Valeuutiset, jotka määritellään uutisiksi, jotka välittävät tai sisältävät vääriä, väärennettyjä tai tarkoituksella harhaanjohtavia tietoja, ovat olleet olemassa jo painokoneen ilmestymisestä lähtien. Valeuutisten ja disinformaation nopea leviäminen verkossa ei vain petä yleisöä, vaan sillä voi myös olla syvällinen vaikutus yhteiskuntaan, politiikkaan, talouteen ja kulttuuriin. Esimerkkejä:
- Epäluottamuksen kasvattaminen mediaa kohtaan
- Demokraattisen prosessin horjuttaminen
- Väärän tai huonon tieteen levittäminen (esimerkiksi vaxin vastainen liike)
Tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML) edistysaskeleet ovat tehneet valeuutisten luomiseen ja jakamiseen tarkoitettujen työkalujen kehittämisestä entistä helpompaa. Varhaisia esimerkkejä ovat kehittyneet sosiaaliset robotit ja automatisoidut tilit, jotka lisäävät valeuutisten levittämisen alkuvaihetta. Yleisesti ei ole triviaalia, että yleisö määrittää, ovatko tällaiset tilit ihmisiä vai botteja. Lisäksi sosiaaliset robotit eivät ole laittomia työkaluja, ja monet yritykset ostavat niitä laillisesti osana markkinointistrategiaansa. Siksi ei ole helppoa hillitä sosiaalisten robottien käyttöä systemaattisesti.
Viimeaikaiset löydöt generatiivisen tekoälyn alalla mahdollistavat tekstisisällön tuotannon ennennäkemättömällä nopeudella suurten kielimallien (LLM) avulla. LLM:t ovat generatiivisia tekoälytekstimalleja, joissa on yli miljardi parametria ja jotka helpottavat korkealaatuisen tekstin synteesiä.
Tässä viestissä tutkimme, kuinka voit käyttää LLM:itä käsitelläksesi vallitsevaa valeuutisten havaitsemisongelmaa. Suosittelemme, että LLM:t ovat riittävän edistyneitä tähän tehtävään, varsinkin jos parannettuja kehotustekniikoita, kuten Ajatusketju ja suhtautua käytetään yhdessä tiedonhakutyökalujen kanssa.
Havainnollistamme tätä luomalla a LangChain sovellus, joka uutisen perusteella ilmoittaa käyttäjälle luonnollisella kielellä, onko artikkeli totta vai väärennettyä. Ratkaisu käyttää myös Amazonin kallioperä, täysin hallittu palvelu, joka mahdollistaa Amazonin ja kolmannen osapuolen mallintarjoajien perusmallit (FM:t) saataville AWS-hallintakonsoli ja API:t.
LLM:t ja valeuutiset
Fake news -ilmiö alkoi kehittyä nopeasti Internetin ja erityisesti sosiaalisen median tulon myötä (Nielsen et ai., 2017). Sosiaalisessa mediassa valeuutiset voivat jakaa nopeasti käyttäjän verkostossa, jolloin yleisö muodostaa väärän kollektiivisen mielipiteen. Lisäksi ihmiset usein levittävät valeuutisia impulsiivisesti jättäen huomioimatta sisällön tosiasiallisuuden, jos uutinen resonoi heidän henkilökohtaisten normiensa kanssa (Tsipursky et ai. 2018). Yhteiskuntatieteellinen tutkimus on ehdottanut, että kognitiivinen harha (vahvistusharha, kelkkavaikutelma ja valintaa tukeva harha) on yksi keskeisistä tekijöistä järjettömien päätösten tekemisessä sekä valeuutisten luomisen että kulutuksen suhteen.Kim, et ai., 2021). Tämä tarkoittaa myös sitä, että uutisten kuluttajat jakavat ja kuluttavat tietoa vain uskomustensa vahvistamiseen.
Generatiivisen tekoälyn kyky tuottaa tekstillistä ja rikasta sisältöä ennennäkemättömällä nopeudella pahentaa valeuutisten ongelmaa. Mainitsemisen arvoinen esimerkki on deepfake-tekniikka – eri kuvien yhdistäminen alkuperäiseen videoon ja erilaisen videon luominen. Sen lisäksi, että ihmistoimijat tuovat sekoitukseen disinformaatiota, LLM:t lisäävät kokonaan uusia haasteita:
- Tosiasialliset virheet – LLM:illä on lisääntynyt riski saada asiavirheitä, mikä johtuu heidän koulutuksensa luonteesta ja kyvystään olla luova luoessaan lauseen seuraavia sanoja. LLM-koulutus perustuu toistuvaan mallin esittämiseen epätäydellisellä syötteellä ja sitten ML-harjoitustekniikoiden käyttämiseen, kunnes se täyttää aukot oikein, jolloin opitaan kielen rakennetta ja kielipohjaista maailmanmallia. Näin ollen, vaikka LLM:t ovat loistavia kuvioiden yhdistäjiä ja yhdistäjiä ("stokastiset papukaijat"), he epäonnistuvat useissa yksinkertaisissa tehtävissä, jotka vaativat loogista päättelyä tai matemaattista päättelyä ja voivat hallusinoida vastauksia. Lisäksi lämpötila on yksi LLM-syöteparametreista, joka ohjaa mallin käyttäytymistä luotaessa seuraavaa sanaa lauseessa. Valitsemalla korkeamman lämpötilan malli käyttää pienemmän todennäköisyyden sanaa, mikä antaa satunnaisemman vastauksen.
