CCC از سه جلسه علمی در کنفرانس سالانه AAAS امسال پشتیبانی کرد، و در صورتی که نتوانستید شخصاً در آن شرکت کنید، ما هر جلسه را جمع بندی خواهیم کرد. در این هفته، ما نکات برجسته ارائه شده توسط پانل های جلسه را خلاصه خواهیم کرد.مدلهای زبان بزرگ: دستیاران مفید، شرکای عاشقانه یا هنرمندان مخالف؟” این پانل، توسط دکتر ماریا جینی، عضو شورای CCC و استاد علوم و مهندسی کامپیوتر در دانشگاه مینه سوتا، برجسته شد دکتر ایسی کمرمدیر عامل AI Frontiers در Microsoft Research، دکتر هال داومه سوم، استاد علوم کامپیوتر در دانشگاه مریلند، و دکتر جاناتان میاستاد علوم کامپیوتر در موسسه علوم اطلاعات دانشگاه کالیفرنیای جنوبی.
مدلهای زبان بزرگ امروزه در خط مقدم گفتگوها در جامعه قرار دارند، و هیئت منصفه در صورتی که با هیاهویی که پیرامون آنها وجود دارد، زندگی کنند، نمیتوانند. اعضای پانل این جلسه AAAS به احتمالات، چالش ها و پتانسیل های LLM پرداختند.
اولین شرکت کننده در پانل، دکتر ایس کامار (پژوهش مایکروسافت) بود. او وضعیت فعلی هوش مصنوعی را به عنوان یک "مرحله گذار" توصیف کرد. او به عنوان فردی که تغییرات هوش مصنوعی در صنعت و رشد تصاعدی در مدلهای یادگیری عمیق را دیده است که افراد کمی پیشبینی میکردند تا سال 2024 ادامه پیدا کند، دیدگاه منحصربهفردی ارائه کرد.
این رشد ناشی از افزایش مقدار دادههایی است که LLMها روی آن آموزش میبینند و معماری بزرگتری که ترانسفورماتور نامیده میشود. دیدگاه جالبی که دکتر کامار در نمودار به اشتراک گذاشت این است که مدلها به سرعت در حال مقیاسبندی هستند، زیرا در ابتدا فقط برای یک کار خاص آموزش دیده بودند. وظیفه ای که می توانستند با اطمینان انجام دهند. ChatGPT نشان داد که اگر به اندازه کافی بزرگ مقیاس کنید، از جمله تعداد پارامترهایی که یک مدل در نظر میگیرد، مدلها میتوانند کارها را با عملکرد مشابه مدلی که برای تکمیل وظایف مشابه آموزش داده شده است، شروع کنند.
این تعریف انتقال فاز LLM است: مدلها دیگر نیازی به آموزش اختصاصی برای یک کار خاص ندارند، اما میتوانند به طور کلی آموزش داده شوند و سپس بسیاری از وظایف را انجام دهند. و هیچ نشانه ای از کند شدن رشد این قابلیت ها وجود ندارد.
دکتر کامار به زودی به GPT-4 دسترسی داشت، و در طول زمان طولانی خود که آن را آزمایش می کرد، تحت تأثیر پیشرفت های قابل توجه آن قرار گرفت که با مقیاس و داده ها همراه بود و این واقعیت که می توانست به طور همزمان وظایف مختلفی را انجام دهد.
آینده برای این LLM ها چه خواهد بود؟ دکتر کامار پیش بینی می کند که LLM فراتر از زبان انسانی است و زبان ماشین را یاد می گیرد و می تواند بین دو زبان ترجمه کند. این امر قابلیتهای مدالیته را در ورودی و خروجی افزایش میدهد، که میتواند به مدلها منجر شود که نه تنها زبان، بلکه اقدامات و پیشبینیهایی را در رفتارها ایجاد کنند.
