A CCC három tudományos ülést támogatott az idei AAAS éves konferencián, és ha nem tudott személyesen részt venni, akkor minden ülést összefoglalunk. Ezen a héten összefoglaljuk a szekció panelisták előadásának legfontosabb pontjait, „Nagy nyelvű modellek: segítőkész asszisztensek, romantikus partnerek vagy szélhámosok?” Ez a panel, moderátora Dr. Maria Gini, a CCC Tanácsának tagja és a Minnesota Egyetem számítástechnikai és mérnöki professzora, szerepelt Dr. Ece Kamar, a Microsoft Research AI Frontiers részlegének ügyvezető igazgatója, Dr. Hal Daumé III, a Marylandi Egyetem számítástechnika professzora, és Dr. Jonathan May, a Dél-Kaliforniai Egyetem Információtudományi Intézetének számítástechnika professzora.
A nagy nyelvi modellek manapság a társadalmakban zajló beszélgetések élére állnak, és a zsűri nem dönti el, hogy megfelelnek-e az őket körülvevő hype-nak. Az AAAS szekció panel tagjai az LLM-ek lehetőségeivel, kihívásaival és lehetőségeivel foglalkoztak.
Az első paneltag Dr. Ece Kamar volt (Microsoft Research). Az AI jelenlegi állapotát „fázisváltásnak” nevezte. Egyedülálló perspektívát mutatott be, mint valaki, aki látta az ipari mesterséges intelligencia változásait és a mély tanulási modellek exponenciális növekedését, amelyre nagyon kevesen számítottak, hogy 2024-ben is folytatódni fog.
A növekedést az LLM-eket képező adatmennyiség növekedése és a transzformátoroknak nevezett nagyobb architektúra okozta. Dr. Kamar egy érdekes meglátást osztott meg a grafikonon, hogy a modellek azért skálázódnak olyan gyorsan, mert kezdetben csak egy adott feladatra képezték ki őket; olyan feladatot, amelyet megbízhatóan el tudtak végezni. A ChatGPT megmutatta, hogy ha elég nagyra méretez, beleértve a modell által figyelembe vett paraméterek számát, akkor a modellek olyan teljesítmény mellett kezdhetik el a feladatokat, mint egy olyan modell, amelyet kifejezetten ugyanazon feladatok elvégzésére tanítottak.
Ez az LLM fázisátalakulás definíciója: a modelleket már nem kell speciálisan betanítani egy adott feladatra, hanem általánosan betaníthatók, majd számos feladatot elvégezhetnek. És semmi jele annak, hogy ezeknek a képességeknek a növekedése lassulna.
Dr. Kamar már korán hozzáfért a GPT-4-hez, és a tesztelése során eltöltött hosszú ideje alatt lenyűgözte a mérettel és adatokkal együtt járó jelentős fejlesztések, valamint az a tény, hogy szinkronban képes különböző feladatokat végrehajtani.
Mit hoz a jövő ezeknek az LLM-eknek? Dr. Kamar arra számít, hogy az LLM-ek túlmutatnak az emberi nyelven, megtanulják a gépi nyelvet, és képesek lesznek fordítani a két nyelv között. Ez javítaná a bemeneti és kimeneti modalitásokat, ami ahhoz vezethet, hogy a modellek nemcsak nyelvet generálnak, hanem cselekvéseket és előrejelzéseket is a viselkedésben.
Ezután Dr. Kamar a számítástechnikában előforduló jelentős fázisátalakulással foglalkozott. A rendszereket ma nagyon eltérően fejlesztik, és ehhez egy új számítástechnikai paradigmát kell létrehozni, amelynek egyelőre csak a felszínét kapargattuk. A számítógépekkel való interakciónk nagyon másképp fog kinézni az elkövetkező években, és ehhez át kell gondolni az ember-számítógép interakciót (HCI).