- Pitkähkö – Luodut tekstit ovat yleensä pitkiä ja niistä puuttuu selkeästi määritelty yksittäisten tosiasioiden tarkkuus.
- Faktantarkistuksen puute – Tekstin luontiprosessin aikana tapahtuvaan faktan tarkistamiseen ei ole saatavilla standardoituja työkaluja.
Kaiken kaikkiaan ihmisen psykologian ja tekoälyjärjestelmien rajoitusten yhdistelmä on luonut täydellisen myrskyn valeuutisten ja väärän tiedon leviämiselle verkossa.
Ratkaisun yleiskatsaus
LLM:t osoittavat erinomaisia kykyjä kielten luomisessa, ymmärtämisessä ja harvoin oppimisessa. He ovat koulutettuja valtavaan Internetin tekstikorpukseen, jossa poimitun luonnollisen kielen laatu ja tarkkuus eivät välttämättä ole varmoja.
Tässä viestissä tarjoamme ratkaisun valeuutisten havaitsemiseen perustuen sekä ajatusketjun että uudelleentoimimisen (Reasoning and Acting) -kehotuksiin. Ensin käsittelemme näitä kahta nopeaa suunnittelutekniikkaa, sitten näytämme niiden toteutuksen LangChainin ja Amazon Bedrockin avulla.
Seuraavassa arkkitehtuurikaaviossa kuvataan ratkaisu valeuutistenpaljastimellemme.
Käytämme osajoukkoa FEVER-tietojoukko joka sisältää väitteen ja väitteen perustotuuden, joka osoittaa vääriä, totta tai todentamattomia väitteitä (Thorne J. et ai., 2018).
Työnkulku voidaan jakaa seuraaviin vaiheisiin:
- Käyttäjä valitsee yhden väitteistä tarkistaakseen, onko se väärennös vai totta.
- Lausunto ja valeuutisten havaitsemistehtävä sisällytetään kehotteeseen.
- Kehote välitetään LangChainille, joka kutsuu FM:n Amazon Bedrockissa.
- Amazon Bedrock palauttaa vastauksen käyttäjän pyyntöön lausumalla True tai False.
Tässä viestissä käytämme Anthrophicin Claude v2 -mallia (anthropic.claude-v2). Claude on generatiivinen LLM, joka perustuu Anthropicin tutkimukseen luotettavien, tulkittavien ja ohjattavien tekoälyjärjestelmien luomiseksi. Claude on luotu käyttämällä tekniikoita, kuten perustuslaillista tekoälyä ja vaarattomuuskoulutusta, ja se on erinomainen harkittuun vuoropuheluun, sisällön luomiseen, monimutkaiseen päättelyyn, luovuuteen ja koodaukseen. Amazon Bedrockin ja ratkaisuarkkitehtuurimme ansiosta meillä on kuitenkin myös joustavuus valita muiden tarjoamien FM-laitteiden joukosta. Amazon, AI21labs, Yhtenäinenja Stabiliteetti.ai.
Löydät toteutustiedot seuraavista osioista. Lähdekoodi on saatavilla GitHub-arkisto.
Edellytykset
Tätä opetusohjelmaa varten tarvitset bash-päätteen, jossa Python 3.9 tai uudempi on asennettu joko Linuxiin, Maciin tai Windows-alijärjestelmään Linuxille ja AWS-tilin.
Suosittelemme myös käyttämään joko an Amazon SageMaker Studio muistikirja, an AWS-pilvi9 esimerkiksi tai an Amazonin elastinen laskentapilvi (Amazon EC2) esimerkki.
Ota valeuutisten tunnistus käyttöön Amazon Bedrock API:n avulla
Ratkaisu käyttää Amazon Bedrock API:ta, johon pääsee käsiksi AWS-komentoriviliitäntä (AWS CLI), AWS SDK Pythonille (Boto3), tai Amazon Sage Maker muistikirja. Viittaavat Amazon Bedrockin käyttöopas Lisätietoja. Tässä viestissä käytämme Amazon Bedrock API:ta Pythonin AWS SDK:n kautta.
