthropic.
Η ακόλουθη συνάρτηση ορίζει την αλυσίδα προτροπής Chain-of-Thought που αναφέραμε προηγουμένως για τον εντοπισμό ψεύτικων ειδήσεων. Η συνάρτηση παίρνει το αντικείμενο Amazon Bedrock (llm) και την προτροπή χρήστη (q) ως ορίσματα. του LangChain PromptTemplate Η λειτουργικότητα χρησιμοποιείται εδώ για να προκαθορίσει μια συνταγή για τη δημιουργία προτροπών.
Ο παρακάτω κώδικας καλεί τη συνάρτηση που ορίσαμε νωρίτερα και δίνει την απάντηση. Η δήλωση είναι TRUE
or FALSE
. TRUE
σημαίνει ότι η δήλωση που παρέχεται περιέχει σωστά γεγονότα και FALSE
σημαίνει ότι η δήλωση περιέχει τουλάχιστον ένα ανακριβές γεγονός.
Ένα παράδειγμα δήλωσης και απόκρισης μοντέλου παρέχεται στην ακόλουθη έξοδο:
ReAct και εργαλεία
Στο προηγούμενο παράδειγμα, το μοντέλο προσδιόρισε σωστά ότι η πρόταση είναι ψευδής. Ωστόσο, η υποβολή του ερωτήματος ξανά καταδεικνύει την αδυναμία του μοντέλου να διακρίνει την ορθότητα των γεγονότων. Το μοντέλο δεν διαθέτει τα εργαλεία για να επαληθεύσει την αληθοφάνεια των δηλώσεων πέρα από τη δική του μνήμη εκπαίδευσης, επομένως οι επακόλουθες εκτελέσεις της ίδιας προτροπής μπορεί να το οδηγήσουν να χαρακτηρίσει εσφαλμένα τις ψεύτικες δηλώσεις ως αληθείς. Στον παρακάτω κώδικα, έχετε διαφορετική εκτέλεση του ίδιου παραδείγματος:
Μια τεχνική για τη διασφάλιση της αλήθειας είναι το ReAct. ReAct (Yao S. et al., 2023) είναι μια άμεση τεχνική που αυξάνει το μοντέλο θεμελίωσης με το χώρο δράσης ενός πράκτορα. Σε αυτήν την ανάρτηση, καθώς και στο χαρτί ReAct, ο χώρος ενεργειών υλοποιεί την ανάκτηση πληροφοριών χρησιμοποιώντας ενέργειες αναζήτησης, αναζήτησης και ολοκλήρωσης από ένα απλό API web της Wikipedia.
Ο λόγος πίσω από τη χρήση του ReAct σε σύγκριση με το Chain-of-Thought είναι η χρήση εξωτερικής ανάκτησης γνώσης για την ενίσχυση του βασικού μοντέλου για να εντοπιστεί εάν μια δεδομένη είδηση είναι ψεύτικη ή αληθινή.
Σε αυτήν την ανάρτηση, χρησιμοποιούμε την υλοποίηση του ReAct της LangChain μέσω του πράκτορα ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION. Τροποποιούμε την προηγούμενη συνάρτηση για να εφαρμόσουμε το ReAct και χρησιμοποιούμε τη Wikipedia χρησιμοποιώντας τη συνάρτηση load_tools από το langchain.πράκτορες.
Πρέπει επίσης να εγκαταστήσουμε το πακέτο της Wikipedia:
!pip install Wikipedia
Παρακάτω είναι ο νέος κωδικός:
Ακολουθεί η έξοδος της προηγούμενης συνάρτησης με την ίδια πρόταση που χρησιμοποιήθηκε πριν:
εκκαθάριση
Για να εξοικονομήσετε κόστος, διαγράψτε όλους τους πόρους που χρησιμοποιήσατε ως μέρος του σεμιναρίου. Εάν εκκινήσατε το AWS Cloud9 ή ένα στιγμιότυπο EC2, μπορείτε να το διαγράψετε μέσω της κονσόλας ή χρησιμοποιώντας το AWS CLI. Ομοίως, μπορείτε να διαγράψετε το σημειωματάριο SageMaker που μπορεί να έχετε δημιουργήσει μέσω της κονσόλας SageMaker.
