Võltsuudised, defineeritud kui uudised, mis edastavad või sisaldavad valet, väljamõeldud või tahtlikult eksitavat teavet, on levinud juba trükipressi ilmumisest. Võltsuudiste ja desinformatsiooni kiire levik Internetis ei peta mitte ainult avalikkust, vaid võib avaldada ka sügavat mõju ühiskonnale, poliitikale, majandusele ja kultuurile. Näited:
- Usaldamatuse kasvatamine meedia vastu
- Demokraatliku protsessi õõnestamine
- Vale või diskrediteeritud teaduse levitamine (nt vax-vastane liikumine)
Tehisintellekti (AI) ja masinõppe (ML) edusammud on muutnud võltsuudiste loomise ja jagamise tööriistade väljatöötamise veelgi lihtsamaks. Varasemad näited hõlmavad täiustatud suhtlusroboteid ja automatiseeritud kontosid, mis lisavad võltsuudiste levitamise algfaasi. Üldiselt ei ole avalikkuse jaoks triviaalne otsustada, kas sellised kontod on inimesed või robotid. Lisaks ei ole sotsiaalsed robotid ebaseaduslikud tööriistad ja paljud ettevõtted ostavad neid seaduslikult oma turundusstrateegia osana. Seetõttu ei ole lihtne sotsiaalsete robotite kasutamist süstemaatiliselt piirata.
Hiljutised avastused generatiivse AI vallas võimaldavad suurte keelemudelite (LLM) abil toota tekstilist sisu enneolematu tempoga. LLM-id on generatiivsed tehisintellekti tekstimudelid, millel on üle 1 miljardi parameetri ja mis hõlbustavad kvaliteetse teksti sünteesi.
Selles postituses uurime, kuidas saate LLM-e kasutada võltsuudiste tuvastamise levinud probleemi lahendamiseks. Soovitame, et LLM-id oleksid selle ülesande täitmiseks piisavalt arenenud, eriti kui on täiustatud viipetehnikaid, näiteks Mõtteahel ja reageerima kasutatakse koos teabeotsingu vahenditega.
Illustreerime seda, luues a LangChain rakendus, mis teatab kasutajale, kas artikkel on tõene või võlts, kasutades uudist, kasutades loomulikku keelt. Lahendus kasutab ka Amazonase aluspõhi, täielikult hallatav teenus, mis muudab Amazoni ja kolmandate osapoolte mudelipakkujate alusmudelid (FM-id) juurdepääsetavaks AWS-i juhtimiskonsool ja API-sid.
LLM-id ja võltsuudised
Võltsuudiste fenomen hakkas kiiresti arenema koos Interneti ja täpsemalt sotsiaalmeedia tulekuga (Nielsen et al., 2017). Sotsiaalmeedias saab võltsuudiseid kiiresti kasutaja võrgustikus jagada, mis sunnib avalikkust kujundama vale kollektiivse arvamuse. Lisaks levitavad inimesed sageli võltsuudiseid impulsiivselt, ignoreerides sisu faktilisust, kui uudis vastab nende isiklikele normidele (Tsipursky et al. 2018. aasta). Sotsiaalteaduslikud uuringud on näidanud, et kognitiivne kallutatus (kinnituskallutatus, liikumiskiirus ja valikuid toetav eelarvamus) on üks pöördelisemaid tegureid irratsionaalsete otsuste tegemisel nii võltsuudiste loomise kui ka tarbimise osas.Kim jt, 2021). See tähendab ka seda, et uudiste tarbijad jagavad ja tarbivad teavet ainult oma veendumuste tugevdamise suunas.
Generatiivse AI võime toota tekstilist ja rikkalikku sisu enneolematu tempoga süvendab võltsuudiste probleemi. Mainimist vääriv näide on sügavvõltsimistehnoloogia – erinevate piltide kombineerimine originaalvideol ja erineva video genereerimine. Lisaks desinformatsiooni levitamise kavatsusele, mida inimnäitlejad segavad, lisavad LLM-id täiesti uued väljakutsed:
- Faktilised vead – LLM-idel on suurem oht sisaldada faktivigu, mis on tingitud nende koolituse olemusest ja võimest olla lause järgmiste sõnade loomisel loov. LLM-koolitus põhineb mittetäieliku sisendiga mudeli korduval esitlemisel, seejärel ML-i koolitustehnikate kasutamisel, kuni see täidab korrektselt lüngad, õppides seeläbi keelestruktuuri ja keelepõhist maailmamudelit. Järelikult, kuigi LLM-id on suurepärased mustrite sobitajad ja taasühendajad ("stohhastilised papagoid"), ei suuda nad täita mitmeid lihtsaid ülesandeid, mis nõuavad loogilist arutluskäiku või matemaatilist järeldust, ja võivad vastuseid hallutsineerida. Lisaks on temperatuur üks LLM-i sisendparameetritest, mis juhib mudeli käitumist lause järgmise sõna genereerimisel. Kõrgema temperatuuri valimisel kasutab mudel väiksema tõenäosusega sõna, mis annab juhuslikuma vastuse.