Määritä Amazon Bedrock API -ympäristö
Voit määrittää Amazon Bedrock API -ympäristösi suorittamalla seuraavat vaiheet:
- Lataa uusin Boto3 tai päivitä se:
- Varmista, että määrität AWS-tunnistetiedot käyttämällä
aws configure
komento tai välitä ne Boto3-asiakkaalle. - Asenna uusin versio LangChain:
Voit nyt testata asennuksesi käyttämällä seuraavaa Python-kuorikomentosarjaa. Skripti instantoi Amazon Bedrock -asiakkaan Boto3:lla. Seuraavaksi kutsumme list_foundation_models
API saadaksesi luettelon käytettävissä olevista perusmalleista.
Kun olet suorittanut edellisen komennon onnistuneesti, sinun pitäisi saada FM-luettelo Amazon Bedrockista.
LangChain nopeana ketjutusratkaisuna
Valeuutisten havaitsemiseksi tietyn lauseen osalta noudatamme nollakuvaa Ajatusketjun päättelyprosessia (Wei J. et ai., 2022), joka koostuu seuraavista vaiheista:
- Aluksi malli yrittää luoda lausunnon kysytyistä uutisista.
- Malli luo luettelon väitteistä.
- Jokaiselle väitteelle malli määrittää, onko väite tosi vai epätosi. Huomaa, että tätä menetelmää käytettäessä malli luottaa yksinomaan sisäiseen tietoonsa (harjoitteluvaiheessa lasketut painot) päätöksen tekemiseksi. Tietoja ei tässä vaiheessa verrata mihinkään ulkoiseen dataan.
- Kun otetaan huomioon tosiasiat, malli vastaa TOSI tai EPÄTOSI kehotteessa annetulle väitteelle.
Näiden vaiheiden saavuttamiseksi käytämme LangChainia, kehystä kielimalleilla toimivien sovellusten kehittämiseen. Tämän kehyksen avulla voimme laajentaa FM-laitteita ketjuttamalla yhteen erilaisia komponentteja luodaksemme edistyneitä käyttötapauksia. Tässä ratkaisussa käytämme sisäänrakennettua SimpleSequentialChain LangChainissa luodaksesi yksinkertaisen peräkkäisen ketjun. Tämä on erittäin hyödyllistä, koska voimme ottaa tulosteen yhdestä ketjusta ja käyttää sitä syötteenä toiselle.
Amazon Bedrock on integroitu LangChainiin, joten sinun tarvitsee vain luoda se ohittamalla model_id
kun luodaan Amazon Bedrock -objektia. Tarvittaessa mallin päättelyparametrit voidaan antaa kautta model_kwargs
argumentti, kuten:
- maxTokenCount – Tokenien enimmäismäärä luodussa vastauksessa
- stopSequences – Mallin käyttämä pysäytysjärjestys
- lämpötila – Arvo, joka vaihtelee välillä 0–1, jolloin 0 on deterministisin ja 1 luovin
- ylin – Arvo, joka vaihtelee välillä 0–1 ja jota käytetään ohjaamaan tokenien valintoja mahdollisten valintojen todennäköisyyden perusteella
Jos tämä on ensimmäinen kerta, kun käytät Amazon Bedrock -perusmallia, varmista, että pyydät mallin käyttöoikeutta valitsemalla mallin luettelosta Mallin käyttöoikeus sivu Amazon Bedrock -konsolissa, joka meidän tapauksessamme on Anthropicin claude-v2.
Seuraava toiminto määrittää aiemmin mainitsemamme Ajatusketjun kehotusketjun valeuutisten havaitsemiseksi. Funktio ottaa Amazon Bedrock -objektin (llm) ja käyttäjäkehotteen (q) argumentteina. LangChainin PromptTemplate toiminnallisuutta käytetään tässä määrittämään valmiiksi resepti kehotteiden luomista varten.
Seuraava koodi kutsuu aiemmin määrittämäämme funktiota ja antaa vastauksen. Lausunto on TRUE
or FALSE
. TRUE
tarkoittaa, että annettu lausunto sisältää oikeita tosiasioita, ja FALSE
tarkoittaa, että väite sisältää vähintään yhden virheellisen tosiasian.
Esimerkki lauseesta ja mallivastauksesta on seuraavassa tulosteessa:
ReAct ja työkalut
Edellisessä esimerkissä malli tunnisti oikein, että väite on väärä. Kyselyn lähettäminen uudelleen osoittaa kuitenkin mallin kyvyttömyyden erottaa tosiasioiden oikeellisuutta. Mallilla ei ole työkaluja väitteiden todenperäisyyden tarkistamiseen oman harjoitusmuistinsa ulkopuolella, joten saman kehotteen myöhemmät ajot voivat johtaa siihen, että se merkitsee väärät väitteet todeksi. Seuraavassa koodissa sama esimerkki on eri ajon aikana:
Yksi tekniikka totuuden takaamiseksi on ReAct. ReAct (Yao S. et al., 2023) on nopea tekniikka, joka täydentää perusmallia agentin toimintatilalla. Tässä viestissä, kuten myös ReAct-paperissa, toimintatila toteuttaa tiedonhaun käyttämällä haku-, haku- ja viimeistelytoimintoja yksinkertaisesta Wikipedian verkkosovellusliittymästä.