بعد، دکتر کامار در مورد انتقال فاز قابل توجهی که در محاسبات رخ می دهد، توضیح داد. امروزه سیستمها بهطور بسیار متفاوتی توسعه مییابند، و این توسعه مستلزم ایجاد یک الگوی محاسباتی جدید است که در حال حاضر فقط سطح آن را بررسی کردهایم. نحوه تعامل ما با رایانهها در سالهای آینده بسیار متفاوت به نظر میرسد و این نیاز به تفکر مجدد در مورد تعامل انسان و رایانه (HCI) دارد.
تغییر دیگر روشی است که انسان ها به سمت جلو کار می کنند. مایکروسافت مطالعاتی انجام داده است مبنی بر اینکه بهره وری کارگران می تواند از نظر خطوط کد نوشته شده با کمک هوش مصنوعی دو برابر شود. این یک شاهکار باورنکردنی است، اما نحوه عملکرد این فناوری و منبع هوش آن تا حد زیادی ناشناخته است، بنابراین سوالات تحقیقاتی زیادی در این زمینه وجود دارد.
همچنین سوالات زیادی در مورد سوء استفاده احتمالی از LLMهایی مانند این وجود دارد. نگرانی هایی در مورد انصاف، خطرات جمعیتی متفاوت و سایر پیامدهای شدیدتر وجود دارد. در حالی که پتانسیل زیادی برای کشف علمی وجود دارد، پتانسیل زیادی برای آسیب نیز وجود دارد. برای مثال، متقاعد کردن والدین به اینکه بچههایشان را واکسینه نکنند، یک کودک برای انجام کار بد، یا متقاعد کردن کسی که دنیا مسطح است. تلاش های ایمنی زیادی برای توسعه LLM انجام شده است و منبع باز می تواند برای پیشرفت در این زمینه نیز بسیار مفید باشد.
دکتر کامار سپس سؤالاتی را برای جامعه علمی مطرح کرد:
- چگونه علم با اختلال هوش مصنوعی تغییر خواهد کرد؟
- آیا ما برای تغییر نحوه آموزش و تربیت نسل بعدی گام برمی داریم؟
- آیا زیرساخت های تکنولوژیکی برای بهره مندی از این انتقال فاز ایجاد می کنید؟
- آیا ما نسل های آینده را برای دنیای جدید آماده می کنیم؟
در نهایت، دکتر کامار تاکید کرد که یکی از جنبه های اصلی انتقال فاز که قابل توجه است، سرعت توسعه LLM ها است. این مدل ها در مدت زمان بسیار کوتاهی به طور قابل توجهی بهبود می یابند و محققان محاسباتی کارهای زیادی برای انجام دادن دارند.
دومین پانل، دکتر هال داومه III (دانشگاه مریلند)، سخنرانی خود را با توضیح اینکه مدلهای هوش مصنوعی باید برای کمک به افراد در انجام کارهایی که میخواهند انجام دهند، شروع کرد. کار انسان را تقویت کند، نه خودکار کردن. این دیدگاه از اتوماسیون از دهه 60 جامعه را فرا گرفته است. به جای کمک به مردم در بازی بهتر شطرنج، دانشمندان سیستمی طراحی کردند که به تنهایی شطرنج بازی می کند.
این فلسفه راه به جایی نمی برد. هوش مصنوعی امروز وقتی به اندازه کافی هوشمند باشد که بتواند یک کار را به تنهایی انجام دهد، هنوز ارزش خبری دارد. این در اعماق خون هوش مصنوعی است. قبل از صرف زمان و هزینه برای خودکارسازی یک سیستم، ابتدا باید مکث کنیم و بپرسیم آیا این به نفع ماست؟
دکتر داومه مفهوم تقویت را مطرح کرد: چگونه می توان از هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار استفاده کرد؟ سیستم هایی مانند Github Copilot بهره وری را افزایش می دهند، اما افزایش بهره وری کافی نیست. یکی از کاربران این سیستم اظهار داشت که به آنها اجازه میدهد روی بخشهایی از کدنویسی که سرگرمکننده هستند تمرکز کنند، که بسیار بیشتر با نحوه ساخت هوش مصنوعی مطابقت دارد.