- Pikk – Loodud tekstid kipuvad olema pikad ja neil puudub üksikute faktide jaoks selgelt määratletud detailsus.
- Faktikontrolli puudumine – Teksti genereerimise ajal faktide kontrollimiseks pole standardiseeritud tööriistu.
Üldiselt on inimpsühholoogia ja tehisintellektisüsteemide piirangute kombinatsioon loonud täiusliku tormi võltsuudiste ja valeinformatsiooni levikuks võrgus.
Lahenduse ülevaade
LLM-id demonstreerivad silmapaistvaid võimeid keele genereerimisel, mõistmisel ja vähesel määral õppimisel. Neid koolitatakse tohutul hulgal Internetist pärit tekstikorpusel, kus väljavõetud loomuliku keele kvaliteet ja täpsus ei pruugi olla tagatud.
Selles postituses pakume lahendust võltsuudiste tuvastamiseks, mis põhinevad nii mõtteahela kui ka uuesti tegutsemise (arutlus ja tegutsemine) kiiretel lähenemisviisidel. Esiteks arutame neid kahte kiiret inseneritehnikat, seejärel näitame nende rakendamist LangChaini ja Amazon Bedrocki abil.
Järgmine arhitektuuriskeem kirjeldab meie võltsuudiste detektori lahendust.
Me kasutame alamhulka FEVER andmestik mis sisaldab väidet ja tõepõhist tõde väite kohta, mis viitab valedele, tõestele või kontrollimatutele väidetele (Thorne J. jt, 2018).
Töövoo saab jagada järgmisteks etappideks:
- Kasutaja valib ühe väidetest, et kontrollida, kas see on võlts või tõene.
- Avaldus ja võltsuudiste tuvastamise ülesanne on lisatud viipasse.
- Viip edastatakse LangChainile, mis kutsub Amazon Bedrockis FM-i.
- Amazon Bedrock tagastab kasutaja päringule vastuse väitega Tõene või Väär.
Selles postituses kasutame Anthrophicu mudelit Claude v2 (anthropic.claude-v2). Claude on generatiivne LLM, mis põhineb Anthropicu uuringutel usaldusväärsete, tõlgendatavate ja juhitavate tehisintellektisüsteemide loomise kohta. Claude, mis on loodud kasutades selliseid tehnikaid nagu põhiseaduslik tehisintellekt ja kahjutuse koolitus, paistab silma läbimõeldud dialoogi, sisu loomise, keeruka arutlusvõime, loovuse ja kodeerimisega. Kuid kasutades Amazon Bedrocki ja meie lahenduse arhitektuuri, saame paindlikult valida ka teiste FM-ide vahel, mida pakuvad Amazon, AI21labs, Sidusja Stabiilsus.ai.
Rakenduse üksikasjad leiate järgmistest jaotistest. Lähtekood on saadaval keeles GitHubi hoidla.
Eeldused
Selle õpetuse jaoks vajate kas Linuxi, Maci või Linuxi Windowsi alamsüsteemi installitud Python 3.9 või uuema versiooniga bash-terminali ja AWS-i kontot.
Samuti soovitame kasutada kas an Amazon SageMaker Studio märkmik, an AWSi pilv näiteks või an Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) näide.
Rakendage võltsuudiste tuvastamine Amazon Bedrock API abil
Lahendus kasutab Amazon Bedrock API-d, millele pääseb juurde kasutades AWS-i käsurea liides (AWS CLI), AWS SDK Pythoni jaoks (Boto3)või Amazon SageMaker märkmik. Vaadake Amazon Bedrocki kasutusjuhend rohkem informatsiooni. Selle postituse jaoks kasutame Pythoni jaoks mõeldud AWS SDK kaudu Amazon Bedrocki API-d.
