Berita palsu, yang didefinisikan sebagai berita yang menyampaikan atau memuat informasi palsu, dibuat-buat, atau sengaja menyesatkan, sudah ada sejak munculnya mesin cetak. Pesatnya penyebaran berita palsu dan disinformasi online tidak hanya menipu masyarakat, namun juga dapat berdampak besar pada masyarakat, politik, ekonomi, dan budaya. Contohnya meliputi:
- Menumbuhkan ketidakpercayaan pada media
- Merusak proses demokrasi
- Menyebarkan ilmu pengetahuan palsu atau mendiskreditkan (misalnya gerakan anti-vaksin)
Kemajuan dalam kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) telah membuat pengembangan alat untuk membuat dan menyebarkan berita palsu menjadi lebih mudah. Contoh awal termasuk bot sosial canggih dan akun otomatis yang mempercepat tahap awal penyebaran berita palsu. Secara umum, tidak mudah bagi masyarakat untuk menentukan apakah akun tersebut adalah orang atau bot. Selain itu, bot sosial bukanlah alat ilegal, dan banyak perusahaan membelinya secara legal sebagai bagian dari strategi pemasaran mereka. Oleh karena itu, tidak mudah untuk mengekang penggunaan bot sosial secara sistematis.
Penemuan terbaru di bidang AI generatif memungkinkan pembuatan konten tekstual dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya dengan bantuan model bahasa besar (LLM). LLM adalah model teks AI generatif dengan lebih dari 1 miliar parameter, dan difasilitasi dalam sintesis teks berkualitas tinggi.
Dalam postingan ini, kami mengeksplorasi bagaimana Anda dapat menggunakan LLM untuk mengatasi masalah umum dalam mendeteksi berita palsu. Kami menyarankan agar LLM cukup maju untuk tugas ini, terutama jika teknik cepat seperti Rantai Pemikiran dan Reaksi digunakan bersama dengan alat untuk pengambilan informasi.
Kami mengilustrasikannya dengan membuat a LangChain aplikasi yang, jika diberi berita, memberi tahu pengguna apakah artikel tersebut benar atau palsu menggunakan bahasa alami. Solusinya juga menggunakan Batuan Dasar Amazon, layanan terkelola sepenuhnya yang membuat model dasar (FM) dari Amazon dan penyedia model pihak ketiga dapat diakses melalui Konsol Manajemen AWS dan API.
LLM dan berita palsu
Fenomena berita palsu mulai berkembang pesat dengan munculnya internet dan khususnya media sosial (Nielsen et al., 2017). Di media sosial, berita palsu dapat dibagikan dengan cepat di jaringan pengguna, sehingga menyebabkan masyarakat membentuk opini kolektif yang salah. Selain itu, masyarakat sering kali menyebarkan berita palsu secara impulsif, mengabaikan faktualitas konten jika berita tersebut sesuai dengan norma pribadi mereka (Tsipursky dkk. 2018). Penelitian dalam ilmu sosial menunjukkan bahwa bias kognitif (bias konfirmasi, efek ikut-ikutan, dan bias yang mendukung pilihan) adalah salah satu faktor paling penting dalam membuat keputusan yang tidak rasional baik dalam hal pembuatan maupun konsumsi berita palsu (Kim, et al., 2021). Hal ini juga menyiratkan bahwa konsumen berita berbagi dan mengonsumsi informasi hanya untuk memperkuat keyakinan mereka.
Kekuatan AI generatif untuk menghasilkan konten tekstual dan kaya dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya memperburuk masalah berita palsu. Contoh yang patut disebutkan adalah teknologi deepfakeโmenggabungkan berbagai gambar pada video asli dan menghasilkan video yang berbeda. Selain maksud disinformasi yang ditimbulkan oleh aktor manusia, LLM juga menghadirkan serangkaian tantangan baru:
- Kesalahan faktual โ LLM memiliki peningkatan risiko mengandung kesalahan faktual karena sifat pelatihan mereka dan kemampuan untuk menjadi kreatif sambil menghasilkan kata-kata berikutnya dalam sebuah kalimat. Pelatihan LLM didasarkan pada penyajian model berulang kali dengan masukan yang tidak lengkap, kemudian menggunakan teknik pelatihan ML hingga mengisi kekosongan dengan benar, sehingga mempelajari struktur bahasa dan model dunia berbasis bahasa. Akibatnya, meskipun LLM adalah pencocokan pola dan penggabung ulang yang hebat (โstochastic parrotsโ), mereka gagal dalam sejumlah tugas sederhana yang memerlukan penalaran logis atau deduksi matematis, dan dapat membuat jawaban berhalusinasi. Selain itu, suhu merupakan salah satu parameter masukan LLM yang mengontrol perilaku model saat menghasilkan kata berikutnya dalam sebuah kalimat. Dengan memilih suhu yang lebih tinggi, model akan menggunakan kata dengan probabilitas lebih rendah, sehingga memberikan respons yang lebih acak.
