Az álhírek, amelyek hamis, kitalált vagy szándékosan félrevezető információkat közvetítő vagy magukba foglaló hírek, már a nyomda megjelenése óta jelen voltak. Az álhírek és a félretájékoztatás gyors terjedése az interneten nemcsak a közvélemény megtévesztését jelenti, hanem mélyreható hatást gyakorolhat a társadalomra, a politikára, a gazdaságra és a kultúrára is. Példák:
- A médiával szembeni bizalmatlanság ápolása
- A demokratikus folyamat aláásása
- Hamis vagy hiteltelen tudomány terjesztése (például a Vaxellenes mozgalom)
A mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) fejlődése még könnyebbé tette az álhírek létrehozására és megosztására szolgáló eszközök fejlesztését. A korai példák közé tartoznak a fejlett közösségi botok és az automatizált fiókok, amelyek az álhírek terjesztésének kezdeti szakaszát töltik fel. Általánosságban elmondható, hogy a nyilvánosság számára nem triviális annak eldöntése, hogy az ilyen fiókok emberek vagy robotok. Ráadásul a közösségi botok nem illegális eszközök, és sok vállalat legálisan vásárolja meg őket marketingstratégiája részeként. Ezért nem könnyű szisztematikusan visszaszorítani a közösségi botok használatát.
A generatív mesterséges intelligencia területén a legújabb felfedezések lehetővé teszik a szöveges tartalom soha nem látott ütemben történő előállítását nagy nyelvi modellek (LLM) segítségével. Az LLM-ek generatív mesterséges intelligencia szövegmodellek több mint 1 milliárd paraméterrel, és megkönnyítik a kiváló minőségű szöveg szintézisét.
Ebben a bejegyzésben megvizsgáljuk, hogyan használhatja az LLM-eket az álhírek észlelésének elterjedt problémáinak megoldására. Azt javasoljuk, hogy az LLM-ek kellően fejlettek ehhez a feladathoz, különösen, ha olyan továbbfejlesztett prompt technikákat alkalmaznak, mint pl Gondolatlánc és a Reagál információkereső eszközökkel együtt használatosak.
Ezt szemléltetjük azzal, hogy létrehozunk egy LangChain alkalmazás, amely egy hír adott természetes nyelven tájékoztatja a felhasználót, hogy a cikk igaz vagy hamis. A megoldás is használ Amazon alapkőzet, egy teljesen felügyelt szolgáltatás, amely az Amazon és a külső modellszolgáltatók alapmodelljeit (FM-jeit) teszi elérhetővé a AWS felügyeleti konzol és API-k.
LLM-ek és álhírek
Az álhírek jelensége az internet és pontosabban a közösségi média megjelenésével gyorsan fejlődni kezdett (Nielsen és munkatársai, 2017). A közösségi médiában az álhírek gyorsan megoszthatók a felhasználók hálózatán, ami arra készteti a közvéleményt, hogy rossz kollektív véleményt alkosson. Ezenkívül az emberek gyakran impulzív módon terjesztik az álhíreket, figyelmen kívül hagyva a tartalom tényszerűségét, ha a hír személyes normáikkal rezonál (Tsipursky et al. 2018). A társadalomtudományi kutatások azt sugallják, hogy a kognitív torzítás (megerősítő torzítás, bandwagon hatás és választást támogató torzítás) az egyik legsarkalatosabb tényező az irracionális döntések meghozatalában az álhírek létrehozása és fogyasztása tekintetében.Kim és munkatársai, 2021). Ez azt is jelenti, hogy a hírfogyasztók csak meggyőződésük erősítése érdekében osztanak meg és fogyasztanak információkat.
A generatív mesterséges intelligencia ereje, hogy szöveges és gazdag tartalmat állítson elő példátlan ütemben, súlyosbítja az álhírek problémáját. Érdemes megemlíteni a mélyhamisítási technológiát, amely egy eredeti videón lévő különböző képek kombinálása és egy másik videó létrehozása. Amellett, hogy az emberi szereplők félretájékoztatják őket, az LLM-ek egy teljesen új kihívást jelentenek:
- Ténybeli hibák – Az LLM-eknek megnövekedett a kockázata annak, hogy ténybeli hibákat tartalmaznak, mivel képzésük természetéből adódóan kreatívak tudnak lenni a mondat következő szavainak generálásakor. Az LLM képzés egy hiányos bemenettel rendelkező modell ismételt bemutatásán, majd az ML képzési technikák alkalmazásán alapul, amíg az helyesen pótolja a hiányosságokat, ezáltal megtanulja a nyelvi szerkezetet és a nyelvi alapú világmodellt. Következésképpen, bár az LLM-ek nagyszerű mintaegyezők és újrakombinálók („sztochasztikus papagájok”), számos egyszerű feladatban elbuknak, amelyek logikai érvelést vagy matematikai levezetést igényelnek, és hallucinálhatják a válaszokat. Ezenkívül a hőmérséklet az egyik LLM bemeneti paraméter, amely szabályozza a modell viselkedését a mondat következő szavának generálásakor. Ha magasabb hőmérsékletet választ, a modell kisebb valószínűségű szót használ, így véletlenszerűbb választ ad.