Seadistage Amazon Bedrock API keskkond
Amazon Bedrock API keskkonna seadistamiseks toimige järgmiselt.
- Laadige alla uusim Boto3 või uuendage seda:
- Veenduge, et konfigureerite AWS-i mandaadid, kasutades
aws configure
käsku või edastage need Boto3 kliendile. - Installige uusim versioon LangChain:
Nüüd saate oma seadistust testida järgmise Pythoni kestaskripti abil. Skript loob Amazon Bedrocki kliendi Boto3 abil. Järgmisena kutsume list_foundation_models
API, et saada kasutamiseks saadaolevate vundamendimudelite loend.
Pärast eelmise käsu edukat käivitamist peaksite hankima Amazon Bedrocki FM-ide loendi.
LangChain kui kiire aheldamise lahendus
Teatud lause võltsuudiste tuvastamiseks järgime null-shot-mõtteahela arutlusprotsessi (Wei J. jt, 2022), mis koosneb järgmistest sammudest:
- Esialgu püüab mudel luua avalduse ajendatud uudise kohta.
- Mudel loob väidete täppideloendi.
- Iga väite puhul määrab mudel, kas väide on tõene või väär. Pange tähele, et seda metoodikat kasutades tugineb mudel otsuse tegemiseks eranditult oma sisemistele teadmistele (koolituseelses etapis arvutatud kaalud). Seda teavet ei kontrollita praegu väliste andmete suhtes.
- Arvestades fakte, vastab mudel viipas antud väitele TÕENE või VÄÄR.
Nende sammude saavutamiseks kasutame LangChaini, keelemudelitel töötavate rakenduste arendamise raamistikku. See raamistik võimaldab meil FM-e täiustada, aheldades kokku erinevad komponendid, et luua täpsemaid kasutusjuhtumeid. Selles lahenduses kasutame sisseehitatud SimpleSequentialChain LangChainis lihtsa järjestikuse ahela loomiseks. See on väga kasulik, kuna saame võtta ühe ahela väljundi ja kasutada seda teise ahela sisendina.
Amazon Bedrock on integreeritud LangChainiga, nii et teil on vaja see ainult eksemplari läbides model_id
Amazonase aluspõhja objekti instantseerimisel. Vajadusel saab mudeli järeldamise parameetreid esitada rakenduse kaudu model_kwargs
argument, näiteks:
- maxTokenCount – maksimaalne žetoonide arv genereeritud vastuses
- stopSequences – mudeli kasutatav seiskamisjärjestus
- temperatuur – väärtus, mis jääb vahemikku 0–1, kusjuures 0 on kõige deterministlikum ja 1 on kõige loomingulisem
- ülemine – Väärtus, mis jääb vahemikku 0–1 ja mida kasutatakse žetoonide valikute juhtimiseks potentsiaalsete valikute tõenäosuse alusel
Kui kasutate Amazon Bedrocki alusmudelit esimest korda, taotlege kindlasti mudelile juurdepääsu, valides mudelite loendist Juurdepääs mudelile leht Amazon Bedrocki konsoolil, mis meie puhul on Anthropicu claude-v2.
Järgmine funktsioon määratleb võltsuudiste tuvastamiseks eelnevalt mainitud mõtteahela viipade ahela. Funktsioon võtab argumentidena Amazon Bedrocki objekti (llm) ja kasutajaviipa (q). LangChain PromptMall Funktsionaalsust kasutatakse siin viipade genereerimise retsepti eelmääratlemiseks.
Järgmine kood kutsub funktsiooni, mille me varem määratlesime, ja annab vastuse. Väide on TRUE
or FALSE
. TRUE
tähendab, et esitatud avaldus sisaldab õigeid fakte ja FALSE
tähendab, et väide sisaldab vähemalt ühte ebaõiget fakti.
Avalduse ja mudeli vastuse näide on esitatud järgmises väljundis:
ReAct ja tööriistad
Eelmises näites tuvastas mudel õigesti, et väide on vale. Päringu uuesti esitamine näitab aga mudeli suutmatust eristada faktide õigsust. Mudelil pole tööriistu väidete tõepärasuse kontrollimiseks väljaspool oma treeningmälu, nii et sama viipa järgnevad käitamised võivad põhjustada võltsavalduste vale märgistamise tõeseks. Järgmises koodis on teil sama näite käitamine erinev:
Üks tõepärasuse tagamise tehnika on ReAct. ReAct (Yao S. jt, 2023) on kiire tehnika, mis täiendab vundamendi mudelit agendi tegevusruumiga. Selles postituses ja ka ReActi dokumendis rakendab tegevusruum teabe hankimist, kasutades otsingu-, otsingu- ja lõputoiminguid lihtsast Wikipedia veebi API-st.