Περιορισμοί και σχετικές εργασίες
Ο τομέας της ανίχνευσης ψευδών ειδήσεων ερευνάται ενεργά στην επιστημονική κοινότητα. Σε αυτήν την ανάρτηση, χρησιμοποιήσαμε τεχνικές Chain-of-Thought και ReAct και κατά την αξιολόγηση των τεχνικών, επικεντρωθήκαμε μόνο στην ακρίβεια της ταξινόμησης της άμεσης τεχνικής (εάν μια δεδομένη πρόταση είναι σωστή ή ψευδής). Επομένως, δεν εξετάσαμε άλλες σημαντικές πτυχές, όπως η ταχύτητα της απόκρισης, ούτε επεκτείναμε τη λύση σε πρόσθετες πηγές γνώσης εκτός από τη Wikipedia.
Αν και αυτή η ανάρτηση επικεντρώθηκε σε δύο τεχνικές, το Chain-of-Thought και το ReAct, ένα εκτενές σύνολο εργασιών έχει διερευνήσει πώς τα LLMs μπορούν να εντοπίσουν, να εξαλείψουν ή να μετριάσουν τις ψεύτικες ειδήσεις. Lee et αϊ. πρότεινε τη χρήση ενός μοντέλου κωδικοποιητή-αποκωδικοποιητή που χρησιμοποιεί το NER (αναγνώριση επώνυμης οντότητας) για να καλύψει τις ονομασμένες οντότητες, προκειμένου να διασφαλίσει ότι το διακριτικό που καλύπτεται χρησιμοποιεί πραγματικά τη γνώση που κωδικοποιείται στο μοντέλο γλώσσας. Οι Chern et.al. ανέπτυξε το FacTool, το οποίο χρησιμοποιεί αρχές Chain-of-Thought για την εξαγωγή αξιώσεων από την προτροπή και, κατά συνέπεια, τη συλλογή σχετικών αποδεικτικών στοιχείων των αξιώσεων. Στη συνέχεια, το LLM κρίνει την πραγματικότητα του ισχυρισμού, δεδομένης της ανακτηθείσας λίστας αποδεικτικών στοιχείων. Du E. et al. παρουσιάζει μια συμπληρωματική προσέγγιση όπου πολλά LLM προτείνουν και συζητούν τις ατομικές τους απαντήσεις και διαδικασίες συλλογισμού σε πολλούς γύρους προκειμένου να καταλήξουν σε μια κοινή τελική απάντηση.
Με βάση τη βιβλιογραφία, βλέπουμε ότι η αποτελεσματικότητα των LLM στον εντοπισμό ψεύτικων ειδήσεων αυξάνεται όταν τα LLM επαυξάνονται με εξωτερική γνώση και δυνατότητα συνομιλίας πολλαπλών πρακτόρων. Ωστόσο, αυτές οι προσεγγίσεις είναι πιο πολύπλοκες υπολογιστικά επειδή απαιτούν πολλαπλές κλήσεις και αλληλεπιδράσεις μοντέλων, μεγαλύτερες προτροπές και μεγάλες κλήσεις επιπέδου δικτύου. Τελικά, αυτή η πολυπλοκότητα μεταφράζεται σε αυξημένο συνολικό κόστος. Συνιστούμε να αξιολογήσετε την αναλογία κόστους προς απόδοση πριν από την ανάπτυξη παρόμοιων λύσεων στην παραγωγή.
Συμπέρασμα
Σε αυτήν την ανάρτηση, εμβαθύναμε στο πώς να χρησιμοποιήσουμε τα LLM για να αντιμετωπίσουμε το διαδεδομένο ζήτημα των ψεύτικων ειδήσεων, το οποίο είναι μία από τις μεγαλύτερες προκλήσεις της κοινωνίας μας στις μέρες μας. Ξεκινήσαμε περιγράφοντας τις προκλήσεις που παρουσιάζουν οι ψεύτικες ειδήσεις, δίνοντας έμφαση στη δυνατότητά τους να επηρεάσει το δημόσιο αίσθημα και να προκαλέσει κοινωνικές αναταραχές.