- Panjang โ Teks yang dihasilkan cenderung panjang dan tidak memiliki rincian fakta yang jelas.
- Kurangnya pengecekan fakta โ Tidak ada alat standar yang tersedia untuk pengecekan fakta selama proses pembuatan teks.
Secara keseluruhan, kombinasi psikologi manusia dan keterbatasan sistem AI telah menciptakan badai besar bagi penyebaran berita palsu dan misinformasi online.
Ikhtisar solusi
LLM menunjukkan kemampuan luar biasa dalam pembuatan bahasa, pemahaman, dan pembelajaran singkat. Mereka dilatih dengan kumpulan teks yang sangat banyak dari internet, dimana kualitas dan keakuratan bahasa alami yang diekstraksi mungkin tidak terjamin.
Dalam postingan kali ini, kami memberikan solusi untuk mendeteksi berita palsu berdasarkan pendekatan cepat Chain-of-Thought dan Re-Act (Penalaran dan Tindakan). Pertama, kami membahas kedua teknik rekayasa cepat tersebut, lalu kami menunjukkan implementasinya menggunakan LangChain dan Amazon Bedrock.
Diagram arsitektur berikut menguraikan solusi untuk pendeteksi berita palsu kami.
Kami menggunakan subset dari kumpulan data DEMAM berisi suatu pernyataan dan kebenaran dasar tentang pernyataan tersebut yang menunjukkan klaim yang salah, benar, atau tidak dapat diverifikasi (Thorne J.dkk., 2018).
Alur kerja dapat dipecah menjadi langkah-langkah berikut:
- Pengguna memilih salah satu pernyataan untuk memeriksa apakah palsu atau benar.
- Pernyataan dan tugas deteksi berita palsu dimasukkan ke dalam prompt.
- Perintah tersebut diteruskan ke LangChain, yang memanggil FM di Amazon Bedrock.
- Amazon Bedrock mengembalikan respons terhadap permintaan pengguna dengan pernyataan Benar atau Salah.
Pada postingan kali ini, kami menggunakan model Claude v2 dari Anthrophic (anthropic.claude-v2). Claude adalah LLM generatif berdasarkan penelitian Anthropic dalam menciptakan sistem AI yang andal, dapat ditafsirkan, dan dikendalikan. Dibuat menggunakan teknik seperti AI konstitusional dan pelatihan tidak berbahaya, Claude unggul dalam dialog yang bijaksana, pembuatan konten, penalaran kompleks, kreativitas, dan pengkodean. Namun, dengan menggunakan Amazon Bedrock dan arsitektur solusi kami, kami juga memiliki fleksibilitas untuk memilih di antara FM lain yang disediakan oleh Amazon, laboratorium AI21, Bersatu, dan Stabilitas.ai.
Anda dapat menemukan detail penerapannya di bagian berikut. Kode sumber tersedia di repositori GitHub.
Prasyarat
Untuk tutorial ini, Anda memerlukan terminal bash dengan Python 3.9 atau lebih tinggi yang diinstal di Linux, Mac, atau Subsistem Windows untuk Linux dan akun AWS.
Kami juga merekomendasikan menggunakan salah satu Studio Amazon SageMaker buku catatan, sebuah AWS Cloud9 misalnya, atau sebuah Cloud komputasi elastis Amazon (Amazon EC2) contoh.
Terapkan deteksi berita palsu menggunakan Amazon Bedrock API
Solusinya menggunakan Amazon Bedrock API, yang dapat diakses menggunakan Antarmuka Baris Perintah AWS (AWS CLI), itu AWS SDK untuk Python (Boto3), Atau Amazon SageMaker buku catatan. Mengacu kepada Panduan Pengguna Batuan Dasar Amazon untuk informasi lebih lanjut. Untuk postingan ini, kami menggunakan Amazon Bedrock API melalui AWS SDK for Python.