Syy ReActin käyttämiseen verrattuna Ajatusketjuun on ulkoisen tiedonhaun käyttäminen perustan mallin lisäämiseksi sen havaitsemiseksi, onko tietty uutinen väärennös vai totta.
Tässä viestissä käytämme LangChainin ReActin toteutusta agentin kautta ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION. Muokkaamme edellistä funktiota toteuttaaksemme ReActin ja käytämme Wikipediaa käyttämällä load_tools-funktiota langchain.agents.
Meidän on myös asennettava Wikipedia-paketti:
!pip install Wikipedia
Alla uusi koodi:
Seuraava on edellisen funktion tulos samalla käskyllä, jota käytettiin aiemmin:
Puhdistaa
Voit säästää kustannuksia poistamalla kaikki resurssit, jotka otit käyttöön osana opetusohjelmaa. Jos käynnistit AWS Cloud9:n tai EC2-esiintymän, voit poistaa sen konsolin kautta tai käyttämällä AWS CLI:tä. Vastaavasti voit poistaa SageMaker-muistikirjan, jonka olet ehkä luonut SageMaker-konsolin kautta.
Rajoitukset ja niihin liittyvät työt
Valeuutisten havaitsemisen alaa tutkitaan aktiivisesti tiedeyhteisössä. Tässä viestissä käytimme Chain-of-Thought- ja ReAct-tekniikoita ja tekniikoiden arvioinnissa keskityimme vain nopean tekniikan luokituksen tarkkuuteen (jos jokin väite on tosi tai epätosi). Siksi emme ole huomioineet muita tärkeitä näkökohtia, kuten vastauksen nopeutta, emmekä laajentaneet ratkaisua muihin tietokantalähteisiin Wikipedian lisäksi.
Vaikka tämä viesti keskittyi kahteen tekniikkaan, Chain-of-thoughtiin ja ReActiin, laaja työ on tutkinut, kuinka LLM:t voivat havaita, poistaa tai lieventää valeuutisia. Lee et ai. on ehdottanut enkooderi-dekooderimallin käyttöä, joka käyttää NER:iä (nimetty entiteettitunnistus) nimettyjen entiteettien peittämiseen, jotta varmistetaan, että maskittu token todella käyttää kielimalliin koodattua tietoa. Chern et ai. kehitetty FacTool, joka käyttää ajatusketjun periaatteita poimimaan väitteitä kehotuksesta ja keräämään siten asiaankuuluvia todisteita väitteistä. LLM arvioi sitten väitteen todenperäisyyden haetun todisteluettelon perusteella. Du E. et ai. esittelee täydentävän lähestymistavan, jossa useat LLM:t ehdottavat ja keskustelevat yksilöllisistä vastauksistaan ja päättelyprosesseistaan useiden kierrosten aikana yhteisen lopullisen vastauksen saavuttamiseksi.
Kirjallisuuden perusteella näemme, että LLM:ien tehokkuus valeuutisten havaitsemisessa kasvaa, kun LLM:itä täydennetään ulkopuolisella tiedolla ja monen tahon keskustelukyvyllä. Nämä lähestymistavat ovat kuitenkin laskennallisesti monimutkaisempia, koska ne vaativat useita mallikutsuja ja vuorovaikutuksia, pidempiä kehotteita ja pitkiä verkkokerroksen puheluita. Viime kädessä tämä monimutkaisuus johtaa lisääntyneisiin kokonaiskustannuksiin. Suosittelemme kustannus-suorituskykysuhteen arvioimista ennen vastaavien ratkaisujen käyttöönottoa tuotannossa.
Yhteenveto
Tässä viestissä pohdimme, kuinka LLM:itä voidaan käyttää vallitsevan valeuutisten ongelman ratkaisemiseen, joka on yksi yhteiskuntamme suurimmista haasteista nykyään. Aloitimme hahmottelemalla valeuutisten tuomia haasteita painottaen niiden potentiaalia horjuttaa julkista mielialaa ja aiheuttaa yhteiskunnallisia häiriöitä.