- Hosszadalmas – A generált szövegek általában hosszadalmasak, és hiányzik az egyes tények egyértelműen meghatározott részletessége.
- A tények ellenőrzésének hiánya – A szöveggenerálási folyamat során nem áll rendelkezésre szabványosított eszköz a tények ellenőrzésére.
Összességében az emberi pszichológia és az AI-rendszerek korlátai kombinációja tökéletes vihart kavart az álhírek és a félretájékoztatás online terjedésére.
Megoldás áttekintése
Az LLM-ek kiemelkedő képességekről tesznek tanúbizonyságot a nyelvgenerálás, a megértés és a rövid távú tanulás terén. Az internetről származó szövegek hatalmas korpuszára képezték ki őket, ahol a kinyert természetes nyelv minősége és pontossága nem biztos, hogy garantált.
Ebben a bejegyzésben megoldást kínálunk az álhírek észlelésére, mind a gondolati lánc, mind az újracselekvés (okoskodás és cselekvés) prompt megközelítések alapján. Először ezt a két gyors mérnöki technikát tárgyaljuk, majd bemutatjuk megvalósításukat a LangChain és az Amazon Bedrock segítségével.
Az alábbi architektúra diagram felvázolja az álhír-detektorunk megoldását.
Egy részhalmazát használjuk a FEVER adatkészlet hamis, igaz vagy ellenőrizhetetlen állításokat jelző állítást és az állítás alapigazságát tartalmazza (Thorne J. és társai, 2018).
A munkafolyamat a következő lépésekre bontható:
- A felhasználó kiválasztja az állítások egyikét, hogy ellenőrizze, hamis vagy igaz.
- A nyilatkozat és az álhír-felderítési feladat beépül a promptba.
- A prompt átadódik a LangChainnek, amely meghívja az FM-et az Amazon Bedrockban.
- Az Amazon Bedrock az igaz vagy hamis kijelentéssel válaszol a felhasználói kérésre.
Ebben a bejegyzésben az Anthrophic Claude v2 modelljét használjuk (anthropic.claude-v2). Claude egy generatív LLM, amely az Anthropic megbízható, értelmezhető és irányítható AI-rendszerek létrehozására irányuló kutatásán alapul. Az olyan technikák felhasználásával készült Claude, mint az alkotmányos mesterséges intelligencia és az ártalmatlansági tréning. Az Amazon Bedrock és a mi megoldási architektúránk használatával azonban rugalmasan választhatunk az általunk biztosított FM-ek közül. amazon, AI21labs, Összefüggés Stabilitás.ai.
A megvalósítás részleteit a következő szakaszokban találja. A forráskód itt érhető el a GitHub adattárat.
Előfeltételek
Ehhez az oktatóanyaghoz olyan bash terminálra van szüksége, amely Python 3.9-es vagy újabb verzióját telepítette Linuxra, Macre vagy Windows Linux-alrendszerre, valamint egy AWS-fiókra.
Azt is javasoljuk, hogy használjon vagy egy Amazon SageMaker Studio jegyzetfüzet, an AWS Cloud9 példa, vagy egy Amazon rugalmas számítási felhő (Amazon EC2) példány.
Telepítse az álhírek észlelését az Amazon Bedrock API segítségével
A megoldás az Amazon Bedrock API-t használja, amely a segítségével érhető el AWS parancssori interfész (AWS CLI), a AWS SDK Pythonhoz (Boto3), vagy egy Amazon SageMaker jegyzetfüzet. Utal Amazon Bedrock felhasználói kézikönyv további információért. Ehhez a bejegyzéshez az Amazon Bedrock API-t használjuk a Python AWS SDK-n keresztül.