Στη συνέχεια, εισαγάγαμε την έννοια των LLM ως προηγμένων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης που εκπαιδεύονται σε μια σημαντική ποσότητα δεδομένων. Λόγω αυτής της εκτεταμένης εκπαίδευσης, αυτά τα μοντέλα διαθέτουν εντυπωσιακή κατανόηση της γλώσσας, δίνοντάς τους τη δυνατότητα να παράγουν κείμενο που μοιάζει με άνθρωπο. Με αυτήν την ικανότητα, δείξαμε πώς τα LLM μπορούν να αξιοποιηθούν στη μάχη ενάντια στις ψεύτικες ειδήσεις χρησιμοποιώντας δύο διαφορετικές τεχνικές άμεσης επικοινωνίας, το Chain-of-Thought και το ReAct.
Υπογραμμίσαμε πώς τα LLM μπορούν να διευκολύνουν υπηρεσίες ελέγχου δεδομένων σε απαράμιλλη κλίμακα, δεδομένης της ικανότητάς τους να επεξεργάζονται και να αναλύουν τεράστιες ποσότητες κειμένου γρήγορα. Αυτή η δυνατότητα ανάλυσης σε πραγματικό χρόνο μπορεί να οδηγήσει σε έγκαιρο εντοπισμό και περιορισμό ψευδών ειδήσεων. Το απεικονίσαμε αυτό δημιουργώντας ένα σενάριο Python που, με μια δήλωση, επισημαίνει στον χρήστη εάν το άρθρο είναι αληθινό ή ψεύτικο χρησιμοποιώντας φυσική γλώσσα.
Ολοκληρώσαμε υπογραμμίζοντας τους περιορισμούς της τρέχουσας προσέγγισης και τελειώσαμε με μια ελπιδοφόρα νότα, τονίζοντας ότι, με τις σωστές διασφαλίσεις και τις συνεχείς βελτιώσεις, τα LLM θα μπορούσαν να γίνουν απαραίτητα εργαλεία για την καταπολέμηση των ψεύτικων ειδήσεων.
Θα θέλαμε να ακούσουμε νέα σας. Πείτε μας τη γνώμη σας στην ενότητα σχολίων ή χρησιμοποιήστε το φόρουμ ζητημάτων το αποθετήριο GitHub.
Αποποίηση ευθύνης: Ο κωδικός που παρέχεται σε αυτήν την ανάρτηση προορίζεται μόνο για εκπαιδευτικούς και πειραματικούς σκοπούς. Δεν πρέπει να βασίζεται κανείς σε αυτόν για τον εντοπισμό ψεύτικων ειδήσεων ή παραπληροφόρησης σε συστήματα παραγωγής πραγματικού κόσμου. Δεν παρέχονται εγγυήσεις σχετικά με την ακρίβεια ή την πληρότητα του εντοπισμού ψευδών ειδήσεων χρησιμοποιώντας αυτόν τον κωδικό. Οι χρήστες θα πρέπει να είναι προσεκτικοί και να επιδεικνύουν τη δέουσα επιμέλεια πριν χρησιμοποιήσουν αυτές τις τεχνικές σε ευαίσθητες εφαρμογές.
Για να ξεκινήσετε με το Amazon Bedrock, επισκεφτείτε το Κονσόλα Amazon Bedrock.
Σχετικά με τους συγγραφείς
Αναμαρία Τόντορ είναι Principal Solutions Architect με έδρα την Κοπεγχάγη της Δανίας. Είδε τον πρώτο της υπολογιστή όταν ήταν 4 ετών και έκτοτε δεν εγκατέλειψε ποτέ την επιστήμη των υπολογιστών, τα βιντεοπαιχνίδια και τη μηχανική. Έχει εργαστεί σε διάφορους τεχνικούς ρόλους, από freelancer, full-stack developer, μέχρι data engineer, τεχνικό επικεφαλής και CTO, σε διάφορες εταιρείες στη Δανία, με επίκεντρο τη βιομηχανία τυχερών παιχνιδιών και διαφήμισης. Εργάζεται στην AWS για περισσότερα από 3 χρόνια, εργαζόμενη ως Principal Solutions Architect, εστιάζοντας κυρίως στις βιοεπιστήμες και την AI/ML. Η Anamaria έχει πτυχίο στην Εφαρμοσμένη Μηχανική και Επιστήμη Υπολογιστών, μεταπτυχιακό στην Επιστήμη Υπολογιστών και πάνω από 10 χρόνια εμπειρίας στο AWS. Όταν δεν εργάζεται ή δεν παίζει βιντεοπαιχνίδια, καθοδηγεί κορίτσια και γυναίκες επαγγελματίες να κατανοήσουν και να βρουν το δρόμο τους μέσα από την τεχνολογία.