Egy másik változás az, ahogyan az emberek dolgoznak a jövőben. A Microsoft tanulmányokat végzett arra vonatkozóan, hogy a dolgozók termelékenysége megduplázódhat a mesterséges intelligencia segítségével írt kódsorok számát tekintve. Ez hihetetlen bravúr, de az, hogy ez a technológia hogyan működik és honnan származik az intelligencia, nagyrészt ismeretlen, ezért sok kutatási kérdés merül fel ezen a területen.
Sok kérdés merül fel az LLM-ekkel való esetleges visszaélésekkel kapcsolatban is. Aggályok merülnek fel a méltányosság, az eltérő demográfiai kockázatok és más, még drasztikusabb következmények miatt. Noha nagy lehetőség rejlik a tudományos felfedezésre, nagy a potenciál a károkozásra is; például meggyőzni a szülőket, hogy ne oltsák be gyermekeiket, egy gyereket arról, hogy valami rosszat tegyenek, vagy valakit arról, hogy a világ lapos. Sok biztonsági erőfeszítést tettek az LLM-ek fejlesztése érdekében, és a nyílt források beszerzése ezen a területen is sokat segíthet.
Dr. Kamar ezután kérdéseket tett fel a tudományos közösségnek:
- Hogyan fog megváltozni a tudomány az AI megszakításával?
- Tegyünk-e lépéseket a következő generáció nevelésének és képzésének megváltoztatása érdekében?
- Technológiai infrastruktúrát épít, hogy hasznot húzzon ebből a fázisátmenetből?
- Felkészítjük a jövő nemzedékeit az új világra?
Végül Dr. Kamar hangsúlyozta, hogy a fázisátalakulás egyik figyelemre méltó fő szempontja az LLM-ek fejlődésének sebessége. Ezek a modellek nagyon rövid idő alatt jelentősen javulnak, és a számítástechnikai kutatóknak még sok tennivalójuk van.
A második paneltag, Dr. Hal Daumé III (University of Maryland), előadását azzal kezdte, hogy kifejtette, hogy mesterséges intelligencia modelleket kell kifejleszteni, hogy segítsenek az embereknek azt tenni, amit akarnak; növeli az emberi munkát, nem automatizálja. Az automatizálásnak ez a víziója a 60-as évek óta hatja át a társadalmat. Ahelyett, hogy segítenék az embereket a jobb sakkozásban, a tudósok olyan rendszert terveztek, amely önmagában sakkozik.
Ez a filozófia nem vezet sehova; A mesterséges intelligencia manapság is hírértékű, ha már elég intelligens ahhoz, hogy önállóan elvégezzen egy feladatot. Ez mélyen a mesterséges intelligencia vérében van. Mielőtt időt és pénzt költenénk egy rendszer automatizálására, először meg kell állnunk, és megkérdezni, hogy ez érdekünk-e?
Dr. Daumé szorgalmazta az augmentáció koncepcióját: hogyan használható az AI eszközként? Az olyan rendszerek, mint a Github másodpilóta, növelik a termelékenységet, de a termelékenység növelése nem elegendő. A rendszer egyik felhasználója felkiáltott, hogy lehetővé tette számukra, hogy a kódolás szórakoztató részeire összpontosítsanak, ami sokkal jobban megfelel az AI felépítésének.
A mesterséges intelligencia kutatóinak nem szabad eltávolítaniuk az ember munkájából azokat a részeket, amelyek szórakoztatóak; prioritásként kell kezelniük a dörzsölés eltávolítását. Javítania kell az emberi életet, nem pedig csak egy vállalat eredményét.
Dr. Daumé társszerzője volt egy tanulmánynak, amelyben felveti ezeket a kérdéseket, és az ellenérv felmerült, hogy műszaki szempontból a gépi tanulási technológiát alkalmazó rendszerek felépítése gyakran sokkal könnyebben automatizálható, mint bővíthető. Ennek az az oka, hogy a rendszer betanításához szükséges adatok könnyen beszerezhetők. Ezt az információt a munkánk elvégzésével biztosítjuk, és az ML-t könnyű megtanítani az emberi viselkedés utánzására. Sokkal nehezebb megtanítani egy rendszert, hogy segítsen valakinek egy feladat elvégzésében. Ez az információ szétszórva található az NSF irodalmi áttekintései között, egy programozó által papírra írt stb. között. Az embereknek a feladatok elvégzéséhez szükséges adatokat nem rögzítik.