Siapkan lingkungan API Amazon Bedrock
Untuk menyiapkan lingkungan API Amazon Bedrock Anda, selesaikan langkah-langkah berikut:
- Unduh Boto3 terbaru atau tingkatkan:
- Pastikan Anda mengonfigurasi kredensial AWS menggunakan
aws configure
perintahkan atau teruskan ke klien Boto3. - Instal versi terbaru dari LangChain:
Anda sekarang dapat menguji pengaturan Anda menggunakan skrip shell Python berikut. Skrip ini membuat instance klien Amazon Bedrock menggunakan Boto3. Selanjutnya, kita memanggil list_foundation_models
API untuk mendapatkan daftar model fondasi yang tersedia untuk digunakan.
Setelah berhasil menjalankan perintah sebelumnya, Anda akan mendapatkan daftar FM dari Amazon Bedrock.
LangChain sebagai solusi rantai yang cepat
Untuk mendeteksi berita palsu pada kalimat tertentu, kami mengikuti proses penalaran Rantai Pemikiran zero-shot (Wei J. dkk., 2022), yang terdiri dari langkah-langkah berikut:
- Awalnya, model mencoba membuat pernyataan tentang berita yang diminta.
- Model ini membuat daftar pernyataan yang berisi poin-poin.
- Untuk setiap pernyataan, model menentukan apakah pernyataan tersebut benar atau salah. Perhatikan bahwa dengan menggunakan metodologi ini, model hanya mengandalkan pengetahuan internalnya (bobot yang dihitung pada fase pra-pelatihan) untuk mencapai keputusan. Informasi tersebut belum diverifikasi berdasarkan data eksternal apa pun pada saat ini.
- Berdasarkan fakta yang ada, model akan menjawab TRUE atau FALSE untuk pernyataan yang diberikan di prompt.
Untuk mencapai langkah-langkah ini, kami menggunakan LangChain, sebuah kerangka kerja untuk mengembangkan aplikasi yang didukung oleh model bahasa. Kerangka kerja ini memungkinkan kami untuk meningkatkan FM dengan menyatukan berbagai komponen untuk menciptakan kasus penggunaan tingkat lanjut. Dalam solusi ini, kami menggunakan yang bawaan Rantai Berurutan Sederhana di LangChain untuk membuat rantai berurutan sederhana. Hal ini sangat berguna, karena kita dapat mengambil keluaran dari satu rantai dan menggunakannya sebagai masukan ke rantai lainnya.
Amazon Bedrock terintegrasi dengan LangChain, jadi Anda hanya perlu membuat instance-nya dengan meneruskannya model_id
saat membuat instance objek Amazon Bedrock. Jika diperlukan, parameter inferensi model dapat diberikan melalui model_kwargs
argumen, seperti:
- maxTokenCount โ Jumlah maksimum token dalam respons yang dihasilkan
- stopSequences โ Urutan berhenti yang digunakan oleh model
- suhu โ Nilai yang berkisar antara 0โ1, dengan 0 untuk yang paling deterministik dan 1 untuk yang paling kreatif
- puncak โ Nilai yang berkisar antara 0โ1, dan digunakan untuk mengontrol pilihan token berdasarkan probabilitas pilihan potensial
Jika ini pertama kalinya Anda menggunakan model dasar Amazon Bedrock, pastikan Anda meminta akses ke model tersebut dengan memilih dari daftar model di Akses model halaman di konsol Amazon Bedrock, yang dalam kasus kami adalah claude-v2 dari Anthropic.
Fungsi berikut mendefinisikan rantai prompt Rantai Pemikiran yang kami sebutkan sebelumnya untuk mendeteksi berita palsu. Fungsi ini menggunakan objek Amazon Bedrock (llm) dan perintah pengguna (q) sebagai argumen. LangChain Templat Prompt fungsionalitas digunakan di sini untuk menentukan resep untuk menghasilkan prompt.
Kode berikut memanggil fungsi yang kita definisikan sebelumnya dan memberikan jawabannya. Pernyataannya adalah TRUE
or FALSE
. TRUE
berarti pernyataan yang diberikan memuat fakta yang benar, dan FALSE
berarti pernyataan tersebut mengandung paling sedikit satu fakta yang salah.