محققان هوش مصنوعی نباید بخواهند بخش هایی از شغل افراد را که سرگرم کننده است حذف کنند. آنها باید حذف مشقت بار را در اولویت قرار دهند. این باید زندگی انسان ها را بهبود بخشد نه اینکه صرفاً سود یک شرکت را بهبود بخشد.
دکتر داومه مقالهای را نوشت که این نکات را مطرح میکرد، و این استدلال متضاد ظاهر شد که از منظر فنی، ساختن سیستمهایی با استفاده از فناوری یادگیری ماشین به طور خاص، اغلب بهطور خودکار بسیار آسانتر از تقویت آن است. این به این دلیل است که دادههای لازم برای آموزش سیستمی که یک سیستم را آموزش میدهد به راحتی بدست میآید. ما این اطلاعات را با انجام کارهایمان ارائه می کنیم، و آموزش ML برای تقلید از رفتار انسان آسان است. آموزش یک سیستم برای کمک به انجام یک کار بسیار سخت تر است. این اطلاعات در میان بررسی های متون NSF، نوشتن روی یک تکه کاغذ توسط برنامه نویس، و غیره پراکنده است. داده های لازم برای کمک به انسان در انجام وظایف ثبت نمی شود.
یکی دیگر از جنبه های کلیدی ساخت سیستم های مفید این است که از کاربر بپرسیم چه سیستم هایی برای زندگی آنها مفید است. به عنوان مثال، نیازهای افراد نابینا با نیازهای افراد بینا بسیار متفاوت است (که با نیازهای افراد بینا نیز متفاوت است. فکر می کنم نیازهای افراد نابینا است). نمونهای که دکتر داومه به اشتراک گذاشت این بود که یک سیستم بینایی ممکن است نشان دهد که یک شی یک قوطی نوشابه است، اما یک فرد نابینا معمولاً میتواند آن را به تنهایی تشخیص دهد. مواد تشکیل دهنده سودا برای آنها بسیار مفیدتر است. شکاف عظیمی بین کیفیت پاسخهای یک سیستم به درک ساده سؤالات تا پاسخگویی به سؤالات دسترسی وجود دارد و این شکاف در حال افزایش است.
یک مثال اضافی از اهمیت تعیین اولین نیازهای جامعه قبل از ایجاد فناوری برای "کمک" به آنها، تعدیل محتوا است. بسیاری از ناظران محتوای داوطلب در این کار شرکت می کنند زیرا می خواهند جهان را به مکانی بهتر تبدیل کنند و به ایجاد جامعه ای که فکر می کنند مهم است کمک کنند. وقتی از آنها پرسیده میشود که چه نوع ابزاری میخواهند به نقش خود کمک کند، اغلب نمیخواهند کارشان کاملاً خودکار باشد، آنها فقط میخواهند بخشهای خستهکننده مانند جستجوی تاریخچه چت آسانتر شود.
دکتر داومه این بحث را با یک مثال آخر از مادر ماشین دوستش که عاشق ماشین است و از رانندگی با ماشین های اتوماتیک امتناع می کند، به پایان می رساند. او گیربکس دستی را انتخاب می کند و داشتن این انتخاب برای او بسیار مهم است. مردم باید کنترل داشته باشند که آیا می خواهند وظایفشان خودکار شود یا نه.
دکتر داومه گفتگو را با ارائه جایگزین هایی برای رویکردهای فعلی به فناوری دسترسی ادامه می دهد. به عنوان مثال، هنگام ساخت ابزاری در مورد تشخیص زبان اشاره، به جای اینکه اینترنت را برای ویدیوهایی از افراد امضاء کنند (که رضایت و نگرانی های زیادی در مورد حفظ حریم خصوصی دارد، بعلاوه بیشتر این ویدیوها مربوط به حرفه ای ها و بدون سر و صدای پس زمینه/حواس پرتی است که نمی شود) واقع بینانه)، با جامعه ارتباط برقرار کنید و پروژه ای را آغاز کنید که آنها را قادر می سازد ویدیوها را برای آموزش ابزارها ارسال کنند. استراتژیهای جامعه اول مانند اینها اخلاقیتر و مسئولیتپذیرتر هستند و به کاربران کنترل بیشتری میدهند.