A hasznos rendszerek felépítésének másik kulcsfontosságú szempontja, hogy megkérdezzük a felhasználót, milyen rendszerek lennének hasznosak az életükben. Például a vakok szükségletei nagyon eltérnek a látó emberek szükségleteitől (amelyek szintén különböznek a látókétól Szerintem a vakok igényei). Dr. Daumé megosztott egy példát, miszerint egy vizuális rendszer felfedheti, hogy egy tárgy egy üdítősdoboz, de ezt egy vak általában magától is meg tudja állapítani. A szóda összetevői sokkal hasznosabbak lennének számukra. Óriási szakadék tátong a rendszerek válaszainak minősége és az egyszerű kérdések megértése és az akadálymentesítési kérdések megválaszolása között, és ez a szakadék egyre nő.
Egy további példa arra, hogy a közösségi szükségleteket először meg kell határozni a technológia létrehozása előtt, amely „segíti” őket, a tartalom moderálása. Sok önkéntes tartalommoderátor vesz részt a munkában, mert jobb hellyé akarja tenni a világot, és segíteni szeretne egy általuk fontosnak tartott közösség kialakításában. Arra a kérdésre, hogy milyen eszközzel szeretnének segíteni a szerepükben, gyakran nem akarják, hogy a munkájuk teljesen automatizált legyen, csak az unalmas részeket, például a csevegési előzmények felkutatását, hogy könnyebb legyen.
Dr. Daumé egy utolsó példával zárja ezt a beszélgetést autószerető édesanyjáról, aki szereti az autókat, és nem hajlandó automata autókat vezetni. Kézi sebességváltót választ, és nagyon fontos számára, hogy ezt a lehetőséget választhassa. Az embereknek rendelkezniük kell arról, hogy a feladataikat automatizálják-e vagy sem.
Dr. Daumé azzal folytatja a beszélgetést, hogy alternatívákat kínál az akadálymentesítési technológia jelenlegi megközelítéseihez. Például amikor egy eszközt építünk a jelbeszéd-felismerés köré, ahelyett, hogy az internetet lekaparnánk az aláíró emberekről készült videókat (ami sok beleegyezést és adatvédelmi aggályt rejt magában, ráadásul ezeknek a videóknak a többsége professzionális, háttérzaj/zavaró tényezők nélkül, ami nem t reális), forduljon a közösséghez, és kezdeményezzen egy projektet, amely felhatalmazza őket arra, hogy videókat küldjenek be az eszközök betanításához. Az ehhez hasonló közösség-első stratégiák etikusabbak és felelősségteljesebbek, és nagyobb kontrollt biztosítanak a felhasználóknak.
Az LLM-eket és más eszközöket a hasznosság, nem pedig az intelligencia előnyben részesítésére kell fejleszteni – összegzi Dr. Daumé. Minél hasznosabb, annál inkább segíthet az embereknek olyasmiben, amit nem tudnak vagy nem akarnak megtenni, ahelyett, hogy automatizálnának valamit, amit az emberek már jól csinálnak és élveznek.
Dr. Jonathan May (University of Southern California Information Sciences Institute) volt a következő előadó, és előadását a konferencia témájára reflektálva kezdte: „A tudomány felé falak nélkül”. Azt állítja, hogy míg a közelmúltban zajló LLM-fejlesztés néhány ember számára falakat rombol, sokak számára falakat épít.
Először arról beszél, hogy az internet hogyan csökkentette le a kutatások végzésének számos akadályát; Amikor 17 éves volt, azon töprengett, hogy a Csillagok háborúja és a Gyűrűk Ura cselekményei miért hasonlítanak egymásra, és el kellett mennie a könyvtárba, és keresnie kellett egy könyvet a válaszokkal. Nagyobb téttel rendelkező, de ugyanilyen fáradságos kutatásokat végzett a doktori disszertációjához, de tanulmányai végére a témában készült egy Wikipédia-oldal, majd az internetes keresés, ma már az autó nélküli kutatás a jellemző.