Állítsa be az Amazon Bedrock API környezetet
Az Amazon Bedrock API-környezet beállításához hajtsa végre a következő lépéseket:
- Töltse le vagy frissítse a legújabb Boto3-at:
- Győződjön meg arról, hogy az AWS hitelesítő adatait a
aws configure
parancsot, vagy adja át őket a Boto3 kliensnek. - Telepítse a LangChain:
Most tesztelheti a beállítást a következő Python shell szkript segítségével. A szkript példányosítja az Amazon Bedrock klienst a Boto3 segítségével. Ezután hívjuk a list_foundation_models
API a használható alapozási modellek listájának lekéréséhez.
Az előző parancs sikeres futtatása után meg kell szereznie az FM-ek listáját az Amazon Bedrock-tól.
LangChain, mint gyors láncolási megoldás
Az álhírek észleléséhez egy adott mondatnál követjük a nullapontos gondolati lánc gondolkodási folyamatot (Wei J. et al., 2022), amely a következő lépésekből áll:
- Kezdetben a modell megpróbál nyilatkozatot alkotni a felkért hírről.
- A modell felsorolja az állításokat.
- A modell minden állításnál meghatározza, hogy az állítás igaz vagy hamis. Megjegyzendő, hogy ezzel a módszertannal a modell kizárólag belső tudására (a képzés előtti szakaszban számított súlyokra) támaszkodik az ítélet meghozatalához. Az információt jelenleg semmilyen külső adattal nem ellenőrzik.
- A tények ismeretében a modell a promptban adott állításra IGAZ vagy HAMIS választ ad.
E lépések eléréséhez a LangChaint használjuk, amely egy nyelvi modelleken alapuló alkalmazások fejlesztésére szolgáló keretrendszer. Ez a keretrendszer lehetővé teszi az FM-ek bővítését azáltal, hogy különböző komponenseket láncolunk össze, hogy fejlett használati eseteket hozzunk létre. Ebben a megoldásban a beépített SimpleSequentialChain a LangChainben egy egyszerű szekvenciális lánc létrehozásához. Ez nagyon hasznos, mert az egyik lánc kimenetét átvehetjük és bemenetként használhatjuk a másikhoz.
Az Amazon Bedrock integrálva van a LangChain-nel, így csak a parancs átadásával kell példányosítania model_id
az Amazon Bedrock objektum példányosítása során. Ha szükséges, a modellkövetkeztetési paraméterek megadhatók a model_kwargs
érv, mint például:
- maxTokenCount – A generált válaszban található tokenek maximális száma
- stopSequences – A modell által használt leállítási sorrend
- hőmérséklet – 0 és 1 közötti érték, ahol a 0 a legdeterminisztikusabb, az 1 pedig a legkreatívabb
- felső – 0 és 1 közötti érték, amely a tokenek választásának szabályozására szolgál a lehetséges választások valószínűsége alapján
Ha ez az első alkalom, hogy egy Amazon Bedrock alapmodellt használ, győződjön meg róla, hogy hozzáférést kér a modellhez úgy, hogy kiválaszt a modellek listájából. Modell hozzáférés oldalon az Amazon Bedrock konzolon, ami esetünkben az Anthropic claude-v2.
A következő függvény határozza meg az álhírek észlelésére szolgáló, korábban említett Gondolatlánc prompt láncot. A függvény az Amazon Bedrock objektumot (llm) és a felhasználói promptot (q) veszi argumentumként. LangChain PromptTemplate A funkcionalitás itt a promptok generálására szolgáló recept előre definiálására szolgál.
A következő kód meghívja a korábban definiált függvényt, és megadja a választ. Az állítás az TRUE
or FALSE
. TRUE
azt jelenti, hogy a közölt nyilatkozat helyes tényeket tartalmaz, és FALSE
azt jelenti, hogy az állítás legalább egy helytelen tényt tartalmaz.
A következő kimenetben található egy példa az utasításra és a modellválaszra:
ReAct és eszközök
Az előző példában a modell helyesen azonosította, hogy az állítás hamis. A lekérdezés ismételt benyújtása azonban azt mutatja, hogy a modell nem képes megkülönböztetni a tények helyességét. A modell nem rendelkezik azokkal az eszközökkel, amelyekkel ellenőrizheti az állítások valóságtartalmát a saját képzési memóriáján túl, így ugyanazon prompt későbbi futtatásai arra késztethetik, hogy a hamis állításokat tévesen igaznak minősítse. A következő kódban ugyanannak a példának egy másik futtatása van:
Az igazmondás garantálásának egyik módja a ReAct. ReAct (Yao S. et al., 2023) egy gyors technika, amely egy ügynök cselekvési terével egészíti ki az alapozási modellt. Ebben a bejegyzésben, valamint a ReAct dokumentumban a műveleti tér információ-visszakeresést valósít meg keresési, keresési és befejezési műveletek segítségével egy egyszerű Wikipédia webes API-ból.