دکتر داومه نتیجه می گیرد که LLM و سایر ابزارها باید برای اولویت دادن به سودمندی، نه هوش، توسعه داده شوند. هرچه مفیدتر باشد، بیشتر به افراد کمک میکند کاری را انجام دهند که نمیتوانند یا نمیخواهند انجام دهند، به جای خودکار کردن کاری که مردم قبلاً به خوبی انجام میدهند و از آن لذت میبرند.
دکتر جاناتان می (موسسه علوم اطلاعات دانشگاه کالیفرنیای جنوبی) سخنران بعدی بود و سخنرانی خود را با تأمل در موضوع کنفرانس آغاز کرد: «به سوی علم بدون دیوار». او معتقد است که در حالی که توسعه اخیر LLM دیوارها را برای برخی افراد از بین می برد، برای بسیاری در حال ایجاد دیوار است.
او ابتدا بحث می کند که چگونه اینترنت بسیاری از موانع را برای انجام تحقیقات کاهش داد. زمانی که او 17 سال داشت از خود پرسید که چرا جنگ ستارگان و ارباب حلقهها نقشههای بسیار مشابهی دارند و مجبور شد به سمت کتابخانه برود و کتابی را پیدا کند که پاسخ آن را داشته باشد. او برای پایاننامه دکترای خود تحقیقاتی با ریسکهای بالاتر اما به همان اندازه سخت انجام داد، اما در پایان دوران تحصیلش، صفحهای در ویکیپدیا در مورد این موضوع ایجاد شد، و سپس جستجوی اینترنتی، و اکنون تحقیق بدون ماشین معمول است.
دکتر می در ادامه گفت که او احساس ممتاز بودن در جمعیت شناسی برای مخاطبان هدف LLM می کند. او اغلب کدنویسی نمیکند و هرگز مهارتهای کدنویسی زیادی را یاد نگرفت، اما زمانی که برای کارش به آن نیاز داشت، میتواند از ChatGPT بپرسد و کار فوقالعادهای انجام میدهد.
با این حال، دیوارهای زیادی برای گسترش کاربرد LLM وجود دارد:
- دیوارهای زبان: مدلها هر چه دادههای بیشتری را آموزش ببینند بهتر کار میکنند. در حالی که LLM های تجاری امروزی چند زبانه هستند، آنها به شدت به سمت انگلیسی وزن دارند. به عنوان مثال، ChatGPT در 92٪ زبان انگلیسی آموزش دیده است. علاوه بر این، داده های دستورالعمل، که "سس مخفی" LLM ها هستند، اکثریت قریب به اتفاق انگلیسی هستند (به عنوان مثال 96٪ از ChatGPT). در حال حاضر تلاشهای بسیار کمی برای بهبود عملکرد چندزبانی این مدلها با وجود شکافهای عملکرد سیستمی در آزمایشهای موجود انجام شده است، که به دلیل اجماع عمومی مبنی بر حل شدن ترجمه ماشینی (MT) منطقی است و تلاشها باید روی کارهای دیگر متمرکز شوند.