Dr. May azzal folytatta, hogy kiváltságosnak érezte magát, hogy az LLM-ek célközönségének demográfiai csoportjába tartozhat. Nem kódol gyakran, és soha nem tanult meg sok kódolási készségeket, de amikor szüksége van rá a munkájához, megkérdezheti a ChatGPT-t, és nagyszerű munkát végez.
Az LLM-ek hasznosságának széles körben elterjedésének azonban számos akadálya van:
- Nyelvi falak: A modellek annál jobban működnek, minél több adatra tanítják őket. Míg a mai kereskedelmi LLM-ek többnyelvűek, nagy súlyt helyeznek az angol nyelvre. Például a ChatGPT 92%-ban angol nyelven van kiképezve. Ezenkívül az utasítások adatai, amelyek az LLM-ek „titkos szószát” jelentik, túlnyomórészt angol nyelvűek (például a ChatGPT-k 96%-a). Jelenleg nagyon kevés erőfeszítés történik ezeknek a modelleknek a többnyelvű teljesítményének javítására a meglévő tesztek rendszerszintű teljesítménybeli hiányosságai ellenére, aminek van értelme annak az általános konszenzusnak köszönhetően, hogy a gépi fordítás (MT) „megoldott”, és az erőfeszítéseket más feladatokra kell összpontosítani.
- Identity Walls: Ha megkérdezi a ChatGPT-t, hogy mit csináljon karácsonykor, az a különféle tevékenységekre és hagyományokra összpontosít, amelyekben részt vehet; nem említi, hogy elmehetsz dolgozni. Kimutatták, hogy az LLM-ek eltérően viselkednek a különböző demográfiai csoportok leírásakor, és több negatív érzelmet fejeznek ki, sőt bizonyos esetekben egyenesen toxicitást fejeznek ki. Valószínűleg olyan sztereotip mondatok vannak, amelyek kárt okozhatnak az olyan közösségekben, mint az LMBTQ+ vagy a zsidók; mindenütt nagy az elfogultság, és ennek következményei vannak az alkalmazott döntéshozatalban. Vannak bizonyos beépített biztosítékok, és az explicitebb vizsgáló kérdések kevésbé valószínű, hogy mérgező válaszokat kapnak, de a modellek valószínűleg inkább a sztereotip állításokat és eredményeket részesítik előnyben, és ez az, ahol vannak károk, különösen akkor, ha olyan modelleket használnak, amelyek nem látják output (azaz hiteljogosultság). Példát hozott arra, hogy az LLM-ek elfogultságot mutatnak, amikor az egyének arcát a munkájuk alapján állítják elő; az alacsonyabb fizetésű munkáknál nők és kisebbségek szerepelnek, míg a jobban fizetett állások fehér férfiak.
- Környezeti falak (szoftver): Az LLM-ek előállítása és működtetése jelentős mennyiségű energiát igényel. Még a legszerényebb LM-ek is háromszor több éves energiát fogyasztanak, mint egyetlen ember. Jelentős adathiány mutatkozik a legnagyobb nyelvi modellek, például a ChatGPT esetében is, de az ezeket birtokló vállalatok kifejezetten megtagadják az energiafogyasztásukhoz való hozzáférést.
- Környezetvédelmi falak (hardver): A forgácsok előállításához, amire minden LLM-nek szüksége van, olyan „konfliktusanyagokra” van szükség, mint a tantál (Kongóban bányásznak) és a hafnium (Szenegálban és Oroszországban bányásznak). Az Egyesült Államokban a vállalatoknak jelenteniük kell az általuk felhasznált konfliktusban előforduló ásványok mennyiségét, de az USA nyilvánosan kimutatja ezen anyagok felhasználásának csökkenését, ami nem lehet igaz. Ezen túlmenően számos társadalmi-politikai probléma van, például Kína korlátozza a germániumot és a galliumot az Egyesült Államok exportkorlátozásai megtorlásaként.