A ReAct a Chain-of-thoughthoz képest az oka annak, hogy külső tudás-visszakereséssel bővítik az alapmodellt, hogy megállapítsák, hogy egy adott hír hamis vagy igaz.
Ebben a bejegyzésben a LangChain ReAct implementációját használjuk az ügynökön keresztül ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION. Módosítjuk az előző függvényt a ReAct megvalósításához, és a Wikipédiát használjuk a load_tools függvény használatával a langchain.ügynökök.
Telepítenünk kell a Wikipédia-csomagot is:
!pip install Wikipedia
Alább az új kód:
A következő az előző függvény kimenete, ugyanazzal az utasítással, mint korábban:
Tisztítsuk meg
A költségek megtakarítása érdekében törölje az oktatóanyag részeként telepített összes erőforrást. Ha elindította az AWS Cloud9-et vagy egy EC2-példányt, törölheti azt a konzolon vagy az AWS parancssori felületén keresztül. Hasonlóképpen törölheti az esetleg a SageMaker konzolon keresztül létrehozott SageMaker jegyzetfüzetet.
Korlátozások és kapcsolódó munkák
A tudományos közösség aktívan kutatja az álhírek felderítésének területét. Ebben a bejegyzésben Chain-of-Thought és ReAct technikákat használtunk, és a technikák értékelése során csak a prompt technika osztályozás pontosságára koncentráltunk (ha egy adott állítás igaz vagy hamis). Ezért nem vettünk figyelembe más fontos szempontokat, például a válaszadás sebességét, és nem terjesztettük ki a megoldást a Wikipédián kívül további tudásbázis-forrásokra.
Noha ez a bejegyzés két technikára összpontosított, a Chain-of-thought-ra és a ReAct-re, egy kiterjedt munka azt vizsgálta, hogy az LLM-ek hogyan képesek észlelni, megszüntetni vagy enyhíteni az álhíreket. Lee és mtsai. javasolta egy kódoló-dekódoló modell használatát, amely NER-t (named entity discovery) használ a megnevezett entitások maszkolására, annak biztosítása érdekében, hogy a maszkolt token valóban használja a nyelvi modellben kódolt tudást. Chern et.al. kifejlesztett FacTool, amely a gondolati lánc elveit használja az állítások kivonására a promptból, és ennek következtében összegyűjti az állítások releváns bizonyítékait. Az LLM ezt követően a lekért bizonyítékok listája alapján megítéli az állítás tényszerűségét. Du E. et al. egy kiegészítő megközelítést mutat be, amelyben több LLM javasolja és több körön keresztül vitatja meg egyéni válaszait és érvelési folyamatait, hogy közös végső választ kapjon.
A szakirodalom alapján azt látjuk, hogy az LLM-ek hatékonysága az álhírek észlelésében növekszik, ha az LLM-eket külső tudással és többügynökös beszélgetési képességgel bővítik. Ezek a megközelítések azonban számítási szempontból összetettebbek, mivel több modellhívást és interakciót, hosszabb promptokat és hosszadalmas hálózati réteghívásokat igényelnek. Végső soron ez a bonyolultság megnövekedett összköltséget jelent. Javasoljuk, hogy a hasonló megoldások éles üzembe helyezése előtt mérje fel a költség-teljesítmény arányt.
Következtetés
Ebben a bejegyzésben azt vizsgáltuk, hogyan használhatjuk az LLM-eket az álhírek elterjedt problémájának kezelésére, amely napjainkban társadalmunk egyik legnagyobb kihívása. Kezdetben felvázoltuk az álhírek által jelentett kihívásokat, hangsúlyozva, hogy ezek a hírek befolyásolhatják a közhangulatot és társadalmi zavarokat okozhatnak.