Contoh pernyataan dan respon model diberikan dalam output berikut:
Bereaksi dan alat
Pada contoh sebelumnya, model dengan tepat mengidentifikasi bahwa pernyataan tersebut salah. Namun, mengirimkan kueri kembali menunjukkan ketidakmampuan model untuk membedakan kebenaran fakta. Model tidak memiliki alat untuk memverifikasi kebenaran pernyataan di luar memori pelatihannya sendiri, sehingga proses berikutnya dari perintah yang sama dapat menyebabkan model salah memberi label pada pernyataan palsu sebagai benar. Dalam kode berikut, Anda menjalankan contoh yang sama secara berbeda:
Salah satu teknik untuk menjamin kebenaran adalah ReAct. Reaksi (Yao S.dkk., 2023) adalah teknik cepat yang menambah model fondasi dengan ruang tindakan agen. Dalam postingan ini, serta dalam makalah ReAct, ruang tindakan mengimplementasikan pengambilan informasi menggunakan tindakan pencarian, pencarian, dan penyelesaian dari API web Wikipedia sederhana.
Alasan di balik penggunaan ReAct dibandingkan dengan Chain-of-Thought adalah menggunakan pengambilan pengetahuan eksternal untuk menambah model dasar guna mendeteksi apakah suatu berita tertentu palsu atau benar.
Dalam postingan ini, kami menggunakan implementasi ReAct LangChain melalui agen NOL_SHOT_REACT_DESCRIPTION. Kami memodifikasi fungsi sebelumnya untuk mengimplementasikan ReAct dan menggunakan Wikipedia dengan menggunakan fungsi load_tools dari langchain.agents.
Kita juga perlu menginstal paket Wikipedia:
!pip install Wikipedia
Di bawah ini adalah kode baru:
Berikut ini adalah output dari fungsi sebelumnya dengan pernyataan yang sama yang digunakan sebelumnya:
Membersihkan
Untuk menghemat biaya, hapus semua sumber daya yang Anda sebarkan sebagai bagian dari tutorial. Jika Anda meluncurkan AWS Cloud9 atau instans EC2, Anda dapat menghapusnya melalui konsol atau menggunakan AWS CLI. Demikian pula, Anda dapat menghapus buku catatan SageMaker yang mungkin Anda buat melalui konsol SageMaker.
Keterbatasan dan pekerjaan terkait
Bidang pendeteksian berita palsu sedang diteliti secara aktif di komunitas ilmiah. Pada postingan kali ini, kami menggunakan teknik Chain-of-Thought dan ReAct dan dalam mengevaluasi teknik tersebut, kami hanya fokus pada keakuratan klasifikasi teknik prompt (jika pernyataan yang diberikan benar atau salah). Oleh karena itu, kami belum mempertimbangkan aspek penting lainnya seperti kecepatan respons, atau memperluas solusi ke sumber basis pengetahuan tambahan selain Wikipedia.
Meskipun postingan ini berfokus pada dua teknik, Chain-of-Thought dan ReAct, banyak penelitian yang mengeksplorasi bagaimana LLM dapat mendeteksi, menghilangkan, atau mengurangi berita palsu. Lee et al. telah mengusulkan penggunaan model encoder-decoder menggunakan NER (pengenalan entitas bernama) untuk menutupi entitas bernama guna memastikan bahwa token yang disamarkan benar-benar menggunakan pengetahuan yang dikodekan dalam model bahasa. Chern dkk. mengembangkan FacTool, yang menggunakan prinsip-prinsip Chain-of-Thought untuk mengekstraksi klaim dari prompt, dan akibatnya mengumpulkan bukti-bukti yang relevan dari klaim tersebut. LLM kemudian menilai faktualitas klaim berdasarkan daftar bukti yang diambil. Du E. dkk. menyajikan pendekatan yang saling melengkapi di mana beberapa LLM mengusulkan dan memperdebatkan tanggapan masing-masing dan proses penalaran dalam beberapa putaran untuk sampai pada jawaban akhir yang sama.
Berdasarkan literatur, kami melihat bahwa efektivitas LLM dalam mendeteksi berita palsu meningkat ketika LLM ditambah dengan pengetahuan eksternal dan kemampuan percakapan multi-agen. Namun, pendekatan ini lebih kompleks secara komputasi karena memerlukan beberapa panggilan model dan interaksi, permintaan yang lebih lama, dan panggilan lapisan jaringan yang panjang. Pada akhirnya, kompleksitas ini menyebabkan peningkatan biaya secara keseluruhan. Kami merekomendasikan untuk menilai rasio biaya terhadap kinerja sebelum menerapkan solusi serupa dalam produksi.
Kesimpulan
Dalam postingan ini, kami mempelajari cara menggunakan LLM untuk mengatasi masalah berita palsu yang umum terjadi, yang merupakan salah satu tantangan utama masyarakat kita saat ini. Kami memulai dengan menguraikan tantangan yang ditimbulkan oleh berita palsu, dengan penekanan pada potensinya mempengaruhi sentimen publik dan menyebabkan gangguan sosial.
