מבוא
המורה שלך בתיכון כנראה לא הראה לך איך להוסיף מספרים בני 20 ספרות. אבל אם אתה יודע להוסיף מספרים קטנים יותר, כל מה שאתה צריך זה נייר ועיפרון וקצת סבלנות. התחל עם המקום ועבוד שמאלה צעד אחר צעד, ובקרוב תערום קווינטיליונים בקלות.
בעיות כאלה קלות לבני אדם, אבל רק אם ניגשים אליהן בצורה הנכונה. "איך אנחנו, בני האדם פותרים את הבעיות האלה, זה לא 'לבהות בזה ואז לכתוב את התשובה'", אמר ערן מלאך, חוקר למידת מכונה באוניברסיטת הרווארד. "אנחנו ממש הולכים במדרגות."
התובנה הזו נתנה השראה לחוקרים שחקרו את מודלי השפה הגדולים שמפעילים צ'אטבוטים כמו ChatGPT. בעוד שמערכות אלו עשויות להמציא שאלות הכרוכות במספר שלבים של חשבון, לעתים קרובות הן יגרמו לבעיות הכוללות שלבים רבים, כמו חישוב הסכום של שני מספרים גדולים. אבל בשנת 2022, צוות של חוקרים של גוגל הראה שהבקשה ממודלים של שפה ליצור פתרונות שלב אחר שלב אפשרה למודלים לפתור בעיות שבעבר נראו מעבר להישג ידם. הטכניקה שלהם, שנקראת שרשרת-מחשבה, הפכה עד מהרה לנפוצה, אפילו כשהחוקרים נאבקו להבין מה גורם לזה לעבוד.
כעת, כמה צוותים חקרו את כוחה של חשיבה של שרשרת מחשבה על ידי שימוש בטכניקות מענף סתמי של מדעי המחשב התיאורטי הנקרא תיאוריית המורכבות החישובית. זהו הפרק האחרון בשורה של מחקר שמשתמש בתיאוריית המורכבות כדי לחקור את היכולות והמגבלות הפנימיות של מודלים של שפה. מאמצים אלה מבהירים היכן עלינו לצפות שמודלים ייכשלו, והם עשויים להצביע על גישות חדשות לבנייתם.
"הם מסירים חלק מהקסם", אמר דימיטריס פאפאיליופולוס, חוקר למידת מכונה באוניברסיטת ויסקונסין, מדיסון. "זה דבר טוב."
הכשרת רובוטריקים
מודלים של שפה גדולים בנויים סביב מבנים מתמטיים הנקראים רשתות עצביות מלאכותיות. ה"נוירונים" הרבים שבתוך הרשתות הללו מבצעים פעולות מתמטיות פשוטות על מחרוזות ארוכות של מספרים המייצגות מילים בודדות, והופכים כל מילה שעוברת ברשת לאחרת. הפרטים של האלכימיה המתמטית הזו תלויים בסט נוסף של מספרים הנקראים פרמטרים של הרשת, שמכמתים את עוצמת הקשרים בין נוירונים.
כדי להכשיר מודל שפה להפקת פלטים קוהרנטיים, חוקרים מתחילים בדרך כלל ברשת עצבית שלכל הפרמטרים שלה יש ערכים אקראיים, ואז מאכילים אותה חבילות של נתונים מרחבי האינטרנט. בכל פעם שהמודל רואה גוש טקסט חדש, הוא מנסה לחזות כל מילה בתורו: הוא מנחש את המילה השנייה על סמך הראשונה, השלישית על סמך שתי הראשונות וכן הלאה. הוא משווה כל חיזוי לטקסט בפועל, ואז מתקן את הפרמטרים שלו כדי לצמצם את ההבדל. כל תיקון רק משנה במעט את התחזיות של המודל, אבל איכשהו ההשפעה הקולקטיבית שלהם מאפשרת למודל להגיב באופן קוהרנטי לכניסות שהוא מעולם לא ראה.
חוקרים מאמנים רשתות עצביות לעיבוד שפה כבר 20 שנה. אבל העבודה באמת התעוררה ב-2017, כאשר חוקרים בגוגל הציגו א סוג חדש של רשת שנקרא שנאי.
"זה הוצע לפני שבע שנים, מה שנראה כמו פרהיסטוריה", אמר פבלו ברצלו, חוקר למידת מכונה באוניברסיטה הקתולית האפיפיורית של צ'ילה.