Ezután bemutattuk az LLM-ek koncepcióját, mint fejlett mesterséges intelligencia modelleket, amelyek jelentős mennyiségű adatra vannak kiképezve. Ennek a kiterjedt képzésnek köszönhetően ezek a modellek lenyűgöző nyelvtudással büszkélkedhetnek, lehetővé téve számukra, hogy emberszerű szöveget állítsanak elő. Ezzel a képességgel bemutattuk, hogy az LLM-eket hogyan lehet hasznosítani az álhírek elleni küzdelemben két különböző prompt technika, a Chain-of-thought és a ReAct használatával.
Kiemeltük, hogy az LLM-ek hogyan könnyíthetik meg a tényellenőrző szolgáltatásokat páratlan méretekben, tekintettel arra, hogy képesek hatalmas mennyiségű szöveget gyorsan feldolgozni és elemezni. Ez a valós idejű elemzés lehetősége az álhírek korai felismeréséhez és visszaszorításához vezethet. Ezt úgy illusztráltuk, hogy létrehoztunk egy Python-szkriptet, amely adott nyilatkozattal természetes nyelvezet segítségével kiemeli a felhasználó számára, hogy a cikk igaz-e vagy hamis.
Befejezésül a jelenlegi megközelítés korlátait hangsúlyoztuk, és reményteljesen zártuk, hangsúlyozva, hogy megfelelő biztosítékokkal és folyamatos fejlesztésekkel az LLM-ek nélkülözhetetlen eszközökké válhatnak az álhírek elleni küzdelemben.
Szeretnénk hallani felőled. Ossza meg velünk véleményét a megjegyzések részben, vagy használja a problémafórumot a GitHub adattárat.
Jogi nyilatkozat: Az ebben a bejegyzésben található kód csak oktatási és kísérleti célokat szolgál. Nem szabad rá támaszkodni az álhírek vagy téves információk észlelésére a valós termelési rendszerekben. A kód használatával nem vállalunk garanciát az álhírek észlelésének pontosságára vagy teljességére. A felhasználóknak óvatosnak kell lenniük, és kellő gondossággal kell eljárniuk, mielőtt ezeket a technikákat érzékeny alkalmazásokban alkalmaznák.
Az Amazon Bedrock használatának megkezdéséhez látogassa meg a Amazon Bedrock konzol.
A szerzőkről
Anamaria Todor a dániai koppenhágai székhelyű fő megoldások építésze. 4 évesen pillantotta meg első számítógépét, és azóta sem hagyta el a számítástechnikát, a videojátékokat és a mérnöki pályát. Különféle műszaki beosztásokban dolgozott, a szabadúszótól a full-stack fejlesztőn át az adatmérnökig, műszaki vezetőig és technológiai igazgatóig különböző dán cégeknél, a játék- és reklámiparra összpontosítva. Több mint 3 éve dolgozik az AWS-nél, főmegoldási építészként dolgozik, elsősorban az élettudományokra és az AI/ML-re összpontosítva. Anamaria alkalmazott mérnöki és számítástechnikai alapdiplomával, számítástechnikai mesterképzéssel és több mint 10 éves AWS-tapasztalattal rendelkezik. Amikor nem dolgozik vagy nem játszik videojátékokkal, lányokat és női szakembereket tanít, hogy megértsék és megtalálják útjukat a technológia révén.
Marcel Castro Senior Solutions Architect, székhelye Oslóban, Norvégiában. Munkájában Marcel segíti az ügyfeleket az építészetben, a tervezésben és a felhőre optimalizált infrastruktúra fejlesztésében. Tagja az AWS Generative AI Ambassador csapatának, azzal a céllal, hogy ösztönözze és támogassa az EMEA-országbeli ügyfeleket generatív AI-útjukon. Számítástudományból szerzett PhD fokozatot Svédországban, mester- és bachelor fokozatot villamosmérnöki és távközlési szakon Brazíliában.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
- PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/harness-large-language-models-in-fake-news-detection/
- :van
- :is
- :nem
- :ahol
- 100 millió $
- $ UP
- 1
- 10
- 100
- 12
- 13
- 14
- 20
- 2022
- 21.