- دیوارهای هویت: اگر از ChatGPT بپرسید که در کریسمس چه کاری باید انجام دهید، بر روی فعالیت ها و سنت های مختلفی تمرکز می کند که می توانید در آن شرکت کنید. اشاره نمی کند که می توانید سر کار بروید. نشان داده شده است که LLM ها هنگام توصیف گروه های جمعیتی مختلف رفتار متفاوتی دارند و احساسات منفی بیشتری را بیان می کنند و حتی در برخی موارد سمیت آشکار دارند. احتمال وجود جملات کلیشهای وجود دارد که میتواند در جوامعی مانند LGBTQ+ یا یهودی آسیب ایجاد کند. در سراسر هیئت، سوگیری زیادی وجود دارد و این پیامدهایی در تصمیم گیری مستقر دارد. برخی از پادمانها تعبیه شدهاند، و سؤالات صریحتر کاوشگر احتمال کمتری برای دریافت پاسخهای سمی دارند، اما مدلها بهطور احتمالی عبارات و نتایج کلیشهای را ترجیح میدهند، و این جایی است که مضراتی وجود دارد، بهویژه زمانی که از مدلهایی در قابلیتهای پاییندستی استفاده میکنند، جایی که شما نمیبینید. خروجی (یعنی واجد شرایط بودن وام). او مثالی از LLMها ارائه داد که هنگام ایجاد چهره افراد بر اساس شغلشان، سوگیری نشان می دهند. مشاغل با درآمد کمتر به عنوان زنان و اقلیت ها نشان داده می شوند، در حالی که مشاغل با درآمد بالاتر مردان سفیدپوست هستند.
- دیوارهای محیطی (نرم افزار): LLM ها برای تولید و اجرا به مقدار قابل توجهی انرژی نیاز دارند. حتی "متوسط ترین" LM ها 3 برابر بیشتر از انرژی سالانه مصرف یک نفر مصرف می کنند. همچنین شکاف قابل توجهی در دادهها برای بزرگترین مدلهای زبان مانند ChatGPT وجود دارد، اما شرکتهای صاحب آنها به صراحت دسترسی به مصرف انرژی خود را رد میکنند.
- دیوارهای محیطی (سختافزار): برای تولید تراشهها، که همه LLMها به آن نیاز دارند، به «مواد درگیر» مانند تانتالیوم (معادل شده در کنگو) و هافنیوم (معادل شده در سنگال و روسیه) نیاز دارید. در ایالات متحده، شرکت ها قرار است میزان مواد معدنی مورد استفاده خود را گزارش کنند، اما ایالات متحده به طور علنی کاهش استفاده از این مواد را نشان می دهد، که نمی تواند درست باشد. فراتر از آن، مشکلات اجتماعی-سیاسی زیادی مانند محدودیت چین برای ژرمانیوم و گالیوم در تلافی محدودیت های صادراتی ایالات متحده وجود دارد.
دکتر می بیان میکند که این دستهبندیها برخی از بسیاری از مسائل پاییندستی را برای آسیبهای ناشی از LLMها و مواردی که افراد سود نمیبرند، نشان میدهند. دلیلی برای نگرانی وجود دارد، اما فرصتهایی برای تحقیقات و/یا تغییرات رفتاری نیز وجود دارد که میتواند برخی از این آسیبها را کاهش دهد:
- زبان: بودجه تحقیقاتی بیشتری را به چند زبانه بودن اختصاص دهید (نه فقط ترجمه سلطه جویانه به انگلیسی و از انگلیسی).
- هویت: تحقیق از پایین به بالا و جامعه فراگیر. اصلاح مدل و تست قبل از استقرار
- محیط: توسعه الگوریتمی که از داده های کمتری استفاده می کند و پارامترهای کمتری را تغییر می دهد (مانند LoRA، آداپتورها، غیر RL PO). در مورد محاسبات با وجدان باشید و بر باز بودن در سطوح نظارتی پافشاری کنید
دکتر می پانل را با تکرار این نکته دکتر داومه به پایان رساند که افراد باید در هنگام تعامل با LLM از همان طریقی که میخواهند بهره ببرند، و این باید در مرحله توسعه مورد توجه قرار گیرد.
از اینکه خواندید بسیار سپاسگزارم و لطفاً فردا برای خواندن خلاصه بخش پرسش و پاسخ جلسه هماهنگ شوید.