ReActi kasutamise põhjus võrreldes mõtteahelaga on välise teadmiste hankimise kasutamine, et täiendada alusmudelit, et tuvastada, kas antud uudis on võlts või tõsi.
Selles postituses kasutame agenti kaudu LangChaini ReActi juurutamist ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION. Muudame eelmist funktsiooni ReActi juurutamiseks ja kasutame Vikipeediat, kasutades funktsiooni load_tools langchain.agendid.
Peame installima ka Wikipedia paketi:
!pip install Wikipedia
Allpool on uus kood:
Järgmine on eelmise funktsiooni väljund, mis antakse samale lausele, mida kasutati varem:
Koristage
Kulude säästmiseks kustutage kõik õpetuse raames juurutatud ressursid. Kui käivitasite AWS Cloud9 või EC2 eksemplari, saate selle konsooli või AWS CLI abil kustutada. Samamoodi saate kustutada SageMakeri konsooli kaudu loodud SageMakeri märkmiku.
Piirangud ja sellega seotud tööd
Teadusringkondades uuritakse võltsuudiste tuvastamise valdkonda aktiivselt. Selles postituses kasutasime Mõtteahela ja ReAct tehnikaid ning tehnikate hindamisel keskendusime ainult kiire tehnika klassifikatsiooni täpsusele (kui antud väide on tõene või väär). Seetõttu ei ole me arvesse võtnud muid olulisi aspekte, nagu reageerimise kiirus, ega laiendanud lahendust lisaks Wikipediale täiendavatele teadmistebaasi allikatele.
Kuigi see postitus keskendus kahele tehnikale, Chain-of-thought ja ReAct, on ulatuslik töö uurinud, kuidas LLM-id saavad võltsuudiseid tuvastada, kõrvaldada või leevendada. Lee et al. on teinud ettepaneku kasutada kodeerija-dekoodri mudelit, mis kasutab nimetatud olemite varjamiseks NER-i (nimetatud olemituvastus), tagamaks, et maskeeritud luba kasutab tegelikult keelemudelis kodeeritud teadmisi. Chern et al. välja töötatud FacTool, mis kasutab mõtteahela põhimõtteid, et välja võtta nõuded viipast ja koguda seega väidete kohta asjakohaseid tõendeid. Seejärel hindab LLM nõude faktilisust, võttes arvesse otsitud tõendite loendit. Du E. et al. esitleb täiendavat lähenemisviisi, kus mitu LLM-d pakuvad välja ja arutavad oma individuaalseid vastuseid ja arutlusprotsesse mitme vooru jooksul, et jõuda ühise lõpliku vastuseni.
Kirjanduse põhjal näeme, et LLM-ide efektiivsus võltsuudiste tuvastamisel suureneb, kui LLM-e täiendatakse väliste teadmiste ja mitme agendi vestlusvõimega. Need lähenemisviisid on aga arvutuslikult keerukamad, kuna nõuavad mitut mudelikutset ja interaktsiooni, pikemaid viipasid ja pikki võrgukihi kõnesid. Lõppkokkuvõttes tähendab see keerukus suurenenud üldkulusid. Soovitame enne sarnaste lahenduste kasutuselevõttu tootmises hinnata kulu ja jõudluse suhet.
Järeldus
Selles postituses uurisime, kuidas kasutada LLM-e, et lahendada levinud võltsuudiste probleem, mis on tänapäeval meie ühiskonna üks suuremaid väljakutseid. Alustuseks kirjeldasime võltsuudiste esitatavaid väljakutseid, rõhutades nende potentsiaali mõjutada avalikkuse meeleolu ja põhjustada ühiskondlikke häireid.
Seejärel tutvustasime LLM-ide kontseptsiooni kui täiustatud tehisintellekti mudeleid, mis on koolitatud olulisel hulgal andmetel. Tänu sellele ulatuslikule koolitusele on neil mudelitel muljetavaldav keeleoskus, mis võimaldab neil toota inimesesarnast teksti. Selle suutlikkusega demonstreerisime, kuidas LLM-e saab kasutada võitluses võltsuudiste vastu, kasutades kahte erinevat viipetehnikat, Mõtteahelat ja Reaktsiooni.