מה שהפך את השנאים לכל כך טרנספורמטיביים הוא שקל להגדיל אותם - להגדיל את מספר הפרמטרים ואת כמות נתוני האימון - מבלי לייקר את האימון בצורה בלתי רגילה. לפני השנאים, לרשתות עצביות היו לכל היותר כמה מאות מיליוני פרמטרים; כיום, לדגמים הגדולים ביותר מבוססי שנאים יש יותר מטריליון. חלק ניכר מהשיפור בביצועי מודל השפה בחמש השנים האחרונות נובע מעצם הגדלה.
רובוטריקים אפשרו זאת על ידי שימוש במבנים מתמטיים מיוחדים הנקראים ראשי קשב, המעניקים להם מעין מבט ממעוף הציפור של הטקסט שהם קוראים. כאשר שנאי קורא גוש טקסט חדש, ראשי הקשב שלו סורקים במהירות את כל העניין ומזהים קשרים רלוונטיים בין מילים - אולי מציינים שהמילים הרביעית והשמינית עשויות להיות שימושיות ביותר לחיזוי ה-10. ואז ראשי תשומת הלב מעבירים מילים לרשת עצומה של נוירונים הנקראת רשת הזנה-פורוורד, אשר מבצעת את מחיקת המספרים הכבדה הדרושה כדי ליצור את התחזיות שעוזרות לה ללמוד.
לשנאים אמיתיים יש שכבות מרובות של ראשי קשב המופרדים על ידי רשתות הזנה קדימה, והם יורקים תחזיות רק אחרי השכבה האחרונה. אבל בכל שכבה, ראשי הקשב כבר זיהו את ההקשר הרלוונטי ביותר עבור כל מילה, כך ששלב ההזנה-פורדום האינטנסיבי מבחינה חישובית יכול להתרחש בו-זמנית עבור כל מילה בטקסט. זה מאיץ את תהליך האימון, מה שמאפשר לאמן שנאים על קבוצות נתונים יותר ויותר גדולות. חשוב עוד יותר, זה מאפשר לחוקרים לפזר את העומס החישובי העצום של אימון רשת עצבית מסיבית על פני מעבדים רבים הפועלים במקביל.
כדי להפיק את המרב ממערכי נתונים מסיביים, "עליך להפוך את המודלים לגדולים באמת", אמר דיוויד צ'יאנג, חוקר למידת מכונה באוניברסיטת נוטרדאם. "זה פשוט לא יהיה מעשי לאמן אותם אלא אם כן זה מקביל."
עם זאת, המבנה המקביל שמקל כל כך על אימון שנאים לא עוזר לאחר האימון - בשלב זה, אין צורך לחזות מילים שכבר קיימות. במהלך פעולה רגילה, שנאים פולטים מילה אחת בכל פעם, ומצמידים כל פלט בחזרה לקלט לפני יצירת המילה הבאה, אך הם עדיין תקועים עם ארכיטקטורה אופטימלית לעיבוד מקבילי.
ככל שגדלו מודלים מבוססי שנאים ומשימות מסוימות המשיכו לעשות להם צרות, כמה חוקרים החלו לתהות האם הדחיפה לעבר מודלים ניתנים להקבלה יותר כרוכה במחיר. האם הייתה דרך להבין את ההתנהגות של שנאים באופן תיאורטי?
המורכבות של רובוטריקים
מחקרים תיאורטיים של רשתות עצביות מתמודדים עם קשיים רבים, במיוחד כאשר הם מנסים להסביר את האימון. רשתות עצביות משתמשות בהליך ידוע כדי לכוונן את הפרמטרים שלהן בכל שלב בתהליך האימון. אבל זה יכול להיות קשה להבין מדוע ההליך הפשוט הזה מתכנס למערכת טובה של פרמטרים.
במקום לשקול מה קורה במהלך האימון, כמה חוקרים חוקרים את היכולות הפנימיות של שנאים על ידי דמיון שאפשר להתאים את הפרמטרים שלהם לכל ערך שרירותי. זה מסתכם בהתייחסות לשנאי כאל סוג מיוחד של מחשב הניתן לתכנות.
"יש לך מכשיר מחשוב, ואתה רוצה לדעת, 'נו, מה זה יכול לעשות? אילו סוגי פונקציות הוא יכול לחשב?'", אמר צ'יאנג.