Μαρσέλ Κάστρο είναι Senior Solutions Architect με έδρα το Όσλο της Νορβηγίας. Στο ρόλο του, ο Marcel βοηθά τους πελάτες με την αρχιτεκτονική, το σχεδιασμό και την ανάπτυξη υποδομής βελτιστοποιημένης για το cloud. Είναι μέλος της ομάδας AWS Generative AI Ambassador με στόχο να οδηγήσει και να υποστηρίξει τους πελάτες της EMEA στο ταξίδι τους για τη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης. Είναι κάτοχος διδακτορικού διπλώματος στην Επιστήμη των Υπολογιστών από τη Σουηδία και μεταπτυχιακού και πτυχίου Ηλεκτρολόγου Μηχανικού και Τηλεπικοινωνιών από τη Βραζιλία.
- 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://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/harness-large-language-models-in-fake-news-detection/
- :έχει
- :είναι
- :δεν
- :που
- $ 100 εκατομμύρια
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 12
- 13
- 14
- 20
- 2022
- 21
- 26%
- 27
- 32
- 36
- 7
- 9
- a
- ικανότητα
- Σχετικα
- πάνω από
- AC
- ακαδημαϊκής
- ακαδημαϊκή έρευνα
- Ακαδημία
- πρόσβαση
- πρόσβαση
- προσιτός
- Λογαριασμός
- Λογαριασμοί
- ακρίβεια
- Κατορθώνω
- επιτεύγματα
- απέναντι
- ηθοποιία
- Ενέργειες
- ενεργειών
- δραστήρια
- φορείς
- πραγματικά
- προσθέτω
- Επιπλέον
- Πρόσθετος
- προηγμένες
- έλευση
- Διαφήμιση
- πάλι
- κατά
- Πράκτορας
- παράγοντες
- AI
- Μοντέλα AI
- Συστήματα AI
- AI / ML
- AL
- Όλα
- επιτρέπει
- alone
- Επίσης
- Αν και
- Amazon
- Amazon EC2
- Amazon υπηρεσίες Web
- Πρεσβευτής
- Αμερικανικη
- μεταξύ των
- Ποσά
- an
- ανάλυση
- αναλύσει
- Αρχαίος
- και
- Ετησίως
- Άλλος
- απάντηση
- απαντήσεις
- Ανθρωπικός
- κάθε
- api
- APIs
- εμφανίζεται
- Εφαρμογή
- εφαρμογές
- εφαρμοσμένος
- καθορισμένος
- πλησιάζω
- προσεγγίσεις
- περίπου
- αρχιτεκτονική
- ΕΙΝΑΙ
- επιχείρημα
- επιχειρήματα
- γύρω
- άρθρο
- τεχνητός
- τεχνητή νοημοσύνη
- Τεχνητή νοημοσύνη (AI)
- Τέχνες
- AS
- πτυχές
- Αξιολόγηση
- αξιολογήσεις
- παραδοχές
- βέβαιος
- αστρονομία
- At
- Προσπάθειες
- αυξάνω
- επαυξημένης
- αυξάνει
- Αυτοματοποιημένη
- διαθέσιμος
- απονέμεται
- AWS
- AWS Cloud9
- βάση
- βασίζονται
- βίαιο χτύπημα
- Μάχη
- BE
- επειδή
- γίνονται
- να γίνει
- ήταν
- πριν
- συμπεριφορά
- πίσω
- είναι
- πεποιθήσεις
- εκτός
- μεταξύ
- Πέρα
- προκατάληψη
- Δισεκατομμύριο
- βιολογία
- βιοϊατρικής
- σώμα
- και οι δύο