Rõhutasime, kuidas LLM-id saavad enneolematul määral hõlbustada faktide kontrollimise teenuseid, arvestades nende võimet töödelda ja analüüsida kiiresti tohutul hulgal teksti. See reaalajas analüüsi potentsiaal võib viia võltsuudiste varajase avastamise ja ohjeldamiseni. Illustreerisime seda Pythoni skripti loomisega, mis avaldusega toob kasutajale loomuliku keele abil esile, kas artikkel on tõene või võlts.
Lõpetuseks rõhutasime praeguse lähenemisviisi piiranguid ja lõpetasime lootustandva noodiga, rõhutades, et õigete kaitsemeetmete ja pidevate täiustuste korral võivad elukestvatest äriklientidest saada asendamatud vahendid võitluses võltsuudiste vastu.
Meile meeldiks sinust kuulda. Andke meile kommentaaride jaotises teada, mida arvate, või kasutage probleemide foorumit GitHubi hoidla.
Kohustustest loobumine: selles postituses esitatud kood on mõeldud ainult harimiseks ja katsetamiseks. Sellele ei tohiks loota võltsuudiste või valeinformatsiooni tuvastamisel reaalsetes tootmissüsteemides. Selle koodi abil ei garanteerita võltsuudiste tuvastamise täpsust ega täielikkust. Enne nende tehnikate kasutamist tundlikes rakendustes peaksid kasutajad olema ettevaatlikud ja hoolikalt läbi viima.
Amazon Bedrockiga alustamiseks külastage veebilehte Amazon Bedrocki konsool.
Autoritest
Anamaria Todor on Taanis Kopenhaagenis asuv peamiste lahenduste arhitekt. Ta nägi oma esimest arvutit 4-aastaselt ega lasknud sellest ajast arvutiteadusest, videomängudest ega inseneriteadusest lahti. Ta on töötanud erinevates tehnilistes rollides alates vabakutselisest, täisstacki arendajast ja lõpetades andmeinseneriga, tehnilise juhi ja tehnoloogiajuhiga Taani erinevates ettevõtetes, keskendudes mängu- ja reklaamitööstusele. Ta on töötanud AWSis üle 3 aasta, töötades peamiste lahenduste arhitektina, keskendudes peamiselt bioteadustele ja AI/ML-ile. Anamarial on bakalaureusekraad rakendustehnika ja arvutiteaduse alal, magistrikraad arvutiteaduses ja üle 10-aastane AWS-i kogemus. Kui ta ei tööta ega mängi videomänge, juhendab ta tüdrukuid ja naisspetsialiste tehnoloogia kaudu oma teed mõistma ja leidma.
Marcel Castro on Norras Oslos asuv vanemlahenduste arhitekt. Oma rollis aitab Marcel kliente arhitektuuri, disaini ja pilvepõhisele optimeeritud infrastruktuuri arendamisel. Ta on AWS Generative AI Ambassadori meeskonna liige, kelle eesmärk on juhtida ja toetada EMEA kliente nende generatiivsel AI teekonnal. Tal on doktorikraad arvutiteaduses Rootsist ning magistri- ja bakalaureusekraad elektritehnika ja telekommunikatsiooni alal Brasiiliast.
- SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
- PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
- PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
- PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
- PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
- Allikas: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/harness-large-language-models-in-fake-news-detection/
- :on
- :on
- :mitte
- : kus
- $ 100 miljonit
- $ UP
- 1
- 10
- 100
- 12
- 13
- 14
- 20
- 2022
- 21.