Sitten esittelimme käsitteen LLM:t edistyneinä tekoälymalleina, jotka on koulutettu käyttämään huomattavaa määrää dataa. Tämän laajan koulutuksen ansiosta näissä malleissa on vaikuttava kielen ymmärtäminen, mikä mahdollistaa ihmisen kaltaisen tekstin tuottamisen. Tämän kapasiteetin avulla osoitimme, kuinka LLM:itä voidaan valjastaa taistelussa valeuutisia vastaan käyttämällä kahta erilaista kehotustekniikkaa, Chain-of-thought ja ReAct.
Korostimme, kuinka LLM:t voivat helpottaa tosiasiantarkistuspalveluita ennennäkemättömässä mittakaavassa, kun otetaan huomioon niiden kyky käsitellä ja analysoida suuria määriä tekstiä nopeasti. Tämä reaaliaikaisen analyysin mahdollisuus voi johtaa valeuutisten varhaiseen havaitsemiseen ja hillitsemiseen. Havainnollistimme tätä luomalla Python-skriptin, joka lausunnon perusteella korostaa käyttäjälle, onko artikkeli totta vai väärennetty luonnollisella kielellä.
Päätimme korostaa nykyisen lähestymistavan rajoituksia ja päätimme toiveikkaasti korostaen, että oikeilla suojatoimilla ja jatkuvilla parannuksilla LLM:istä voi tulla välttämättömiä työkaluja valeuutisten torjunnassa.
Haluaisimme kuulla sinusta. Kerro meille mielipiteesi kommenttiosiossa tai käytä keskustelufoorumia GitHub-arkisto.
Vastuuvapauslauseke: Tässä viestissä annettu koodi on tarkoitettu vain koulutus- ja kokeilutarkoituksiin. Sitä ei pidä luottaa valeuutisten tai väärän tiedon havaitsemiseen todellisissa tuotantojärjestelmissä. Tällä koodilla ei taata väärennetyn uutisen havaitsemisen tarkkuutta tai täydellisyyttä. Käyttäjien tulee noudattaa varovaisuutta ja tehdä asianmukaista huolellisuutta ennen näiden tekniikoiden käyttämistä herkissä sovelluksissa.
Aloita Amazon Bedrockin käyttö osoitteessa Amazon Bedrock -konsoli.
Tietoja kirjoittajista
Anamaria Todor on pääratkaisuarkkitehti Kööpenhaminassa, Tanskassa. Hän näki ensimmäisen tietokoneensa 4-vuotiaana, eikä hän ole koskaan luopunut tietojenkäsittelytieteestä, videopeleistä ja tekniikasta sen jälkeen. Hän on työskennellyt erilaisissa teknisissä tehtävissä freelancerista, full-stack-kehittäjästä data-insinööriin, tekniseen johtoon ja teknologiajohtajaan, useissa yrityksissä Tanskassa keskittyen peli- ja mainosteollisuuteen. Hän on työskennellyt AWS:ssä yli 3 vuotta ja työskennellyt pääratkaisuarkkitehtina, keskittyen pääasiassa biotieteisiin ja AI/ML:ään. Anamarialla on sovelletun tekniikan ja tietojenkäsittelytieteen kandidaatin tutkinto, tietojenkäsittelytieteen maisterin tutkinto ja yli 10 vuoden AWS-kokemus. Kun hän ei ole töissä tai pelaa videopelejä, hän valmentaa tyttöjä ja naispuolisia ammattilaisia ymmärtämään ja löytämään polkunsa teknologian kautta.
Marcel Castro on Senior Solutions Architect, jonka kotipaikka on Oslossa, Norjassa. Roolissaan Marcel auttaa asiakkaita arkkitehtuurissa, suunnittelussa ja pilvioptimoidun infrastruktuurin kehittämisessä. Hän on AWS Generative AI Ambassador -tiimin jäsen, jonka tavoitteena on ajaa ja tukea EMEA-alueen asiakkaita heidän generatiivisella tekoälymatkallaan. Hän on suorittanut tietojenkäsittelytieteen tohtorintutkinnon Ruotsista ja maisterin- ja kandidaatintutkinnon sähkötekniikasta ja telekommunikaatiosta Brasiliasta.
- SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
- PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
- PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
- PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
- Lähde: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/harness-large-language-models-in-fake-news-detection/
- :on
- :On
- :ei
- :missä
- $ 100 euroa
- $ YLÖS
- 1
- 10
- 100
- 12
- 13
- 14
- 20
- 2022
- 21st
- 26%
- 27
- 32
- 36
- 7
- 9
- a
- kyky
- Meistä
- edellä
- AC
- akateeminen
- akateeminen tutkimus
- Akatemia
- pääsy
- Accessed
- saatavilla
- Tili
- Tilit
- tarkkuus
- Saavuttaa
- saavutukset
- poikki
- toimiva
- Toiminta
- toimet
- aktiivisesti
- toimijoiden
- todella
- lisätä
- Lisäksi
- lisä-
- kehittynyt
- tulo
- mainonta
- uudelleen
- vastaan
- Agentti
- aineet
- AI
- AI-mallit
- AI-järjestelmät
- AI / ML
- AL
- Kaikki
- mahdollistaa
- yksin
- Myös
- Vaikka
- Amazon
- Amazon EC2
- Amazon Web Services
- Lähettilääksi
- Amerikkalainen
- keskuudessa
- määrät
- an
- analyysi
- analysoida
- Muinainen
- ja
- Vuosittain
- Toinen
- vastaus
- vastauksia
- Antropinen
- Kaikki
- api
- API
- näyttää
- Hakemus
- sovellukset
- sovellettu
- nimitetty
- lähestymistapa
- lähestymistavat
- suunnilleen
- arkkitehtuuri
- OVAT
- perustelu
- perustelut
- noin
- artikkeli
- keinotekoinen
- tekoäly
- Tekoäly (AI)
- Arts
- AS
- näkökohdat
- arvioidessaan
- arvioinnit
- oletukset
- varma
- tähtitiede
- At
- yrityksiä
- lisätä
- täydennetty
- augments
- Automatisoitu
- saatavissa
- palkittiin
- AWS
- AWS-pilvi9
- pohja
- perustua
- kemut
- Taistelu
- BE
- koska
- tulevat
- tulossa
- ollut
- ennen
- käyttäytyminen
- takana
- ovat
- uskomukset
- lisäksi
- välillä
- Jälkeen
- puolueellisuus
- Miljardi
- biologia
- biolääketieteen
- elin
- sekä
- botit
- Brasilia
- tuoda
- Rikki
- sisäänrakennettu
- liikemies
- mutta
- by
- soittaa
- Puhelut
- CAN
- kyvyt
- valmiudet
- Koko
- tapaus
- tapauksissa
- Aiheuttaa
- varovaisuus
- Century
- ketju
- kahleet
- haasteet
- chang
- tarkastaa
- kemia
- kiinalainen
- valintoja
- Valita
- vaatia
- vaatimukset
- luokka
- luokittelu
- selvästi
- asiakas
- lähellä
- Cloud9
- valmennus
- koodi
- Koodaus
- kognitiivinen
- kerätä
- Kollektiivinen
- College
- COLUMBIA
- yhdistelmä
- kommentit
- Yhteinen
- yleisesti
- yhteisö
- Yritykset
- vertailu
- täydentävä
- täydellinen
- monimutkainen
- monimutkaisuus
- osat
- kokoonpanossa
- Laskea
- tietokone
- Tietojenkäsittelyoppi
- käsite
- päätökseen
- Vahvistaa
- vahvistus
- yhdessä
- siis
- harkittu
- johdonmukainen
- muodostuu
- Console
- kuluttaa
- Kuluttajat
- kulutus
- hillitseminen
- sisältää
- pitoisuus
- sisällön luominen
- jatkuva
- osuus
- ohjaus
- valvonta
- Keskustelu
- korjata
- oikein
- Hinta
- kustannukset
- voisi
- maahan
- maa
- luoda
- luotu
- luo
- Luominen
- luominen
- Luova
- luovuus
- Valtakirja
- CTO
- Kulttuuri
- hillitä
- Nykyinen
- Asiakkaat
- tiedot
- keskustelu
- päätökset
- määritelty
- määrittelee
- Aste
- demokraattinen
- osoittivat
- osoittaa
- esittelyssä
- Tanska
- osasto
- käyttöön
- levityspinnalta
- Malli
- yksityiskohdat
- havaita
- Detection
- Määrittää
- määrittää
- kehitetty
- Kehittäjä
- kehittämällä
- Kehitys
- kehitys
- Vuoropuhelu
- eri
- ahkeruus
- suunta
- pohtia
- harhaanjohtavat tiedot
- näyttö
- häiriöistä
- erottaa
- epäluottamus
- Lääkäri
- ei
- ei
- alas
- dr
- ajaa
- kaksi
- aikana
- e
- E&T
- kukin
- Aikaisemmin
- Varhainen
- voit