אלו הן השאלות המרכזיות במחקר הפורמלי של החישוב. השדה מתוארך לשנת 1936, כאשר אלן טיורינג דמיין לראשונה א מכשיר פנטסטי, המכונה כעת מכונת טיורינג, שיכולה לבצע כל חישוב על ידי קריאה וכתיבת סמלים על קלטת אינסופית. תיאורטיקנים של מורכבות חישובית יבנו מאוחר יותר על עבודתו של טיורינג על ידי הוכחה שבעיות חישוביות נופלות באופן טבעי לתחומים שונים שיעורי מורכבות מוגדר על ידי המשאבים הנדרשים כדי לפתור אותם.
בשנת 2019, ברצלו ושני חוקרים נוספים הוכיח שגרסה אידיאלית של שנאי עם מספר קבוע של פרמטרים יכולה להיות חזקה בדיוק כמו מכונת טיורינג. אם תגדיר שנאי כדי להזין שוב ושוב את הפלט שלו כקלט ותגדיר את הפרמטרים לערכים המתאימים לבעיה הספציפית שברצונך לפתור, הוא בסופו של דבר ינוק את התשובה הנכונה.
התוצאה הזו הייתה נקודת התחלה, אבל היא הסתמכה על כמה הנחות לא מציאותיות שסביר להניח שיפריזו בכוחם של שנאים. בשנים שחלפו מאז פעלו חוקרים לפיתוח מסגרות תיאורטיות מציאותיות יותר.
מאמץ אחד כזה החל בשנת 2021, אז וויליאם מריל, כיום סטודנט לתואר שני באוניברסיטת ניו יורק, עזב מלגה של שנתיים במכון אלן לבינה מלאכותית בסיאטל. בעודו שם, הוא ניתח סוגים אחרים של רשתות עצביות תוך שימוש בטכניקות שנראו כמו התאמה גרועה לארכיטקטורה המקבילה של שנאים. זמן קצר לפני שעזב, הוא פתח בשיחה עם חוקר מכון אלן לבינה מלאכותית אשיש סבהרוואל, שלמד את תורת המורכבות לפני שעבר למחקר בינה מלאכותית. הם החלו לחשוד שתיאוריית המורכבות עשויה לעזור להם להבין את גבולות השנאים.
"זה פשוט נראה כאילו זה דגם פשוט; חייבות להיות כמה מגבלות שאפשר פשוט להדביק", אמר סבהרוואל.
הזוג ניתח שנאים באמצעות ענף של תורת המורכבות החישובית, הנקרא מורכבות מעגלים, המשמש לעתים קרובות לחקר חישוב מקביל והיה לו הוחל לאחרונה לגרסאות מפושטות של שנאים. במהלך השנה שלאחר מכן, הם חידדו כמה מההנחות הלא מציאותיות בעבודה הקודמת. כדי ללמוד כיצד המבנה המקביל של שנאים עשוי להגביל את היכולות שלהם, הזוג שקל את המקרה שבו שנאים לא הזינו את הפלט שלהם בחזרה לקלט שלהם - במקום זאת, הפלט הראשון שלהם יצטרך להיות התשובה הסופית. הֵם הוכיח שהשנאים במסגרת תיאורטית זו לא יכלו לפתור בעיות חישוביות שנמצאות מחוץ למחלקת מורכבות מסוימת. ובעיות מתמטיות רבות, כולל פשוטות יחסית כמו פתרון משוואות ליניאריות, נחשבות מחוץ לכיתה הזו.
בעיקרון, הם הראו שלמקביליות אכן יש מחיר - לפחות כאשר שנאים היו צריכים לירוק תשובה מיד. "רובוטריקים הם די חלשים אם הדרך שבה אתה משתמש בהם היא שאתה נותן קלט, ואתה פשוט מצפה לתשובה מיידית", אמר מריל.
ניסויי מחשבה
התוצאות של מריל וסבהרוואל העלו שאלה טבעית - עד כמה השנאים הופכים חזקים יותר כאשר נותנים להם למחזר את התפוקות שלהם? ברצלו ושותפיו חקרו את המקרה הזה בניתוח שלהם משנת 2019 של שנאים אידיאלים, אבל עם הנחות מציאותיות יותר השאלה נשארה פתוחה. ובשנים שחלפו, חוקרים גילו דחיפות של שרשרת מחשבות, מה שהעניק לשאלה רלוונטיות חדשה.