- bots
- Βραζιλία
- φέρω
- Σπασμένος
- ενσωματωμένο
- επιχειρηματίας
- αλλά
- by
- κλήση
- κλήσεις
- CAN
- δυνατότητες
- ικανότητα
- Χωρητικότητα
- περίπτωση
- περιπτώσεις
- Αιτία
- προσοχή
- Αιώνας
- αλυσίδα
- αλυσίδες
- προκλήσεις
- chang
- έλεγχος
- χημεία
- κινέζικο
- επιλογές
- Επιλέξτε
- ισχυρισμός
- αξιώσεις
- τάξη
- ταξινόμηση
- σαφώς
- πελάτης
- Κλεισιμο
- Cloud9
- προπόνηση
- κωδικός
- Κωδικοποίηση
- γνωστική
- συλλέγουν
- Συλλογική
- Κολλέγιο
- COLUMBIA
- συνδυασμός
- σχόλια
- Κοινός
- συνήθως
- κοινότητα
- Εταιρείες
- σύγκριση
- συμπληρωματικός
- πλήρης
- συγκρότημα
- περίπλοκο
- εξαρτήματα
- συγκείμενο
- Υπολογίστε
- υπολογιστή
- Πληροφορική
- έννοια
- Κατέληξε στο συμπέρασμα
- Επιβεβαιώνω
- επιβεβαίωση
- συνδυασμό
- συνεπώς
- θεωρούνται
- συνεπής
- αποτελείται
- πρόξενος
- καταναλώνουν
- Καταναλωτές
- κατανάλωση
- Περιορισμός
- Περιέχει
- περιεχόμενο
- δημιουργία περιεχομένου
- συνεχής
- συμβολή
- έλεγχος
- ελέγχους
- Συνομιλία
- διορθώσει
- σωστά
- Κόστος
- Δικαστικά έξοδα
- θα μπορούσε να
- χώρες
- χώρα
- δημιουργία
- δημιουργήθηκε
- δημιουργεί
- δημιουργία
- δημιουργία
- Δημιουργικός
- δημιουργικότητα
- Διαπιστεύσεις
- ΚΟΤ
- κουλτούρα
- περιορισμό
- Ρεύμα
- Πελάτες
- ημερομηνία
- δημόσια συζήτηση
- αποφάσεις
- ορίζεται
- Ορίζει
- Πτυχίο
- δημοκρατικός
- κατέδειξε
- καταδεικνύει
- αποδεικνύοντας
- Denmark
- Τμήμα
- αναπτυχθεί
- ανάπτυξη
- Υπηρεσίες
- καθέκαστα
- ανίχνευση
- Ανίχνευση
- Προσδιορίστε
- καθορίζει
- αναπτύχθηκε
- Εργολάβος
- ανάπτυξη
- Ανάπτυξη
- εξελίξεις
- Διάλογος
- διαφορετικές
- επιμέλεια
- κατεύθυνση
- συζητήσουν
- παραπληροφόρηση
- Display
- διαταραχές
- διακρίνω
- δυσπιστία
- Γιατρός
- κάνει
- Όχι
- κάτω
- dr
- αυτοκίνητο
- δυο
- κατά την διάρκεια
- e
- Ε & Τ
- κάθε
- Νωρίτερα
- Νωρίς
- κερδίζουν
- κέρδισε
- γη
- ευκολότερη
- εύκολος
- Οικονομικά
- οικονομία
- εκπαιδευτικών
- εκπαιδευτικούς
- αποτέλεσμα
- αποτελεσματικότητα
- είτε
- την εξάλειψη
- αλλού
- ΕΜΕΑ
- εμφάνιση
- έμφαση
- ενεργοποίηση
- έληξε
- μηχανικός
- Μηχανική
- βελτιώσεις
- εξασφαλίζω
- εισερχόμενοι
- οντότητες
- οντότητα
- Περιβάλλον
- ισότητα
- λάθη
- ειδικά
- εγκατεστημένος
- αξιολογώντας
- Even
- εκδηλώσεις
- εξελίσσεται
- παράδειγμα
- παραδείγματα
- αποκλειστικά
- Άσκηση
- εμπειρία
- Εξηγήστε