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
- PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
- PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
- منبع: https://feeds.feedblitz.com/~/874484594/0/cccblog~CCC-AAAS-Large-Language-Models-Helpful-Assistants-Romantic-Partners-or-Con-Artists-Part-One/
- : دارد
- :است
- :نه
- :جایی که
- $UP
- 1
- 17
- 2024
- 225
- 300
- 7
- a
- قادر
- درباره ما
- دسترسی
- دسترسی
- انجام دادن
- حساب
- در میان
- اقدامات
- فعالیت ها
- اضافی
- خطاب
- خطاب به
- AI
- هوش مصنوعی در صنعت
- مدل های هوش مصنوعی
- الگوریتم
- معرفی
- قبلا
- همچنین
- جایگزین
- در میان
- مقدار
- an
- و
- سالیانه
- پاسخ
- پاسخ
- پیش بینی
- پیش بینی می کند
- هر جا
- رویکردها
- معماری
- هستند
- محدوده
- دور و بر
- هنرمندان
- AS
- پرسیدن
- خواهان
- ظاهر
- جنبه
- همکاری
- دستیاران
- کمک
- At
- مراجعه كردن
- حضار
- تقویت کردن
- خودکار بودن
- خودکار
- اتوماتیک
- اتوماسیون
- اتوماسیون
- زمینه
- بد
- موانع
- مستقر
- BE
- زیرا
- بوده
- قبل از
- آغاز شد
- رفتار
- رفتار
- بودن
- سود
- سودمند است
- بهتر
- میان
- خارج از
- تعصب
- بلاگ
- خون
- تخته
- کتاب
- خسته کننده
- پایین
- ساختن
- بنا
- ساخته
- اما
- by
- کالیفرنیا
- نام
- آمد
- CAN
- نمی توان
- قابلیت های
- اتومبیل
- مورد
- موارد
- دسته
- علت
- ایجاد می شود
- CCC
- وبلاگ CCC
- شورای CCC
- چالش ها
- تغییر دادن
- تبادل
- گپ
- GPT چت
- شطرنج
- کودک
- چین
- چیپس
- انتخاب
- انتخاب می کند
- کریسمس
- رمز
- برنامه نویسی
- بیا
- می آید
- آینده
- تجاری
- جوامع
- انجمن
- شرکت
- شرکت
- کامل
- تکمیل
- محاسبه
- کامپیوتر
- علم کامپیوتر
- کامپیوتر
- محاسبه
- مفهوم
- نگرانی
- نگرانی ها
- نتیجه گیری می کند
- انجام
- انجام
- کنفرانس
- تضاد
- کنگو
- اجماع
- رضایت
- عواقب
- مصرف
- محتوا
- ادامه دادن
- ادامه داد:
- ادامه
- کنترل
- گفتگو
- گفتگو
- هسته
- میتوانست
- شورا
- ایجاد شده
- ایجاد
- جاری
- در حال حاضر
- داده ها
- تصمیم گیری
- کاهش
- عمیق
- یادگیری عمیق
- تعریف
- جمعیتی
- مستقر
- شرح داده شده
- توصیف
- طراحی
- با وجود
- تعیین
- توسعه
- در حال توسعه
- پروژه
- DID
- مختلف
- متفاوت است
- مدیر
- کشف
- بحث می کند
- گفتگو
- قطع
- do
- میکند
- نمی کند
- عمل
- آیا
- دو برابر
- پایین
- dr
- راندن
- دو
- در طی
- e
- هر
- در اوایل
- آسان تر
- ساده
- تعلیم دادن
- تلاش
- شایستگی
- ظهور
- تاکید
- توانمندسازی
- پایان
- انرژی
- مصرف انرژی
- تعامل
- مهندسی
- انگلیسی