Kami kemudian memperkenalkan konsep LLM sebagai model AI tingkat lanjut yang dilatih pada sejumlah besar data. Berkat pelatihan ekstensif ini, model-model ini memiliki pemahaman bahasa yang mengesankan, sehingga memungkinkan mereka menghasilkan teks mirip manusia. Dengan kapasitas ini, kami menunjukkan bagaimana LLM dapat dimanfaatkan dalam perang melawan berita palsu dengan menggunakan dua teknik cepat yang berbeda, Chain-of-Thought dan ReAct.
Kami menggarisbawahi bagaimana LLM dapat memfasilitasi layanan pengecekan fakta dalam skala yang tak tertandingi, mengingat kemampuan mereka untuk memproses dan menganalisis teks dalam jumlah besar dengan cepat. Potensi analisis real-time ini dapat mengarah pada deteksi dini dan pembendungan berita palsu. Kami mengilustrasikannya dengan membuat skrip Python yang, dengan memberikan pernyataan, menyoroti kepada pengguna apakah artikel tersebut benar atau palsu menggunakan bahasa alami.
Kami menyimpulkan dengan menggarisbawahi keterbatasan pendekatan yang ada saat ini dan mengakhirinya dengan catatan penuh harapan, menekankan bahwa, dengan perlindungan yang benar dan peningkatan yang berkelanjutan, LLM dapat menjadi alat yang sangat diperlukan dalam memerangi berita palsu.
Kami ingin mendengar pendapat Anda. Beri tahu kami pendapat Anda di bagian komentar, atau gunakan forum isu di repositori GitHub.
Penafian: Kode yang disediakan dalam postingan ini dimaksudkan untuk tujuan pendidikan dan eksperimen saja. Teknologi ini tidak boleh diandalkan untuk mendeteksi berita palsu atau misinformasi dalam sistem produksi di dunia nyata. Tidak ada jaminan mengenai keakuratan atau kelengkapan pendeteksian berita palsu menggunakan kode ini. Pengguna harus berhati-hati dan melakukan uji tuntas sebelum menggunakan teknik ini dalam aplikasi sensitif.
Untuk memulai Amazon Bedrock, kunjungi Konsol Amazon Bedrock.
Tentang penulis
Anamari Todor adalah Arsitek Solusi Utama yang berbasis di Kopenhagen, Denmark. Dia melihat komputer pertamanya ketika dia berusia 4 tahun dan tidak pernah melepaskan ilmu komputer, video game, dan teknik sejak saat itu. Dia telah bekerja di berbagai peran teknis, mulai dari pekerja lepas, pengembang full-stack, hingga insinyur data, pemimpin teknis, dan CTO, di berbagai perusahaan di Denmark, dengan fokus pada industri game dan periklanan. Dia telah bekerja di AWS selama lebih dari 3 tahun, bekerja sebagai Arsitek Solusi Utama, dengan fokus utama pada ilmu kehidupan dan AI/ML. Anamaria memiliki gelar sarjana di bidang Teknik Terapan dan Ilmu Komputer, gelar master di bidang Ilmu Komputer, dan pengalaman AWS lebih dari 10 tahun. Ketika dia tidak bekerja atau bermain video game, dia melatih anak perempuan dan profesional perempuan dalam memahami dan menemukan jalan mereka melalui teknologi.