- ansainnut
- maa
- helpompaa
- helppo
- Taloustiede
- talous
- koulutus-
- kasvattajien
- vaikutus
- tehokkuuden
- myöskään
- poistaa
- muualla
- EMEA
- syntyminen
- painotus
- mahdollistaa
- päättyi
- insinööri
- Tekniikka
- parannuksia
- varmistaa
- kirjoittamalla
- yksiköt
- kokonaisuus
- ympäristö
- tasa-arvo
- virheet
- erityisesti
- vakiintunut
- arviointiin
- Jopa
- Tapahtumat
- kehittyvä
- esimerkki
- Esimerkit
- yksinomaan
- Käyttää
- experience
- Selittää
- tutkia
- tutkitaan
- laaja
- ulkoinen
- uute
- helpottamaan
- helpotettava
- tosiasia
- tekijät
- tosiasiat
- FAIL
- väärennös
- fake uutiset
- väärä
- kuuluisa
- naaras-
- ala
- taistella
- täyttöjä
- lopullinen
- taloudellinen
- Löytää
- löytäminen
- viimeistely
- Etunimi
- ensimmäistä kertaa
- Joustavuus
- keskityttiin
- keskittyy
- tarkennus
- seurata
- jälkeen
- varten
- muoto
- muodollinen
- foorumit
- perusta
- perustava
- Perustettu
- Puitteet
- alkaen
- fu
- täysin
- toiminto
- toiminnallisuus
- Pelit
- pelaamista
- aukkoja
- Sukupuoli
- Sukupuolten tasa-arvo
- general
- tuottaa
- syntyy
- tuottaa
- sukupolvi
- generatiivinen
- Generatiivinen AI
- saada
- tytöt
- GitHub
- tietty
- Go
- tavoite
- suuri
- Maa
- takeita
- HAD
- valjaat
- Olla
- he
- kuulla
- auttaa
- auttaa
- hänen
- tätä
- korkealaatuisia
- korkeampi
- raidat
- erittäin
- hänen
- historia
- pitää
- kunnia
- toiveikas
- kotelo
- Miten
- Miten
- Kuitenkin
- HTML
- http
- HTTPS
- ihmisen
- i
- IBM
- tunnistettu
- if
- laiton
- valaista
- kuvien
- Vaikutus
- toteuttaa
- täytäntöönpano
- työkoneet
- tuoda
- tärkeä
- vaikuttava
- parani
- in
- kykenemättömyys
- sisältää
- sisältää
- Mukaan lukien
- yhdistetty
- sisältää
- kasvoi
- Lisäykset
- ilmaisee
- henkilökohtainen
- teollisuuden
- tiedot
- tiedottaa
- Infrastruktuuri
- ensimmäinen
- panos
- sisällä
- asentaa
- asennetaan
- esimerkki
- Instituutti
- laitokset
- integroitu
- Älykkyys
- tahallisuus
- vuorovaikutukset
- sisäinen
- Internet
- tulee
- käyttöön
- vedotaan
- osallistuva
- kysymys
- kysymykset
- IT
- SEN
- matka
- jpg
- json
- tuomarit
- Kenneth
- Tietää
- tuntemus
- tunnettu
- Lack
- Kieli
- suuri
- Myöhään
- uusin
- latinalainen
- käynnistettiin
- kerros
- johtaa
- johtava
- oppiminen
- vähiten
- laillisesti
- antaa
- elämä
- Life Sciences
- pitää
- rajoitukset
- linja
- linkit
- linux
- Lista
- lueteltu
- kirjallisuus
- OTK
- looginen
- kauemmin
- Katso ylös
- rakkaus
- mac
- kone
- koneoppiminen
- tehty
- pääasiallisesti
- ylläpitää
- merkittävä
- tehdä
- TEE
- Tekeminen
- onnistui
- johto
- monet
- Marketing
- naamio
- maisterin
- matemaattinen
- matematiikka
- maksimi
- Saattaa..
- välineet
- tarkoitti
- Media
- lääketieteellinen
- lääketiede
- jäsen
- Jäsenet
- Muisti
- mainitsi
- Metodologia
- Michigan
- miljoona
- kaivokset
- väärät tiedot
- harhaanjohtava
- MIT
- lieventää
- sekoittaa
- ML
- malli
- mallit
- muokata
- lisää
- eniten
- liike
- moninkertainen
- my
- nimetty
- Nasa
- kansallinen
- Luonnollinen
- luonto
- Tarve
- tarvitaan
- verkko
- ei ikinä
- Uusi
- uutiset
- seuraava
- Nro
- Nobelisti
- normit
- Norja
- merkittävä
- muistikirja
- nyt
- numero
- objekti
- havainto
- lokakuu
- of
- tarjotaan
- usein
- Vanha
- on
- ONE
- verkossa
- vain
- Operations
- Lausunto
- or
- tilata
- alkuperäinen
- Muut
- muuten
- meidän
- ääriviivat
- hahmotellaan
- ulostulo
- erinomainen
- yli
- yleinen
- oma
- omistuksessa
- Rauha
- paketti
- sivulla
- sivut
- Paperi
- parametrit