- 26%
- 27
- 32
- 36
- 7
- 9
- a
- võime
- MEIST
- üle
- AC
- akadeemiline
- akadeemilised uuringud
- Akadeemia
- juurdepääs
- pääses
- juurdepääsetav
- konto
- Kontod
- täpsus
- Saavutada
- saavutusi
- üle
- kohusetäitja
- tegevus
- meetmete
- aktiivselt
- osalejad
- tegelikult
- lisama
- lisamine
- Täiendavad lisad
- edasijõudnud
- Advent
- reklaam
- jälle
- vastu
- Agent
- ained
- AI
- AI mudelid
- Tehisintellekti süsteemid
- AI / ML
- AL
- Materjal: BPA ja flataatide vaba plastik
- võimaldab
- üksi
- Ka
- Kuigi
- Amazon
- Amazon EC2
- Amazon Web Services
- Suursaadik
- ameerika
- vahel
- summad
- an
- analüüs
- analüüsima
- Vana
- ja
- Aastas
- Teine
- vastus
- vastuseid
- Antroopne
- mistahes
- API
- API-liidesed
- ilmub
- taotlus
- rakendused
- rakendatud
- määratud
- lähenemine
- lähenemisviisid
- umbes
- arhitektuur
- OLEME
- argument
- argumendid
- ümber
- artikkel
- kunstlik
- tehisintellekti
- Tehisintellekt (AI)
- Arts
- AS
- aspektid
- Hindamine
- hinnangud
- eeldused
- Kindel
- astronoomia
- At
- Katsed
- suurendama
- suurendatud
- suurendab
- Automatiseeritud
- saadaval
- anda
- AWS
- AWSi pilv
- baas
- põhineb
- sisse lööma
- lahing
- BE
- sest
- muutuma
- saada
- olnud
- enne
- käitumine
- taga
- on
- uskumused
- Pealegi
- vahel
- Peale
- erapoolikus
- Miljard
- bioloogia
- biomeditsiiniline
- keha
- mõlemad
- eest
- Brasiilia
- tooma
- Katki
- sisseehitatud
- ärimees
- kuid
- by
- helistama
- Kutsub
- CAN
- võimeid
- võime
- Võimsus
- juhul
- juhtudel
- Põhjus
- ettevaatust
- Sajand
- kett
- ketid
- väljakutseid
- chang
- kontrollima
- keemia
- hiina
- valikuid
- Vali
- nõudma
- nõuete
- klass
- klassifikatsioon
- selgelt
- klient
- lähedal
- Cloud9
- coaching
- kood
- Kodeerimine
- tunnetuslik
- koguma
- Kollektiivne
- kolledž
- COLUMBIA
- kombinatsioon
- kommentaarid
- ühine
- tavaliselt
- kogukond
- Ettevõtted
- võrdlus
- täiendavad
- täitma
- keeruline
- keerukus
- komponendid
- koostatud
- Arvutama
- arvuti
- Arvutiteadus
- mõiste
- sõlmitud
- Kinnitama
- kinnitus
- koos
- Järelikult
- kaaluda
- järjepidev
- koosneb
- konsool
- tarbima
- Tarbijad
- tarbimine
- Piiramine
- sisaldab
- sisu
- sisu loomine
- pidev
- panus
- kontrollida
- kontrolli
- Vestlus
- parandada
- õigesti
- Maksma
- kulud
- võiks
- riikides
- riik
- looma
- loodud
- loob
- loomine
- loomine
- Loominguline
- loovus
- volikiri
- CTO
- kultuur
- ohjeldama
- Praegune
- Kliendid
- andmed
- arutelu
- otsused
- määratletud
- Määratleb
- Kraad
- demokraatlik
- Näidatud
- näitab
- näidates
- Taani
- osakond
- lähetatud
- juurutamine
- Disain
- detailid
- avastama
- Detection
- Määrama
- määrab
- arenenud
- arendaja
- arenev
- & Tarkvaraarendus
- arenguid
- Dialoog
- erinev
- hoolsus
- suund
- arutama
- deinformatsioon
- Ekraan
- häired
- eristama
- usaldamatust
- Arst
- ei
- Ei tee
- alla
- dr
- ajam
- kaks
- ajal
- e
- E&T
- iga
- Ajalugu
- Varajane
- teenima
- teenitud
- maa
- lihtsam
- lihtne
- Ökonoomika
- majandus
- haridus-
- kasvatajad
- mõju
- tõhusus
- kumbki
- kõrvaldama
- mujal
- EMEA
- tekkimine
- rõhk
- võimaldades
- lõppes
- insener
- Inseneriteadus