- διερευνήσει
- Εξερευνήθηκε
- εκτενής
- εξωτερικός
- εκχύλισμα
- διευκολύνω
- διευκολύνθηκε
- γεγονός
- παράγοντες
- γεγονότα
- ΑΠΟΤΥΓΧΑΝΩ
- απομίμηση
- ψεύτικο ειδήσεις
- ψευδής
- πασίγνωστη και
- θηλυκός
- πεδίο
- την καταπολέμηση της
- γεμίζει
- τελικός
- οικονομικός
- Εύρεση
- εύρεση
- φινίρισμα
- Όνομα
- πρώτη φορά
- Ευελιξία
- επικεντρώθηκε
- εστιάζει
- εστιάζοντας
- ακολουθήστε
- Εξής
- Για
- μορφή
- επίσημος
- Φόρουμ
- Θεμέλιο
- θεμελιακών
- Ίδρυση
- Πλαίσιο
- από
- fu
- πλήρως
- λειτουργία
- λειτουργικότητα
- Games
- τυχερών παιχνιδιών
- κενά
- Φύλο
- Ισότητα των φύλων
- General
- παράγουν
- παράγεται
- παραγωγής
- γενεά
- γενετική
- Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη
- παίρνω
- κορίτσια
- GitHub
- δεδομένου
- Go
- γκολ
- εξαιρετική
- Έδαφος
- εγγυήσεις
- είχε
- ιπποσκευή
- Έχω
- he
- ακούω
- βοήθεια
- βοηθά
- αυτήν
- εδώ
- υψηλής ποιότητας
- υψηλότερο
- ανταύγειες
- υψηλά
- του
- ιστορία
- κατέχει
- τιμή
- ελπιδοφόρος
- στέγαση
- Πως
- Πώς να
- Ωστόσο
- HTML
- http
- HTTPS
- ανθρώπινος
- i
- IBM
- προσδιορίζονται
- if
- παράνομος
- εικονογραφώ
- εικόνες
- Επίπτωση
- εφαρμογή
- εκτέλεση
- υλοποιεί
- εισαγωγή
- σημαντικό
- εντυπωσιακός
- βελτιωθεί
- in
- αδυναμία
- περιλαμβάνουν
- περιλαμβάνει
- Συμπεριλαμβανομένου
- Συσσωματωμένος
- ενσωματώνει
- αυξημένη
- Αυξήσεις
- υποδηλώνει
- ατομικές
- βιομηχανίες
- πληροφορίες
- ενημερώνει
- Υποδομή
- αρχικός
- εισαγωγή
- μέσα
- εγκαθιστώ
- εγκατασταθεί
- παράδειγμα
- Ινστιτούτο
- ιδρυμάτων
- ενσωματωθεί
- Νοημοσύνη
- πρόθεση
- αλληλεπιδράσεις
- εσωτερικός
- Internet
- σε
- εισήγαγε
- επικαλείται
- συμμετέχουν
- ζήτημα
- θέματα
- IT
- ΤΟΥ
- ταξίδι
- jpg
- json
- δικαστές
- kenneth
- Ξέρω
- γνώση
- γνωστός
- Έλλειψη
- Γλώσσα
- large
- Αργά
- αργότερο
- Latin
- ξεκίνησε
- στρώμα
- οδηγήσει
- που οδηγεί
- μάθηση
- ελάχιστα
- νομίμως
- ας
- ζωή
- Επιστήμες της Ζωής
- Μου αρέσει
- περιορισμούς
- γραμμή
- ΣΥΝΔΕΣΜΟΙ
- linux
- Λιστα
- Εισηγμένες
- λογοτεχνία
- LLM
- λογικός
- πλέον
- αναζήτηση
- αγάπη
- mac
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- που
- κυρίως
- διατηρεί
- μεγάλες
- κάνω
- ΚΑΝΕΙ
- Κατασκευή
- διαχειρίζεται
- διαχείριση
- πολοί
- Μάρκετινγκ
- μάσκα
- κύριοι
- μαθηματικός
- μαθηματικά
- ανώτατο όριο
- Ενδέχεται..