- osa
- kulkea
- Hyväksytty
- Ohimenevä
- Patentit
- polku
- Kuvio
- Ihmiset
- täydellinen
- Suorittaa
- henkilöstö
- vaihe
- phd
- ilmiö
- filosofia
- Fysiikka
- kappale
- keskeinen
- Platon
- Platonin tietotieto
- PlatonData
- pelaa
- Kohta
- politiikka
- mahdollinen
- Kirje
- mahdollinen
- teho
- powered
- esitetty
- lahjat
- painaa
- vallitseva
- edellinen
- aiemmin
- pääasiallisesti
- Pääasiallinen
- periaatteet
- tulostus
- Painokone
- Aikaisempi
- palkinnot
- Ongelma
- prosessi
- Prosessit
- tuottaa
- tuotanto
- ammattilaiset
- syvällinen
- Ohjelma
- ehdottaa
- ehdotettu
- toimittaa
- mikäli
- tarjoajat
- tarjoaa
- tarjoamalla
- Psykologia
- julkinen
- osto
- tarkoituksiin
- Python
- laatu
- määrä
- nopeasti
- radio
- satunnainen
- vaihtelee
- sijoittui
- nopea
- nopeasti
- suhde
- tavoittaa
- suhtautua
- todellinen maailma
- reaaliaikainen
- reason
- vastaanottaa
- sai
- resepti
- tunnustaminen
- suositella
- katso
- viittaa
- liittyvä
- suhteellisesti
- merkityksellinen
- luotettava
- TOISTUVASTI
- säilytyspaikka
- pyyntö
- edellyttää
- tarvitaan
- tutkimus
- resonoi
- Esittelymateriaalit
- Vastata
- vastaus
- vasteet
- vastuullinen
- palata
- Tuotto
- Rikas
- Riski
- Rooli
- roolit
- kierrosta
- ajaa
- juoksu
- toimii
- s
- takeita
- sagemaker
- sama
- Säästä
- näki
- Asteikko
- Koulu
- School of Engineering
- tiede
- tieteet
- tieteellinen
- tutkijat
- käsikirjoitus
- sdk
- Haku
- Osa
- osiot
- nähdä
- valitsemalla
- vanhempi
- sensible
- tuomita
- näkemys
- Järjestys
- palvelu
- Palvelut
- setti
- setup
- Jaa:
- yhteinen
- osakkeet
- jakaminen
- hän
- Kuori
- shouldnt
- näyttää
- samankaltainen
- samalla lailla
- Yksinkertainen
- koska
- sisko
- So
- sosiaalinen
- sosiaalinen media
- yhteiskunnallinen
- yhteiskunta
- ratkaisu
- Ratkaisumme
- jonkin verran
- lähde
- lähdekoodi
- Lähteet
- Tila
- jännitys
- erityisesti
- nopeus
- levitä
- leviäminen
- Vaihe
- standardi
- Stanford
- Stanfordin yliopisto
- alkoi
- Lausunto
- lausuntoja
- Valtiot
- Askeleet
- stop
- myrsky
- Strategia
- vahvistaminen
- rakenne
- Opiskelijat
- tutkimus
- myöhempi
- merkittävä
- Onnistuneesti
- niin
- ehdottaa
- YHTEENVETO
- Ahtaa
- tuki
- varma
- keinuttaa
- Ruotsi
- nopeasti
- synteesi
- järjestelmät
- puuttua
- ottaa
- vie
- Tehtävä
- tehtävät
- joukkue-
- Tekninen
- tekniikka
- tekniikat
- teknologinen
- Elektroniikka
- tietoliikenne
- sapluuna
- terminaali
- ehdot
- testi
- teksti
- teksti-
- että
- -
- tiedot
- Lähde
- maailma
- heidän
- Niitä
- sitten
- Siellä.
- siten
- siksi
- Nämä
- ne
- ajatella
- kolmannen osapuolen
- tätä
- ne
- ajatus
- Kautta
- kauttaaltaan
- SOLMIO
- aika
- aikajana
- että
- yhdessä
- symbolinen
- tokens
- työkalut
- koulutettu
- koulutus
- totta
- Totuus
- oppitunti
- kaksi
- Lopulta
- alleviivattu
- ymmärtäminen
- Yhtenäinen
- Yhdysvallat
- Yliopistot
- yliopisto
- vertaansa vailla oleva
- ennennäkemätön
- asti
- parantaa
- päälle
- us
- käyttää
- käytetty
- käyttäjä
- Käyttäjät
- käyttötarkoituksiin
- käyttämällä
- Hyödyntämällä
- arvo
- eri
- valtava
- Tuomio
- todennettu
- todentaa
- versio
- hyvin
- kautta
- Video
- Videopelit
- Vierailla
- oli
- we
- verkko
- verkkopalvelut
- HYVIN
- Mitä
- kun
- onko
- joka
- vaikka
- KUKA
- koko
- miksi
- wikipedia
- tulee
- ikkunat
- with
- sisällä
- nainen
- Naiset
- Voitetut
- sana
- sanoja
- Referenssit
- työskenteli
- työnkulku
- työskentely
- maailman-
- arvoinen
- Väärä
- vuotta
- Voit
- Sinun
- zephyrnet