Marcel Castro adalah Arsitek Solusi Senior yang berbasis di Oslo, Norwegia. Dalam perannya, Marcel membantu pelanggan dengan arsitektur, desain, dan pengembangan infrastruktur yang dioptimalkan untuk cloud. Dia adalah anggota tim AWS Generative AI Ambassador dengan tujuan mendorong dan mendukung pelanggan EMEA dalam perjalanan AI generatif mereka. Beliau meraih gelar PhD di bidang Ilmu Komputer dari Swedia dan gelar master dan sarjana di bidang Teknik Elektro dan Telekomunikasi dari Brazil.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
- PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
- PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
- Sumber: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/harness-large-language-models-in-fake-news-detection/
- :memiliki
- :adalah
- :bukan
- :Di mana
- $ 100 juta
- $NAIK
- 1
- 10
- 100
- 12
- 13
- 14
- 20
- 2022
- 21st
- 26%
- 27
- 32
- 36
- 7
- 9
- a
- kemampuan
- Tentang Kami
- atas
- AC
- akademik
- penelitian akademik
- Akademi
- mengakses
- diakses
- dapat diakses
- Akun
- Akun
- ketepatan
- Mencapai
- prestasi
- di seluruh
- akting
- Tindakan
- tindakan
- aktif
- aktor
- sebenarnya
- menambahkan
- tambahan
- Tambahan
- maju
- kedatangan
- pengiklanan
- lagi
- terhadap
- Agen
- agen
- AI
- Model AI
- Sistem AI
- AI / ML
- AL
- Semua
- memungkinkan
- sendirian
- juga
- Meskipun
- Amazon
- Amazon EC2
- Amazon Web Services
- Duta besar
- Amerika
- antara
- jumlah
- an
- analisis
- menganalisa
- Kuno
- dan
- Setiap tahun
- Lain
- menjawab
- jawaban
- Antropik
- Apa pun
- api
- Lebah
- muncul
- Aplikasi
- aplikasi
- terapan
- ditunjuk
- pendekatan
- pendekatan
- sekitar
- arsitektur
- ADALAH
- argumen
- argumen
- sekitar
- artikel
- buatan
- kecerdasan buatan
- Kecerdasan buatan (AI)
- Seni
- AS
- aspek
- Menilai
- penilaian
- asumsi
- terjamin
- astronomi
- At
- Mencoba
- menambah
- ditambah
- menambah
- Otomatis
- tersedia
- diberikan
- AWS
- AWS Cloud9
- mendasarkan
- berdasarkan
- menampar
- Pertarungan
- BE
- karena
- menjadi
- menjadi
- menjadi
- sebelum
- laku
- di belakang
- makhluk
- keyakinan
- selain
- antara
- Luar
- prasangka
- Milyar
- biologi
- biomedis
- tubuh
- kedua
- bot
- Brasil
- membawa
- Rusak
- built-in
- pengusaha
- tapi
- by
- panggilan
- Panggilan
- CAN
- kemampuan
- kemampuan
- Kapasitas
- kasus
- kasus
- Menyebabkan
- hati-hati
- Abad
- rantai
- rantai
- tantangan
- chang
- memeriksa
- kimia
- Cina
- pilihan
- Pilih
- klaim
- klaim
- kelas
- klasifikasi
- Jelas
- klien
- Penyelesaian
- Cloud9
- pembinaan
- kode
- Pengkodean
- kognitif
- mengumpulkan
- Kolektif
- Perguruan tinggi
- COLUMBIA
- kombinasi
- komentar
- Umum
- umum
- masyarakat
- Perusahaan
- perbandingan
- komplementer
- lengkap
- kompleks
- kompleksitas
- komponen
- tersusun
- menghitung
- komputer
- Komputer Ilmu
- konsep
- Disimpulkan
- Memastikan
- konfirmasi
- hubungan
- Karena itu
- dianggap
- konsisten
- terdiri
- konsul
- memakan
- Konsumen
- konsumsi
- Penahanan
- mengandung
- Konten
- pembuatan konten
- kontinu
- kontribusi
- kontrol
- kontrol
- Percakapan
- benar
- benar
- Biaya
- Biaya
- bisa
- negara
- negara
- membuat
- dibuat
- menciptakan
- membuat
- penciptaan
- Kreatif
- kreativitas
- Surat kepercayaan
- CTO
- budaya
- mengekang
- terbaru
- pelanggan
- data
- perdebatan
- keputusan
- didefinisikan
- Mendefinisikan
- Derajat
- demokratis
- menunjukkan
- menunjukkan
- menunjukkan
- Denmark
- Departemen
- dikerahkan
- penggelaran
- Mendesain
- rincian
- menemukan
- Deteksi
- Menentukan
- ditentukan
- dikembangkan
- Pengembang