Dr. May kifejti, hogy ezek a kategóriák feltárnak néhányat az LLM-ek által okozott károkkal kapcsolatos számos downstream problémából, és olyan eseteket, amikor az emberek nem részesülnek előnyben. Van ok az aggodalomra, de vannak olyan kutatási és/vagy viselkedési változtatások is, amelyek mérsékelhetnék az alábbi károkat:
- Nyelv: Több kutatási finanszírozást kell fordítani a többnyelvűségre (nem csak hegemón fordításra angolra és angolról).
- Identitás: Alulról felfelé irányuló és közösséget befogadó kutatás. Modellmódosítás és tesztelés a telepítés előtt
- Környezet: Olyan algoritmusfejlesztés, amely kevesebb adatot használ és kevesebb paramétert módosít (pl. LoRA, adapterek, nem RL PO). Legyen lelkiismeretes a számítások során, és ragaszkodjon a nyitottsághoz a szabályozási szinteken
Dr. May azzal zárta a panelt, hogy megismételte Dr. Daumé álláspontját, miszerint az embereknek úgy kell hasznot húzni, ahogyan azt szeretnék, ha az LLM-ekkel érintkeznek, és ezt a fejlesztési szakaszban mindenekelőtt szem előtt kell tartani.
Nagyon köszönöm, hogy elolvastad, és kérlek, hallgass holnap, hogy elolvasd az ülés kérdezz-felelek részének összefoglalóját.
- 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://feeds.feedblitz.com/~/874484594/0/cccblog~CCC-AAAS-Large-Language-Models-Helpful-Assistants-Romantic-Partners-or-Con-Artists-Part-One/
- :van
- :is
- :nem
- :ahol
- $ UP
- 1
- 17
- 2024
- 225
- 300
- 7
- a
- Képes
- Rólunk
- hozzáférés
- megközelíthetőség
- elérni
- Fiók
- át
- cselekvések
- tevékenységek
- További
- címzett
- címzés
- AI
- AI az iparban
- AI modellek
- algoritmus
- Minden termék
- már
- Is
- alternatívák
- között
- összeg
- an
- és a
- évi
- válasz
- válaszok
- várható
- számít
- bárhol
- megközelít
- építészet
- VANNAK
- TERÜLET
- körül
- Előadók
- AS
- kérdez
- kér
- megjelenés
- szempontok
- segít
- asszisztensek
- munkáját
- At
- részt vesz
- közönség
- fokozza
- automatizált
- Automatizált
- Automatikus
- automatizálás
- Automatizálás
- háttér
- Rossz
- akadályok
- alapján
- BE
- mert
- óta
- előtt
- kezdődött
- viselkedés
- viselkedés
- hogy
- haszon
- részesülő
- Jobb
- között
- Túl
- előítélet
- Blog
- vér
- bizottság
- könyv
- Unalmas
- Alsó
- épít
- Épület
- épült
- de
- by
- Kalifornia
- hívott
- jött
- TUD
- nem tud
- képességek
- autók
- eset
- esetek
- kategóriák
- Okoz
- okozott
- ccc
- CCC blog
- CCC Tanács
- kihívások
- változik
- Változások
- csevegés
- ChatGPT
- sakk
- gyermek
- Kína
- játékpénz
- választás
- úgy dönt,
- Karácsony
- kód
- Kódolás
- hogyan
- jön
- érkező
- kereskedelmi
- Közösségek
- közösség
- Companies
- vállalat
- teljes
- kitöltésével
- Kiszámít
- számítógép
- Computer Science
- számítógépek
- számítástechnika
- koncepció
- Vonatkozik
- aggodalmak
- arra a következtetésre jut
- lefolytatott
- vezető
- Konferencia
- konfliktus
- kongó
- megegyezés
- beleegyezés
- Következmények
- fogyasztás
- tartalom
- folytatódik
- tovább
- tovább
- ellenőrzés
- Beszélgetés
- beszélgetések
- Mag
- tudott
- Tanács
- készítette
- létrehozása
- Jelenlegi
- Jelenleg
- dátum
- Döntéshozatal
- csökkenés
- mély
- mély tanulás
- definíció
- demográfiai
- telepített
- leírt
- leíró
- tervezett
- Ellenére
- meghatározó
- fejlett
- fejlesztése
- Fejlesztés
- DID
- különböző
- eltérően
- Igazgató
- felfedezés
- tárgyalja
- vita
- Zavar
- do
- nem
- Nem
- Ennek
- ne
- kétszeresére
- le-
- dr
- hajtás
- két
- alatt
- e
- minden
- Korai
- könnyebb
- könnyű
- oktat
- erőfeszítések
- jogosultság
- alakult
- hangsúlyozta
- felhatalmazza
- végén
- energia
- Energiafogyasztás
- vegyenek
- Mérnöki
- Angol
- növelése
- élvez
- hatalmas
- elég
- egyaránt
- különösen
- stb.