- μέσα
- σήμαινε
- Εικόνες / Βίντεο
- ιατρικών
- ιατρική
- μέλος
- Μέλη
- Μνήμη
- που αναφέρθηκαν
- Μεθοδολογία
- Μίσιγκαν
- εκατομμύριο
- ορυχεία
- Κακή πληροφορία
- αποπλανητικός
- MIT
- Μετριάζω
- μείγμα
- ML
- μοντέλο
- μοντέλα
- τροποποιήσει
- περισσότερο
- πλέον
- κίνηση
- πολλαπλούς
- my
- Ονομάστηκε
- Nasa
- εθνικός
- Φυσικό
- Φύση
- Ανάγκη
- που απαιτούνται
- δίκτυο
- ποτέ
- Νέα
- νέα
- επόμενη
- Όχι.
- Ο βραβευμένος με Νόμπελ
- κανόνες
- Νορβηγία
- αξιοσημείωτο
- σημειωματάριο
- τώρα
- αριθμός
- αντικείμενο
- παρατήρηση
- Οκτώβριος
- of
- προσφέρονται
- συχνά
- Παλιά
- on
- ONE
- διαδικτυακά (online)
- αποκλειστικά
- λειτουργίες
- Γνώμη
- or
- τάξη
- πρωτότυπο
- ΑΛΛΑ
- αλλιώς
- δικός μας
- περιγράφει
- περιγράφοντας
- παραγωγή
- εκκρεμή
- επί
- φόρμες
- δική
- ανήκει
- Ειρήνη
- πακέτο
- σελίδα
- σελίδες
- Χαρτί
- παράμετροι
- μέρος
- passieren
- πέρασε
- Πέρασμα
- Διπλώματα ευρεσιτεχνίας
- μονοπάτι
- πρότυπο
- People
- τέλειος
- Εκτελέστε
- προσωπικός
- φάση
- phd
- φαινόμενο
- με έργα φιλοσοφίας
- Φυσική
- κομμάτι
- πιλοτικές
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- παιχνίδι
- Σημείο
- πολιτική
- δυνατός
- Θέση
- δυναμικού
- δύναμη
- τροφοδοτείται
- παρουσιάζονται
- δώρα
- τύπος
- επικρατών
- προηγούμενος
- προηγουμένως
- πρωτίστως
- Κύριος
- αρχές
- εκτύπωση
- Πιεστήριο
- Πριν
- βραβεία
- Πρόβλημα
- διαδικασια μας
- Διεργασίες
- παράγει
- παραγωγή
- επαγγελματίες
- βαθύς
- Πρόγραμμα
- προτείνω
- προτείνεται
- παρέχουν
- παρέχεται
- Παρόχους υπηρεσιών
- παρέχει
- χορήγηση
- Ψυχολογία
- δημόσιο
- αγορά
- σκοποί
- Python
- ποιότητα
- ποσότητα
- γρήγορα
- Ραδιόφωνο
- τυχαίος
- σειρές
- κατάταξη
- γρήγορα
- ταχέως
- αναλογία
- φθάσουν
- Αντίδραση
- πραγματικό κόσμο
- σε πραγματικό χρόνο
- λόγος
- λαμβάνω
- έλαβε
- συνταγή
- αναγνώριση
- συνιστώ
- παραπέμπω
- αναφέρεται
- σχετίζεται με
- σχετικά
- αξιόπιστος
- ΚΑΤ 'ΕΠΑΝΑΛΗΨΗ
- Αποθήκη
- ζητήσει
- απαιτούν
- απαιτείται
- έρευνα
- αντηχεί
- Υποστηρικτικό υλικό
- Απάντηση
- απάντησης
- απαντήσεις
- υπεύθυνος
- απόδοση
- Επιστροφές
- Πλούσιος
- Κίνδυνος
- Ρόλος
- ρόλους
- γύρους
- τρέξιμο
- τρέξιμο
- τρέχει
- s
- διασφαλίσεις
- σοφός
- ίδιο
- Αποθήκευση