- بالا بردن
- لذت بردن
- عظیم
- کافی
- به همان اندازه
- به خصوص
- و غیره
- اخلاقی
- حتی
- مثال
- موجود
- منبسط
- توضیح دادن
- به صراحت
- نمایی
- رشد نمایی
- صادرات
- بیان می کند
- بیان کننده
- وسیع
- چهره ها
- واقعیت
- عدالت
- شاهکار
- ویژه
- خطا
- کمی از
- کمتر
- نهایی
- پیدا کردن
- نام خانوادگی
- صاف
- تمرکز
- متمرکز شده است
- تمرکز
- برای
- خط مقدم
- به جلو
- از جانب
- مرز
- کاملا
- سرگرمی
- بودجه
- بیشتر
- آینده
- شکاف
- شکاف
- به
- سوالات عمومی
- عموما
- تولید می کنند
- مولد
- نسل
- نسل ها
- GitHub
- دادن
- Go
- رفتن
- رفته
- گراف
- بزرگ
- گروه ها
- رشد
- بود
- سخت تر
- سخت افزار
- صدمه
- مضرات
- آیا
- هیدروکلراید
- he
- به شدت
- کمک
- مفید
- کمک
- او
- زیاد
- بالاتر
- های لایت
- خود را
- تاریخ
- نگه داشتن
- چگونه
- HTTPS
- انسان
- انسان
- هیپ
- i
- if
- اهمیت
- مهم
- تحت تاثیر قرار
- بهبود
- ارتقاء
- بهبود
- in
- از جمله
- افزایش
- افزایش
- باور نکردنی
- افراد
- صنعت
- اطلاعات
- شالوده
- در ابتدا
- وارد کردن
- ورودی
- بینش
- نمونه
- در عوض
- موسسه
- اطلاعات
- هوشمند
- تعامل
- تعامل
- اثر متقابل
- علاقه
- جالب
- اینترنت
- به
- مسائل
- IT
- ITS
- یهودی
- کار
- شغل ها
- جاناتان
- JPEG
- تنها
- کلید
- بچه ها
- نوع
- زبان
- زبان ها
- بزرگ
- تا حد زیادی
- بزرگتر
- بزرگترین
- رهبری
- یاد گرفتن
- آموخته
- یادگیری
- کمتر
- اجازه
- کتابخانه
- زندگی
- پسندیدن
- احتمالا
- لاین
- خطوط
- ادبیات
- زندگی
- زندگی
- LLM
- وام
- دیگر
- نگاه کنيد
- به دنبال
- ارباب حلقه ها
- خیلی
- دوست دارد
- کاهش
- کاهش
- دستگاه
- فراگیری ماشین
- اکثریت
- ساخت
- باعث می شود
- ساخت
- مدیریت
- مدیر عامل
- کتابچه راهنمای
- بسیاری
- مریم
- مریلند
- مصالح
- حداکثر عرض
- ممکن است..
- عضو
- ذکر
- مایکروسافت
- قدرت
- ذهن
- مین گذاری
- مواد معدنی
- اقلیت
- سوء استفاده
- کاهش
- ML
- مدل
- مدل
- اعتدال
- مادر
- پول
- بیش
- اکثر
- متحرک
- MT
- بسیار
- لازم
- نیاز
- نیازهای
- منفی
- هرگز
- جدید
- خبرساز
- بعد
- نه
- اکنون
- NSF
- عدد
- هدف
- اتفاق می افتد
- of
- ارائه
- غالبا
- on
- یک بار
- ONE
- فقط
- باز کن
- باز بودن
- فرصت ها
- or
- سفارش
- دیگر
- ما
- خارج
- نتایج
- تولید
- کاملا
- خود
- با ما
- تابلو
- مقاله
- نمونه
- پارامترهای
- پدر و مادر
- بخش
- ویژه
- شرکای
- بخش
- توقف
- پرداخت
- مردم
- انجام
- کارایی
- دوره
- شخص
- چشم انداز
- فرا گرفته است
- فاز
- دکترا
- فلسفه
- قطعه
- محل
- افلاطون
- هوش داده افلاطون
- PlatoData