- 26%
- 27
- 32
- 36
- 7
- 9
- a
- képesség
- Rólunk
- felett
- AC
- egyetemi
- tudományos kutatás
- Akadémia
- hozzáférés
- igénybe vett
- hozzáférhető
- Fiók
- Fiókok
- pontosság
- Elérése
- eredmények
- át
- ható
- Akció
- cselekvések
- aktívan
- szereplők
- tulajdonképpen
- hozzá
- mellett
- További
- fejlett
- megérkezés
- Hirdetés
- újra
- ellen
- Ügynök
- szerek
- AI
- AI modellek
- AI rendszerek
- AI / ML
- AL
- Minden termék
- lehetővé teszi, hogy
- kizárólag
- Is
- Bár
- amazon
- Amazon EC2
- Az Amazon Web Services
- Nagykövet
- Amerikai
- között
- Összegek
- an
- elemzés
- elemez
- Ősi
- és a
- Évente
- Másik
- válasz
- válaszok
- Antropikus
- bármilyen
- api
- API-k
- Megjelenik
- Alkalmazás
- alkalmazások
- alkalmazott
- kijelölt
- megközelítés
- megközelít
- körülbelül
- építészet
- VANNAK
- érv
- érvek
- körül
- cikkben
- mesterséges
- mesterséges intelligencia
- Mesterséges intelligencia (AI)
- Művészetek
- AS
- szempontok
- értékelése
- értékelések
- feltételezések
- biztosított
- csillagászat
- At
- Kísérletek
- fokozza
- bővített
- gyarapítja
- Automatizált
- elérhető
- Díjazott
- AWS
- AWS Cloud9
- bázis
- alapján
- horpadás
- Csata
- BE
- mert
- válik
- egyre
- óta
- előtt
- viselkedés
- mögött
- hogy
- hiedelmek
- kívül
- között
- Túl
- előítélet
- Billió
- biológia
- orvosbiológiai
- test
- mindkét
- botok
- Brazília
- hoz
- Törött
- beépített
- üzletember
- de
- by
- hívás
- kéri
- TUD
- képességek
- képesség
- Kapacitás
- eset
- esetek
- Okoz
- óvatosság
- Század
- lánc
- láncok
- kihívások
- chang
- ellenőrizze
- kémia
- kínai
- választás
- A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a
- követelés
- követelések
- osztály
- besorolás
- világosan
- vásárló
- közel
- Cloud9
- coaching
- kód
- Kódolás
- kognitív
- gyűjt
- Kollektív
- Főiskola
- KOLUMBIA
- kombináció
- Hozzászólások
- Közös
- általában
- közösség
- Companies
- összehasonlítás
- kiegészítő
- teljes
- bonyolult
- bonyolultság
- alkatrészek
- áll
- Kiszámít
- számítógép
- Computer Science
- koncepció
- megkötött
- megerősít
- megerősítés
- kötőszó
- Következésképpen
- figyelembe vett
- következetes
- áll
- Konzol
- fogyaszt
- Fogyasztók
- fogyasztás
- Az elszigetelés
- tartalmaz
- tartalom
- tartalomalkotás
- folyamatos
- hozzájárulás
- ellenőrzés
- ellenőrzések
- Beszélgetés
- kijavítására
- helyesen
- Költség
- kiadások
- tudott
- országok
- ország
- teremt
- készítette
- teremt
- létrehozása
- teremtés
- Kreatív
- kreativitás
- Hitelesítő adatok
- CTO
- kultúra
- megfékezése
- Jelenlegi
- Ügyfelek
- dátum
- vita
- határozatok
- meghatározott
- Annak meghatározása,
- Fok
- demokratikus
- igazolták
- mutatja
- bemutatását,
- Dánia
- osztály
- telepített
- bevezetéséhez
- Design
- részletek
- kimutatására
- Érzékelés
- Határozzuk meg
- meghatározza
- fejlett
- Fejlesztő
- fejlesztése
- Fejlesztés
- fejlesztések
- Párbeszéd
- különböző
- szorgalom
- irány
- megvitatni
- hamis információ
- kijelző
- zavarok
- különbséget tesz
- bizalmatlanság
- Orvos
- nem
- Nem
- le-
- dr
- hajtás
- két
- alatt
- e
- E&T
- minden
- Korábban
- Korai
- pénzt keres
- szerzett
- föld
- könnyebb
- könnyű
- Közgazdaságtan
- gazdaság
- nevelési
- pedagógusok
- hatás
- hatékonyság
- bármelyik
- megszüntetése