- lisaseadmed
- tagama
- Sisse
- üksuste
- üksus
- keskkond
- võrdsus
- vead
- eriti
- asutatud
- hindamine
- Isegi
- sündmused
- areneb
- näide
- näited
- ainult
- Teostama
- kogemus
- Selgitama
- uurima
- uurida
- ulatuslik
- väline
- väljavõte
- hõlbustada
- hõlbustatakse
- asjaolu
- tegurid
- andmed
- FAIL
- võlts
- võlts uudised
- vale
- kuulus
- naine
- väli
- võitlema
- täidab
- lõplik
- finants-
- leidma
- leidmine
- lõpetama
- esimene
- Esimest korda
- Paindlikkus
- keskendunud
- keskendub
- keskendumine
- järgima
- Järel
- eest
- vorm
- formaalne
- foorumid
- Sihtasutus
- alus
- Rajatud
- Raamistik
- Alates
- fu
- täielikult
- funktsioon
- funktsionaalsus
- Mängud
- mäng
- lünki
- SUGU
- Sooline võrdõiguslikkus
- Üldine
- tekitama
- loodud
- teeniva
- põlvkond
- generatiivne
- Generatiivne AI
- saama
- tüdrukud
- GitHub
- antud
- Go
- eesmärk
- suur
- Maa
- garantiid
- olnud
- rakmed
- Olema
- he
- kuulama
- aitama
- aitab
- siin
- siin
- kvaliteetne
- rohkem
- rõhutab
- kõrgelt
- tema
- ajalugu
- omab
- au
- lootusrikas
- elamispind
- Kuidas
- Kuidas
- aga
- HTML
- http
- HTTPS
- inim-
- i
- IBM
- tuvastatud
- if
- ebaseaduslik
- Illustreerima
- pildid
- mõju
- rakendada
- täitmine
- tööriistad
- import
- oluline
- muljetavaldav
- paranenud
- in
- võimetus
- sisaldama
- hõlmab
- Kaasa arvatud
- Inkorporeeritud
- sisaldab
- kasvanud
- Tõstab
- näitab
- eraldi
- tööstusharudes
- info
- teatab
- Infrastruktuur
- esialgne
- sisend
- sees
- paigaldama
- paigaldatud
- Näiteks
- Instituut
- institutsioonid
- integreeritud
- Intelligentsus
- tahtlus
- interaktsioonid
- sisemine
- Internet
- sisse
- sisse
- kutsub
- seotud
- probleem
- küsimustes
- IT
- ITS
- teekond
- jpg
- Json
- kohtunikud
- kenneth
- Teadma
- teadmised
- teatud
- puudus
- keel
- suur
- Hilja
- hiljemalt
- ladina
- käivitatud
- kiht
- viima
- juhtivate
- õppimine
- kõige vähem
- õiguslikult
- laskma
- elu
- Maaülikooli
- nagu
- piirangud
- joon
- lingid
- Linux
- nimekiri
- Loetletud
- kirjandus
- LLM
- loogiline
- enam
- lookup
- armastus
- mac
- masin
- masinõpe
- tehtud
- peamiselt
- jääb
- peamine
- tegema
- TEEB
- Tegemine
- juhitud
- juhtimine
- palju
- Turundus
- mask
- meistrid
- matemaatiline
- matemaatika
- maksimaalne
- mai..
- vahendid
- tähendas
- Meedia
- meditsiini-
- meditsiin
- liige
- liikmed
- Mälu
- mainitud
- Metoodika
- Michigan
- miljon
- miinid
- Väärinformatsioon
- eksitav
- MIT
- Leevendada
- segu
- ML
- mudel
- mudelid
- muutma
- rohkem
- kõige
- liikumine
- mitmekordne
- my
- Nimega
- Nasa
- riiklik
- Natural
- loodus
- Vajadus
- vaja
- võrk
- mitte kunagi
- Uus
- uudised
- järgmine
- ei
- Nobeli laureaat
- normid
- Norra
- märkimisväärne
- märkmik
- nüüd
- number
- objekt
- tähelepanek
- oktoober
- of
- pakutud
- sageli
- Vana
- on
- ONE
- Internetis
- ainult
- Operations
- Arvamus
- or
- et
- originaal
- Muu
- muidu
- meie
- piirjooned
- visandades
- väljund
- tasumata
- üle
- üldine
- enda
- omanikuks
- tempo
- pakend
- lehekülg
- lehekülge
- Paber
- parameetrid
- osa
- sooritama
- Vastu võetud
- Mööduv
- Patendi
- tee
- Muster
- Inimesed