- berkembang
- Pengembangan
- Perkembangan
- Dialog
- berbeda
- ketekunan
- arah
- membahas
- disinformasi
- Display
- gangguan
- membedakan
- ketidakpercayaan
- Dokter
- tidak
- Tidak
- turun
- dr
- mendorong
- dua
- selama
- e
- E&T
- setiap
- Terdahulu
- Awal
- mendapatkan
- memperoleh
- bumi
- mudah
- Mudah
- Ekonomi
- ekonomi
- edukasi
- pendidik
- efek
- efektivitas
- antara
- menghapuskan
- di tempat lain
- EMEA
- munculnya
- tekanan
- memungkinkan
- berakhir
- insinyur
- Teknik
- Perangkat tambahan
- memastikan
- memasuki
- entitas
- entitas
- Lingkungan Hidup
- persamaan
- kesalahan
- terutama
- mapan
- mengevaluasi
- Bahkan
- peristiwa
- berkembang
- contoh
- contoh
- khusus
- Latihan
- pengalaman
- Menjelaskan
- menyelidiki
- Dieksplorasi
- luas
- luar
- ekstrak
- memudahkan
- difasilitasi
- fakta
- faktor
- fakta
- GAGAL
- gadungan
- berita palsu
- palsu
- terkenal
- wanita
- bidang
- pertarungan
- mengisi
- terakhir
- keuangan
- Menemukan
- temuan
- menyelesaikan
- Pertama
- pertama kali
- keluwesan
- terfokus
- berfokus
- berfokus
- mengikuti
- berikut
- Untuk
- bentuk
- resmi
- forum
- Prinsip Dasar
- dasar
- Didirikan di
- Kerangka
- dari
- fu
- sepenuhnya
- fungsi
- fungsi
- Games
- game
- kesenjangan
- Gender
- Kesetaraan Gender
- Umum
- menghasilkan
- dihasilkan
- menghasilkan
- generasi
- generatif
- AI generatif
- mendapatkan
- gadis
- GitHub
- diberikan
- Go
- tujuan
- besar
- Tanah
- jaminan
- memiliki
- memanfaatkan
- Memiliki
- he
- mendengar
- membantu
- membantu
- dia
- di sini
- berkualitas tinggi
- lebih tinggi
- highlight
- sangat
- -nya
- sejarah
- memegang
- kehormatan
- berharap
- perumahan
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- How To
- Namun
- HTML
- http
- HTTPS
- manusia
- i
- IBM
- diidentifikasi
- if
- liar
- menjelaskan
- gambar
- Dampak
- melaksanakan
- implementasi
- mengimplementasikan
- mengimpor
- penting
- impresif
- ditingkatkan
- in
- ketidakmampuan
- memasukkan
- termasuk
- Termasuk
- Tergabung
- menggabungkan
- Pada meningkat
- Meningkatkan
- menunjukkan
- sendiri-sendiri
- industri
- informasi
- menginformasikan
- Infrastruktur
- mulanya
- memasukkan
- dalam
- install
- diinstal
- contoh
- Lembaga
- lembaga
- terpadu
- Intelijen
- maksud
- interaksi
- intern
- Internet
- ke
- diperkenalkan
- memanggil
- terlibat
- isu
- masalah
- IT
- NYA
- perjalanan
- jpg
- json
- hakim
- kenneth
- Tahu
- pengetahuan
- dikenal
- Kekurangan
- bahasa
- besar
- Terlambat
- Terbaru
- Latin
- diluncurkan
- lapisan
- memimpin
- terkemuka
- pengetahuan
- paling sedikit
- sah
- membiarkan
- Hidup
- Biologi
- 'like'
- keterbatasan
- baris
- link
- linux
- Daftar
- Daftar
- literatur
- LLM
- logis
- lagi
- lookup
- cinta
- mac
- mesin
- Mesin belajar
- terbuat
- terutama
- mempertahankan
- utama
- membuat
- MEMBUAT
- Membuat
- berhasil
- pengelolaan
- banyak
- Marketing
- masker
- tuan
- matematis
- matematika
- maksimum
- Mungkin..
- cara
- berarti
- Media
- medis
- obat
- anggota
- Anggota
- Memori
- tersebut
- Metodologi
- Michigan
- juta
- tambang
- Keterangan yg salah
- menyesatkan
- MIT
- Mengurangi
- mencampur
- ML
- model
- model
- memodifikasi
- lebih
- paling
- gerakan
- beberapa
- my
- Bernama
- NASA
- nasional
- Alam
- Alam
- Perlu
- dibutuhkan
- jaringan
- tak pernah
- New
- berita
- berikutnya
- tidak
- Pemenang Nobel
- norma
- Norway
- penting
- buku catatan
- sekarang
- jumlah
- obyek
- pengamatan
- Oktober
- of
- ditawarkan
- sering
- Tua
- on
- ONE
- secara online
- hanya
- Operasi
- Pendapat
- or
- urutan
- asli
- Lainnya