- máshol
- EMEA
- megjelenése
- hangsúly
- lehetővé téve
- véget ért
- mérnök
- Mérnöki
- fejlesztések
- biztosítására
- belépés
- Szervezetek
- egység
- Környezet
- egyenlőség
- hibák
- különösen
- megalapozott
- értékelő
- Még
- események
- fejlődik
- példa
- példák
- kizárólagosan
- Gyakorol
- tapasztalat
- Magyarázza
- feltárása
- feltárt
- kiterjedt
- külső
- kivonat
- megkönnyítése
- megkönnyítette
- tény
- tényezők
- tények
- FAIL
- hamisítvány
- hamis hírek
- hamis
- híres
- női
- mező
- harc
- kitöltés
- utolsó
- pénzügyi
- Találjon
- megtalálása
- befejezni
- vezetéknév
- első
- Rugalmasság
- összpontosított
- koncentrál
- összpontosítás
- következik
- következő
- A
- forma
- hivatalos
- Fórum
- Alapítvány
- alapítványi
- Alapított
- Keretrendszer
- ból ből
- fu
- teljesen
- funkció
- funkcionalitás
- Games
- szerencsejáték
- rések
- nem
- Esélyegyenlőségi
- általános
- generál
- generált
- generáló
- generáció
- nemző
- Generatív AI
- kap
- lányok
- GitHub
- adott
- Go
- cél
- nagy
- Földi
- garanciák
- kellett
- hám
- Legyen
- he
- hall
- segít
- segít
- neki
- itt
- jó minőségű
- <p></p>
- kiemeli
- nagyon
- övé
- történelem
- tart
- becsület
- bizakodó
- ház
- Hogyan
- How To
- azonban
- HTML
- http
- HTTPS
- emberi
- i
- IBM
- azonosított
- if
- Illegális
- ábrázol
- képek
- Hatás
- végre
- végrehajtás
- munkagépek
- importál
- fontos
- hatásos
- javított
- in
- képtelenség
- tartalmaz
- magában foglalja a
- Beleértve
- Bejegyzett
- magában
- <p></p>
- Növeli
- jelzi
- egyéni
- iparágak
- információ
- tájékoztatja
- Infrastruktúra
- kezdetben
- bemenet
- belső
- telepíteni
- telepítve
- példa
- Intézet
- intézmények
- integrált
- Intelligencia
- A szándék
- kölcsönhatások
- belső
- Internet
- bele
- Bevezetett
- behívja
- részt
- kérdés
- kérdések
- IT
- ITS
- utazás
- jpg
- json
- bírók
- kenneth
- Ismer
- tudás
- ismert
- hiány
- nyelv
- nagy
- Késő
- legutolsó
- latin
- indított
- réteg
- vezet
- vezető
- tanulás
- legkevésbé
- jogilag
- hadd
- élet
- Life Sciences
- mint
- korlátozások
- vonal
- linkek
- linux
- Lista
- Listázott
- irodalom
- LLM
- logikus
- hosszabb
- lookup
- szerelem
- esőkabát
- gép
- gépi tanulás
- készült
- főleg
- fenntartja
- fontos
- csinál
- KÉSZÍT
- Gyártás
- sikerült
- vezetés
- sok
- Marketing
- maszk
- mester
- matematikai
- matematika
- maximális
- Lehet..
- eszközök
- jelentett
- Média
- orvosi
- orvostudomány
- tag
- Partnerek
- Memory design
- említett
- Módszertan
- Michigan
- millió
- bányák
- félrevezető tájékoztatás
- félrevezető
- MIT
- Enyhít
- keverje
- ML
- modell
- modellek
- módosítása
- több
- a legtöbb
- mozgalom
- többszörös
- my
- Nevezett
- Nasa
- nemzeti
- Természetes
- Természet
- Szükség
- szükséges
- hálózat
- soha
- Új
- hír
- következő
- nem
- Nobel díjas
- normák
- Norvégia
- figyelemre méltó
- jegyzetfüzet
- Most
- szám
- tárgy
- megfigyelés
- október
- of
- felajánlott
- gyakran
- Régi
- on
- ONE
- online
- csak
- Művelet
- Vélemény
- or
- érdekében
- eredeti
- Más
- másképp
- mi
- körvonalak
- felvázolva
- teljesítmény
- kiemelkedő
- felett
- átfogó
- saját
- tulajdonú
- Béke
- csomag
- oldal
- oldalak
- Papír
- paraméterek
- rész
- elhalad
- Elmúlt
- Múló
- Szabadalmak
- ösvény
- Mintás
- Emberek (People)