- täiuslik
- täitma
- isiklik
- faas
- phd
- nähtus
- filosoofia
- Füüsika
- tükk
- Keskses
- Platon
- Platoni andmete intelligentsus
- PlatoData
- mängimine
- Punkt
- poliitika
- võimalik
- post
- potentsiaal
- võim
- sisse
- esitatud
- kingitusi
- vajutage
- levinud
- eelmine
- varem
- eelkõige
- Peamine
- põhimõtted
- trükkimine
- Trükipress
- Eelnev
- auhinnad
- Probleem
- protsess
- Protsessid
- tootma
- Produktsioon
- spetsialistid
- sügav
- Programm
- esitama
- pakutud
- anda
- tingimusel
- pakkujad
- annab
- pakkudes
- Psühholoogia
- avalik
- ostma
- eesmärkidel
- Python
- kvaliteet
- kogus
- kiiresti
- raadio
- juhuslik
- vahemikud
- reastatud
- kiire
- kiiresti
- suhe
- jõudma
- Reageerima
- päris maailm
- reaalajas
- põhjus
- saama
- saadud
- retsept
- tunnustamine
- soovitama
- viitama
- viitab
- seotud
- suhteliselt
- asjakohane
- usaldusväärne
- KORDUVALT
- Hoidla
- taotleda
- nõudma
- nõutav
- teadustöö
- resoneerib
- Vahendid
- Reageerida
- vastus
- vastuste
- vastutav
- tagasipöördumine
- Tulu
- Rikas
- Oht
- Roll
- rollid
- voorud
- jooks
- jooksmine
- jookseb
- s
- tagatisi
- salveitegija
- sama
- Säästa
- nägin
- Skaala
- Kool
- Inseneriteaduskond
- teadus
- TEADUSED
- teaduslik
- teadlased
- käsikiri
- SDK
- Otsing
- Osa
- lõigud
- vaata
- valides
- vanem
- tundlik
- Lause
- tunne
- Jada
- teenus
- Teenused
- komplekt
- seade
- Jaga
- jagatud
- Aktsiad
- jagamine
- ta
- Shell
- peaks
- näitama
- sarnane
- Samamoodi
- lihtne
- alates
- õde
- So
- sotsiaalmeedia
- Sotsiaalse meedia
- ühiskondlik
- Ühiskond
- lahendus
- Lahendused
- mõned
- allikas
- lähtekoodi
- Allikad
- Ruum
- Pinge
- eriti
- kiirus
- laiali
- Spreading
- Stage
- standard
- Stanford
- Stanfordi ülikool
- alustatud
- väljavõte
- avaldused
- Ühendriigid
- Sammud
- Peatus
- torm
- Strateegia
- tugevdamine
- struktuur
- Õpilased
- Uuring
- järgnev
- mahukas
- Edukalt
- selline
- soovitama
- KOKKUVÕTE
- Ülelaadimine
- toetama
- kindel
- Kõikuma
- Rootsi
- kiiresti
- süntees
- süsteemid
- lahendada
- Võtma
- võtab
- Ülesanne
- ülesanded
- meeskond
- Tehniline
- tehnika
- tehnikat
- tehnoloogiline
- Tehnoloogia
- telekommunikatsioon
- šabloon
- terminal
- tingimused
- test
- tekst
- tekstiline
- et
- .
- teave
- Allikas
- maailm
- oma
- Neile
- SIIS
- Seal.
- sellega
- seetõttu
- Need
- nad
- mõtlema
- kolmanda osapoole
- see
- need
- arvasin
- Läbi
- läbi kogu
- TIE
- aeg
- ajakava
- et
- kokku
- sümboolne
- märgid
- töövahendid
- koolitatud
- koolitus
- tõsi
- Tõde
- juhendaja
- kaks
- lõpuks
- alla
- mõistmine
- Ühendatud
- Ühendriigid
- Ülikoolid
- Ülikool
- võrratu
- enneolematu
- kuni
- upgrade
- peale
- us
- kasutama
- Kasutatud
- Kasutaja
- Kasutajad
- kasutusalad
- kasutamine
- kasutades
- väärtus
- eri
- suur
- otsus
- kinnitatud
- kontrollima
- versioon
- väga
- kaudu
- Video
- Videomängude
- visiit
- oli
- we
- web
- veebiteenused
- Hästi
- M
- millal
- kas
- mis
- kuigi
- WHO
- kogu
- miks
- Wikipedia
- will
- aknad
- koos
- jooksul
- naine
- Naised
- Võitis
- sõna
- sõnad
- Töö
- töötas
- töövoog
- töö
- maailm
- väärt
- Vale
- aastat
- sa
- Sinu
- sephyrnet