- etikai
- Még
- példa
- létező
- kiterjesztett
- magyarázó
- kifejezetten
- exponenciális
- Exponenciális növekedés
- export
- kifejezi
- kifejező
- kiterjedt
- arcok
- tény
- méltányosság
- tett
- jellegű
- hiba
- kevés
- kevesebb
- utolsó
- Találjon
- vezetéknév
- lakás
- Összpontosít
- összpontosított
- koncentrál
- A
- Forefront
- Előre
- ból ből
- Frontiers
- teljesen
- móka
- finanszírozás
- további
- jövő
- rés
- rések
- adott
- általános
- általában
- generál
- generáló
- generáció
- generációk
- GitHub
- Ad
- Go
- megy
- elmúlt
- grafikon
- nagy
- Csoportok
- Növekedés
- kellett
- nehezebb
- hardver
- kárt
- ártalmak
- Legyen
- HCl
- he
- súlyosan
- segít
- hasznos
- segít
- neki
- Magas
- <p></p>
- kiemeli
- övé
- történelem
- tart
- Hogyan
- HTTPS
- emberi
- Az emberek
- hype
- i
- if
- fontosság
- fontos
- lenyűgözött
- javul
- fejlesztések
- javuló
- in
- Beleértve
- Növelje
- növekvő
- hihetetlen
- egyének
- ipar
- információ
- Infrastruktúra
- alapvetően
- kezdeményez
- bemenet
- Insight
- példa
- helyette
- Intézet
- Intelligencia
- Intelligens
- kölcsönhatásba
- kölcsönható
- kölcsönhatás
- kamat
- érdekes
- Internet
- bele
- kérdések
- IT
- ITS
- zsidó
- Munka
- Állások
- Jonatán
- jpeg
- éppen
- Kulcs
- gyerekek
- Kedves
- nyelv
- Nyelvek
- nagy
- nagymértékben
- nagyobb
- legnagyobb
- vezet
- TANUL
- tanult
- tanulás
- kevesebb
- hadd
- könyvtár
- élet
- mint
- Valószínű
- vonal
- vonalak
- irodalom
- életek
- élő
- LLM
- hitel
- hosszabb
- néz
- keres
- Lord of the Rings
- Sok
- szeret
- alacsonyabb
- leeresztett
- gép
- gépi tanulás
- Többség
- csinál
- KÉSZÍT
- Gyártás
- kezelése
- Ügyvezető igazgató
- kézikönyv
- sok
- maria
- Maryland
- anyagok
- max-width
- Lehet..