מריל וסבהרוואל ידעו שהגישה המתמטית הטהורה שלהם לא יכולה ללכוד את כל ההיבטים של חשיבה של שרשרת מחשבה במודלים של שפות אמיתיות, כאשר הניסוח בהנחיה יכול להיות מאוד חשוב. אבל לא משנה איך מנוסחת הנחיה, כל עוד היא גורמת למודל שפה להוציא פתרונות שלב אחר שלב, המודל יכול באופן עקרוני לעשות שימוש חוזר בתוצאות של שלבי ביניים במעברים הבאים דרך השנאי. זה יכול לספק דרך להתחמק מהגבולות של חישוב מקביל.
בינתיים, צוות מאוניברסיטת פקין חשב בקווים דומים, והתוצאות הראשוניות שלהם היו חיוביות. במאמר ממאי 2023, הם זיהו כמה בעיות מתמטיות שאמורות להיות בלתי אפשריות עבור שנאים רגילים במסגרת של מריל וסבהרוואל, וכן הראה ששלבי ביניים אפשרו לשנאים לפתור את הבעיות הללו.
באוקטובר, מריל וסבהרוואל עקבו אחר עבודתם הקודמת עם א מחקר תיאורטי מפורט של כוח החישוב של שרשרת המחשבה. הם כימתו כיצד כוח החישוב הנוסף הזה תלוי במספר שלבי הביניים שמותר לשנאי להשתמש לפני שהוא חייב לירוק תשובה סופית. באופן כללי, החוקרים מצפים שהמספר המתאים של שלבי ביניים לפתרון כל בעיה יהיה תלוי בגודל הקלט לבעיה. לדוגמה, האסטרטגיה הפשוטה ביותר להוספת שני מספרים בני 20 ספרות דורשת פי שניים שלבי חיבור ביניים מאשר אותה גישה להוספת שני מספרים בני 10 ספרות.
דוגמאות כאלה מצביעות על כך ששנאים לא ירוויחו הרבה משימוש רק בכמה שלבי ביניים. ואכן, מריל וסבהרוואל הוכיחו ששרשרת המחשבה מתחילה באמת לעזור רק כאשר מספר שלבי הביניים גדל ביחס לגודל הקלט, ובעיות רבות דורשות שמספר שלבי הביניים יגדל בהרבה.
יסודיות התוצאה הרשימה את החוקרים. "הם באמת הדביקו את זה," אמר דניאל הסו, חוקר למידת מכונה באוניברסיטת קולומביה.
עבודתם האחרונה של מריל וסבהרוואל מצביעה על כך ששרשרת מחשבה אינה תרופת פלא - באופן עקרוני, היא יכולה לעזור לשנאים לפתור בעיות קשות יותר, אבל רק במחיר של מאמץ חישובי רב.
"אנחנו מעוניינים בדרכים שונות לעקוף את המגבלות של שנאים בצעד אחד", אמר מריל. "שרשרת מחשבה היא דרך אחת, אבל המאמר הזה מראה שאולי היא לא הדרך החסכונית ביותר."
בחזרה למציאות
ובכל זאת, חוקרים מזהירים שסוג זה של ניתוח תיאורטי יכול רק לחשוף כל כך הרבה על מודלים של שפה אמיתית. תוצאות חיוביות - הוכחות לכך ששנאים יכולים באופן עקרוני לפתור בעיות מסוימות - אינן רומזות שמודל שפה באמת ילמד את הפתרונות הללו במהלך האימון.
ואפילו תוצאות המתייחסות למגבלות השנאים מגיעות עם אזהרות: הן מצביעות על כך שאף שנאי לא יכול לפתור בעיות מסוימות בצורה מושלמת בכל המקרים. כמובן, זה רף די גבוה. "ייתכן שיהיו מקרים מיוחדים של הבעיה שהיא יכולה להתמודד מצוין", אמר הסו.
למרות האזהרות הללו, העבודה החדשה מציעה תבנית לניתוח סוגים שונים של ארכיטקטורות רשתות עצביות שעשויות בסופו של דבר להחליף שנאים. אם ניתוח תיאוריית המורכבות מצביע על כך שסוגים מסוימים של רשתות חזקים יותר מאחרים, זו תהיה עדות לכך שרשתות אלה עשויות להסתדר טוב יותר גם בעולם האמיתי.