- بازی
- نقش
- لطفا
- به علاوه
- PO
- نقطه
- نقطه
- بخشی
- مطرح
- فرصت
- پتانسیل
- پیش بینی
- ترجیح می دهند
- آماده
- ارایهها در همایشهای علمی
- قبلا
- اولویت بندی
- خلوت
- ممتاز
- به احتمال زیاد
- احتمالات
- مشکلات
- تولید کردن
- بهره وری
- حرفه ای
- معلم
- برنامهنویس
- پیشرفت
- پروژه
- ارائه
- عمومی
- تحت فشار قرار دادند
- پرسش و پاسخ
- کیفیت
- سوالات
- بالا بردن
- سریعا
- نسبتا
- رسیدن به
- خواندن
- مطالعه
- واقع بینانه
- واقعا
- خلاصه
- گرفتن
- اخیر
- به رسمیت شناختن
- ثبت
- بازتاب
- تنظیم کننده
- تکرار
- قابل توجه
- برداشتن
- از بین بردن
- گزارش
- نیاز
- تحقیق
- محققان
- پاسخ
- مسئوليت
- محدود کردن
- محدودیت های
- فاش کردن
- بررسی
- خطرات
- نقش
- دویدن
- روسیه
- پادمان
- ایمنی
- همان
- گفته
- مقیاس
- مقیاس گذاری
- پراکنده
- علم
- علوم
- علمی
- دانشمندان
- جستجو
- دوم
- دیدن
- مشاهده گردید
- حس
- احساس
- جلسه
- جلسات
- به اشتراک گذاشته شده
- او
- کوتاه
- باید
- نشان داد
- نمایش
- نشان داده شده
- امضاء
- قابل توجه
- به طور قابل توجهی
- امضای
- نشانه ها
- مشابه
- به سادگی
- پس از
- تنها
- مهارت ها
- کند شدن
- So
- جامعه
- نرم افزار
- برخی از
- کسی
- چیزی
- سپارش
- جنوبی
- گوینده
- خاص
- به طور خاص
- سرعت
- هزینه
- صحنه
- ستاره
- جنگ ستارگان
- شروع
- آغاز شده
- اظهارات
- وضعیت
- مراحل
- هنوز
- استراتژی ها
- مطالعات
- در حال مطالعه
- ارسال
- خلاصه کردن
- عرضه
- پشتیبانی
- مفروض
- سطح
- اطراف
- سیستم
- سیستمیک
- سیستم های
- طول می کشد
- مصرف
- صحبت
- هدف
- کار
- وظایف
- فنی
- فنی
- پیشرفته
- گفتن
- قوانین و مقررات
- تست
- تست
- نسبت به
- که
- La
- آینده
- نمودار
- جهان
- شان
- آنها
- موضوع
- سپس
- آنجا.
- اینها
- پایان نامه
- آنها
- اشیاء
- فکر می کنم
- این
- این هفته
- سه
- زمان
- به
- امروز
- امروز
- فردا
- ابزار
- ابزار
- بالا
- موضوع
- طرف
- قطار
- آموزش دیده
- دگرگون کردن
- ترانسفورماتور
- انتقال
- ترجمه کردن
- ترجمه
- انتقال
- درست
- اهنگ
- دو
- به طور معمول
- درک
- منحصر به فرد
- دانشگاه
- ناشناخته
- us
- استفاده کنید
- استفاده
- مفید
- کاربر
- کاربران
- استفاده
- با استفاده از
- وسیع
- بسیار
- فیلم های
- دید
- بصری
- داوطلب
- می خواهم
- بود
- مسیر..
- we
- هفته
- خوب
- بود
- چی
- چه زمانی
- در حالیکه
- که
- در حین
- سفید
- WHO
- چرا
- بطور گسترده
- ویکیپدیا
- اراده
- با
- بدون
- زنان
- مهاجرت کاری
- با این نسخهها کار
- جهان
- خواهد بود
- پیچیده
- نوشته
- کتبی
- سال
- شما
- زفیرنت