- πριόνι
- Κλίμακα
- Σχολείο
- Πολυτεχνική Σχολή
- Επιστήμη
- ΕΠΙΣΤΗΜΕΣ
- επιστημονικός
- επιστήμονες
- γραφή
- SDK
- Αναζήτηση
- Τμήμα
- τμήματα
- δείτε
- επιλογή
- αρχαιότερος
- ευαίσθητος
- ποινή
- συναίσθημα
- Ακολουθία
- υπηρεσία
- Υπηρεσίες
- σειρά
- setup
- Κοινοποίηση
- Shared
- Μερίδια
- μοιράζονται
- αυτή
- κέλυφος
- θα πρέπει να
- δείχνουν
- παρόμοιες
- Ομοίως
- Απλούς
- αφού
- αδελφή
- So
- Μ.Κ.Δ
- social media
- κοινωνικο
- Κοινωνία
- λύση
- Λύσεις
- μερικοί
- Πηγή
- πρωτογενής κώδικας
- Πηγές
- Χώρος
- ένταση
- ειδικά
- ταχύτητα
- διάδοση
- Διάδοση
- Στάδιο
- πρότυπο
- stanford
- Πανεπιστήμιο του Stanford
- ξεκίνησε
- Δήλωση
- δηλώσεις
- Μελών
- Βήματα
- στάση
- καταιγίδα
- Στρατηγική
- ενίσχυση
- δομή
- Φοιτητές
- Μελέτη
- μεταγενέστερος
- ουσιώδης
- Επιτυχώς
- τέτοιος
- προτείνω
- ΠΕΡΙΛΗΨΗ
- Επιβαρύνω υπερβολικά
- υποστήριξη
- βέβαιος
- ταλάντευση
- Sweden
- ταχέως
- σύνθεση
- συστήματα
- ανυψωτήρ
- Πάρτε
- παίρνει
- Έργο
- εργασίες
- Τεχνικός
- τεχνική
- τεχνικές
- τεχνολογικός
- Τεχνολογία
- τηλεπικοινωνιών
- πρότυπο
- τερματικό
- όροι
- δοκιμή
- κείμενο
- κείμενο
- ότι
- Η
- οι πληροφορίες
- Η Πηγη
- ο κόσμος
- τους
- Τους
- τότε
- Εκεί.
- εκ τούτου
- επομένως
- Αυτοί
- αυτοί
- νομίζω
- τρίτους
- αυτό
- εκείνοι
- σκέψη
- Μέσω
- παντού
- ΓΡΑΒΑΤΑ
- ώρα
- χρονοδιάγραμμα
- προς την
- μαζι
- ένδειξη
- κουπόνια
- εργαλεία
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- αληθής
- Αλήθεια
- φροντιστήριο
- δύο
- τελικά
- υπογράμμισε
- κατανόηση
- Ενωμένος
- United States
- Πανεπιστήμια
- πανεπιστήμιο
- χωρίς προηγούμενο
- πρωτοφανής
- μέχρι
- αναβάθμισης
- επάνω σε
- us
- χρήση
- μεταχειρισμένος
- Χρήστες
- Χρήστες
- χρησιμοποιεί
- χρησιμοποιώντας
- αξιοποιώντας
- αξία
- διάφορα
- Σταθερή
- Ετυμηγορία
- επαληθεύεται
- επαληθεύει
- εκδοχή
- πολύ
- μέσω
- Βίντεο
- βιντεοπαιχνίδια
- Επίσκεψη
- ήταν
- we
- ιστός
- διαδικτυακές υπηρεσίες
- ΛΟΙΠΌΝ
- Τι
- πότε
- αν
- Ποιό
- ενώ
- Ο ΟΠΟΊΟΣ
- ολόκληρο
- WHY
- Wikipedia
- θα
- παράθυρα
- με
- εντός
- γυναίκα
- Γυναίκες
- Κέρδισε
- λέξη
- λόγια
- Εργασία
- εργάστηκαν
- ροής εργασίας
- εργαζόμενος
- κόσμος
- αξία
- Λανθασμένος
- χρόνια
- Εσείς
- Σας
- zephyrnet