- jika tidak
- kami
- menguraikan
- menguraikan
- keluaran
- terkemuka
- lebih
- secara keseluruhan
- sendiri
- dimiliki
- Perdamaian
- paket
- halaman
- halaman
- kertas
- parameter
- bagian
- lulus
- Lulus
- Lewat
- Paten
- path
- pola
- Konsultan Ahli
- sempurna
- Melakukan
- pribadi
- tahap
- phd
- gejala
- filsafat
- Fisika
- bagian
- sangat penting
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- bermain
- Titik
- politik
- mungkin
- Pos
- potensi
- kekuasaan
- didukung
- disajikan
- hadiah
- pers
- lazim
- sebelumnya
- sebelumnya
- terutama
- Utama
- prinsip-prinsip
- cetak
- Mesin cetak
- Sebelumnya
- hadiah
- Masalah
- proses
- proses
- menghasilkan
- Produksi
- profesional
- mendalam
- program
- mengusulkan
- diusulkan
- memberikan
- disediakan
- penyedia
- menyediakan
- menyediakan
- Psikologi
- publik
- membeli
- tujuan
- Ular sanca
- kualitas
- kuantitas
- segera
- radio
- acak
- rentang
- peringkat
- cepat
- cepat
- perbandingan
- mencapai
- Bereaksi
- dunia nyata
- real-time
- alasan
- menerima
- diterima
- resep
- pengakuan
- sarankan
- lihat
- mengacu
- terkait
- relatif
- relevan
- dapat diandalkan
- BERKALI-KALI
- gudang
- permintaan
- membutuhkan
- wajib
- penelitian
- beresonansi
- Sumber
- Menanggapi
- tanggapan
- tanggapan
- tanggung jawab
- kembali
- Pengembalian
- Kaya
- Risiko
- Peran
- peran
- putaran
- Run
- berjalan
- berjalan
- s
- pengamanan
- pembuat bijak
- sama
- Save
- melihat
- Skala
- Sekolah
- Sekolah Teknik
- Ilmu
- ILMU PENGETAHUAN
- ilmiah
- ilmuwan
- naskah
- SDK
- Pencarian
- Bagian
- bagian
- melihat
- memilih
- senior
- peka
- putusan pengadilan
- sentimen
- Urutan
- layanan
- Layanan
- set
- penyiapan
- Share
- berbagi
- saham
- berbagi
- dia
- Kulit
- harus
- Menunjukkan
- mirip
- Demikian pula
- Sederhana
- sejak
- saudara
- So
- Sosial
- media sosial
- masyarakat
- Masyarakat
- larutan
- Solusi
- beberapa
- sumber
- kode sumber
- sumber
- Space
- ketegangan
- Secara khusus
- kecepatan
- penyebaran
- menyebarkan
- Tahap
- standar
- Stanford
- Universitas Stanford
- mulai
- Pernyataan
- Laporan
- Negara
- Tangga
- berhenti
- badai
- Penyelarasan
- penguatan
- struktur
- Siswa
- Belajar
- selanjutnya
- besar
- berhasil
- seperti itu
- menyarankan
- RINGKASAN
- memperlengkapi secara keterlaluan
- mendukung
- yakin
- Bergoyang
- Swedia
- dengan cepat
- perpaduan
- sistem
- memecahkan
- Mengambil
- Dibutuhkan
- tugas
- tugas
- tim
- Teknis
- teknik
- teknik
- teknologi
- Teknologi
- telekomunikasi
- Template
- terminal
- istilah
- uji
- teks
- tekstual
- bahwa
- Grafik
- informasi
- Sumber
- Dunia
- mereka
- Mereka
- kemudian
- Sana.
- dengan demikian
- karena itu
- Ini
- mereka
- berpikir
- pihak ketiga
- ini
- itu
- pikir
- Melalui
- di seluruh
- TIE
- waktu
- waktu
- untuk
- bersama
- token
- Token
- alat
- terlatih
- Pelatihan
- benar
- kebenaran
- tutorial
- dua
- Akhirnya
- digarisbawahi
- pemahaman
- Serikat
- Amerika Serikat
- Universitas
- universitas
- tak terpadai
- belum pernah terjadi sebelumnya
- sampai
- meningkatkan
- atas
- us
- menggunakan
- bekas
- Pengguna
- Pengguna
- kegunaan
- menggunakan
- Memanfaatkan
- nilai
- berbagai
- Luas
- Putusan
- diverifikasi
- memeriksa
- versi
- sangat
- melalui
- Video
- Video game
- Mengunjungi
- adalah
- we
- jaringan
- layanan web
- BAIK
- Apa
- ketika
- apakah
- yang
- sementara
- SIAPA
- seluruh
- mengapa
- Wikipedia
- akan
- Windows
- dengan
- dalam
- wanita
- Wanita
- Won
- Word
- kata
- Kerja
- bekerja
- alur kerja
- kerja
- dunia
- bernilai
- Salah
- tahun
- Kamu
- Anda
- zephyrnet.dll