- tökéletes
- Teljesít
- személyes
- fázis
- phd
- jelenség
- filozófia
- Fizika
- darab
- döntő
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- játék
- pont
- politika
- lehetséges
- állás
- potenciális
- hatalom
- powered
- bemutatott
- ajándékot
- nyomja meg a
- uralkodó
- előző
- korábban
- elsősorban
- Fő
- elvek
- nyomtatás
- Sajtó
- Előzetes
- díjak
- Probléma
- folyamat
- Folyamatok
- gyárt
- Termelés
- tehetséges alkalmazottal
- mélységes
- Program
- javasol
- javasolt
- ad
- feltéve,
- szolgáltatók
- biztosít
- amely
- Pszichológia
- nyilvános
- Vásárlás
- célokra
- Piton
- világítás
- mennyiség
- gyorsan
- rádió
- véletlen
- tartományok
- rangsorolt
- gyors
- gyorsan
- hányados
- el
- Reagál
- való Világ
- real-time
- ok
- kap
- kapott
- recept
- elismerés
- ajánl
- utal
- kifejezés
- összefüggő
- viszonylag
- megbízható
- TÖBBSZÖR
- raktár
- kérni
- szükség
- kötelező
- kutatás
- rezonál
- Tudástár
- Reagálni
- válasz
- válaszok
- felelős
- visszatérés
- Visszatér
- Gazdag
- Kockázat
- Szerep
- szerepek
- fordulóban
- futás
- futás
- fut
- s
- biztosítékok
- sagemaker
- azonos
- Megtakarítás
- látta
- Skála
- Iskola
- School of Engineering
- Tudomány
- TUDOMÁNYOK
- tudományos
- tudósok
- forgatókönyv
- sdk
- Keresés
- Rész
- szakaszok
- lát
- kiválasztása
- idősebb
- érzékeny
- mondat
- érzés
- Sorozat
- szolgáltatás
- Szolgáltatások
- készlet
- felépítés
- Megosztás
- megosztott
- Megoszt
- megosztás
- ő
- Héj
- kellene
- előadás
- hasonló
- Hasonlóképpen
- Egyszerű
- óta
- testvér
- So
- Közösség
- Közösségi média
- társadalmi
- Társadalom
- megoldások
- Megoldások
- néhány
- forrás
- forráskód
- Források
- Hely
- feszültség
- kifejezetten
- sebesség
- terjedése
- terjedés
- Színpad
- standard
- Stanford
- Stanford Egyetem
- kezdődött
- nyilatkozat
- nyilatkozatok
- Államok
- Lépései
- megáll
- vihar
- Stratégia
- erősítő
- struktúra
- Diákok
- Tanulmány
- későbbi
- lényeges
- sikeresen
- ilyen
- javasol
- ÖSSZEFOGLALÓ
- Túltöltés
- támogatás
- biztos
- Inog, befolyás
- Svédország
- gyorsan
- szintézis
- Systems
- felszerelés
- Vesz
- tart
- Feladat
- feladatok
- csapat
- Műszaki
- technika
- technikák
- technikai
- Technológia
- távközlés
- sablon
- terminál
- feltételek
- teszt
- szöveg
- szövegi
- hogy
- A
- az információ
- The Source
- a világ
- azok
- Őket
- akkor
- Ott.
- ezáltal
- ebből adódóan
- Ezek
- ők
- Szerintem
- harmadik fél
- ezt
- azok
- gondoltam
- Keresztül
- egész
- NYAKKENDŐ
- idő
- időrendben
- nak nek
- együtt
- jelképes
- tokenek
- szerszámok
- kiképzett
- Képzések
- igaz
- igazság
- oktatói
- kettő
- Végül
- aláhúzott
- megértés
- Egyesült
- Egyesült Államok
- Egyetemek
- egyetemi
- példátlan
- példátlan
- -ig
- frissítés
- upon
- us
- használ
- használt
- használó
- Felhasználók
- használ
- segítségével
- kihasználva
- érték
- különféle
- Hatalmas
- Ítélet
- ellenőrzött
- ellenőrzése
- változat
- nagyon
- keresztül
- videó
- videojátékok
- Látogat
- volt
- we
- háló
- webes szolgáltatások
- JÓL
- Mit
- amikor
- vajon
- ami
- míg
- WHO
- egész
- miért
- Wikipedia
- lesz
- ablakok
- val vel
- belül
- nő
- Női
- Nyerte
- szó
- szavak
- Munka
- dolgozott
- munkafolyamat
- dolgozó
- világ
- érdemes
- Rossz
- év
- te
- A te
- zephyrnet