- tag
- említ
- microsoft
- esetleg
- bánja
- aláaknázott
- ásványok
- kisebbségek
- visszaélés
- Enyhít
- ML
- modell
- modellek
- mérséklet
- mom
- pénz
- több
- a legtöbb
- mozgó
- MT
- sok
- elengedhetetlen
- Szükség
- igények
- negatív
- soha
- Új
- hírértékű
- következő
- nem
- Most
- NSF
- szám
- tárgy
- előforduló
- of
- felajánlás
- gyakran
- on
- egyszer
- ONE
- csak
- nyitva
- Nyitottság
- Lehetőségek
- or
- érdekében
- Más
- mi
- ki
- eredmények
- teljesítmény
- nyílt
- saját
- oldal
- panel
- Papír
- paradigma
- paraméterek
- szülők
- rész
- különös
- partnerek
- alkatrészek
- szünet
- fizet
- Emberek (People)
- Teljesít
- teljesítmény
- időszak
- person
- perspektíva
- átjárta
- fázis
- phd
- filozófia
- darab
- Hely
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- játszani
- játszik
- kérem
- plusz
- PO
- pont
- pont
- porció
- jelent
- lehetőségek
- potenciális
- Tippek
- jobban szeret
- előkészítése
- Előadások
- Előzetes
- Fontossági sorrendet
- magánélet
- kiváltságos
- valószínűség szerint
- valószínűségek
- problémák
- gyárt
- termelékenység
- tehetséges alkalmazottal
- Egyetemi tanár
- Programozó
- Haladás
- program
- feltéve,
- nyilvánosan
- meglökött
- Kérdések és válaszok
- világítás
- Kérdések
- emelés
- gyorsan
- Inkább
- el
- Olvass
- Olvasás
- valószerű
- tényleg
- újrafutóz
- kap
- új
- elismerés
- feljegyzett
- tükrözve
- szabályozók
- megismételve
- figyelemre méltó
- eltávolítása
- eltávolítása
- jelentést
- szükség
- kutatás
- kutatók
- válaszok
- felelős
- korlátozó
- korlátozások
- mutatják
- Vélemények
- kockázatok
- Szerep
- futás
- Oroszország
- biztosítékok
- Biztonság
- azonos
- mondás
- Skála
- skálázás
- elszórt
- Tudomány
- TUDOMÁNYOK
- tudományos
- tudósok
- Keresés
- Második
- lát
- látott
- értelemben
- érzés
- ülés
- ülések
- megosztott
- ő
- rövid
- kellene
- kimutatta,
- mutató
- mutatott
- <p></p>
- jelentős
- jelentősen
- aláírás
- Jelek
- hasonló
- egyszerűen
- óta
- egyetlen
- készségek
- lassuló
- So
- Társadalom
- szoftver
- néhány
- Valaki
- valami
- Sourcing
- Déli
- Hangszóró
- különleges
- kifejezetten
- sebesség
- Költési
- Színpad
- csillag
- Csillagok háborúja
- kezdet
- kezdődött
- nyilatkozatok
- Állapot
- Lépései
- Még mindig
- stratégiák
- tanulmányok
- Tanul
- beküldése
- összegez
- kínálat
- Támogatott
- feltételezett
- felületi
- környező
- rendszer
- szisztémás
- Systems
- tart
- bevétel
- Beszél
- cél
- Feladat
- feladatok
- Műszaki
- technikai
- Technológia
- mondd
- feltételek
- Tesztelés
- tesztek
- mint
- hogy
- A
- A jövő
- A grafikon
- a világ
- azok
- Őket
- téma
- akkor
- Ott.
- Ezek
- tézis
- ők
- dolgok
- Szerintem
- ezt
- ezen a héten
- három
- idő
- nak nek
- Ma
- mai
- holnap
- szerszám
- szerszámok
- felső
- téma
- felé
- Vonat
- kiképzett
- Átalakítás
- transzformerek
- átmenet
- fordít
- Fordítás
- átvitel
- igaz
- dallam
- kettő
- jellemzően
- megértés
- egyedi
- egyetemi
- ismeretlen
- us
- használ
- használt
- hasznos
- használó
- Felhasználók
- használ
- segítségével
- Hatalmas
- nagyon
- Videók
- látomás
- vizuális
- önkéntes
- akar
- volt
- Út..
- we
- hét
- JÓL
- voltak
- Mit
- amikor
- mivel
- ami
- míg
- fehér
- WHO
- miért
- széles körben elterjedt
- Wikipedia
- lesz
- val vel
- nélkül
- Női
- Munka
- művek
- világ
- lenne
- csomagolt
- írás
- írott
- év
- te
- zephyrnet