צ'יאנג גם הדגיש כי מחקר על מגבלות השנאים הוא בעל ערך רב יותר מכיוון שמודלים של שפה נמצאים בשימוש יותר ויותר במגוון רחב של יישומים בעולם האמיתי, מה שמקל על הערכת יתר של יכולותיהם.
"למעשה יש הרבה דברים שהם לא עושים כל כך טוב, ואנחנו צריכים להיות מאוד מאוד מודעים למה המגבלות", אמר צ'יאנג. "בגלל זה סוג זה של עבודה הוא באמת חשוב."
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- מקור: https://www.quantamagazine.org/how-chain-of-thought-reasoning-helps-neural-networks-compute-20240321/
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- :איפה
- ][עמ'
- $ למעלה
- 10th
- 20
- שנים 20
- 2017
- 2019
- 2021
- 2022
- 2023
- a
- יכולות
- אודות
- חֶשְׁבּוֹן
- לרוחב
- ממשי
- למעשה
- להוסיף
- מוסיף
- תוספת
- כתובת
- לְהַתְאִים
- לאחר
- לִפנֵי
- AI
- ai מחקר
- אלן
- אלן טיורינג
- אלכימיה
- תעשיות
- אלן
- מותר
- מאפשר
- לאורך
- כְּבָר
- גם
- כמות
- כמויות
- an
- אנליזה
- מְנוּתָח
- ניתוח
- ו
- אחר
- לענות
- כל
- יישומים
- גישה
- גישות
- מתאים
- שרירותי
- מסתורי
- ארכיטקטורה
- ארכיטקטורות
- ARE
- סביב
- מלאכותי
- בינה מלאכותית
- AS
- לשאול
- היבטים
- הנחות
- At
- תשומת לב
- רָחוֹק
- בחזרה
- בָּר
- מבוסס
- BE
- הפך
- להיות
- היה
- לפני
- החל
- מתחיל
- התנהגות
- מוטב
- בֵּין
- מעבר
- קצת
- לחסום
- סניף
- לִבנוֹת
- בִּניָן
- נבנה
- אבל
- by
- חישוב
- נקרא
- CAN
- יכולות
- ללכוד
- מקרה
- מקרים
- גורמים
- זהירות
- מֶרכָּזִי
- מסוים
- שרשרת
- שינויים
- הפרק
- chatbots
- ChatGPT
- צ'ילה
- בכיתה
- קוהרנטי
- קבוצתי
- COLUMBIA
- איך
- מגיע
- מורכבות
- חישוב
- חישובית
- כוח חישובי
- מבחינה חישובית
- לחשב
- המחשב
- מדעי מחשב
- מחשוב
- חיבורי
- לשקול
- נחשב
- הקשר
- נמשך
- שיחה
- לתקן
- עלות
- יכול
- קורס
- נתונים
- ערכות נתונים
- תאריכים
- מוגדר
- לסמוך
- תלוי
- פרטים
- לפתח
- מכשיר
- DID
- הבדל
- אחר
- קשה
- קשיים
- גילה
- do
- עושה
- לא
- לא
- מטה
- בְּמַהֲלָך
- כל אחד
- מוקדם יותר
- להקל
- קל
- השפעה
- מאמץ
- מַאֲמָצִים
- שמונה
- מופעל
- מאפשר
- עֲנָקִי
- משוואות
- במיוחד
- בריחה
- אֲפִילוּ
- בסופו של דבר
- כל
- עדות
- דוגמה
- להתקיים
- לצפות
- יקר
- חקר
- נוסף
- פָּנִים
- FAIL
- ליפול
- מעטים
- שדה
- סופי
- סוף
- ראשון
- מתאים
- חמש
- קבוע
- בעקבות
- הבא
- בעד
- רִשְׁמִי
- רביעית
- מסגרת
- מסגרות
- החל מ-
- פונקציות
- לְהַשִׂיג
- כללי
- ליצור
- יצירת
- לקבל
- מקבל
- לתת
- נתינה
- הולך
- טוב
- קבל
- ציון
- בוגר
- גדלתי
- לגדול
- גדל
- היה
- לטפל
- לקרות
- קורה
- קשה
- הרווארד
- אוניברסיטת הרוורד
- יש
- he
- ראשי
- כבד
- לעזור
- עוזר
- גָבוֹהַ
- שֶׁלוֹ
- איך
- איך
- http
- HTTPS
- בני אדם
- חמישים ק"ג
- מזוהה
- לזהות
- if
- דמיינו
- מיידי
- חשוב
- בלתי אפשרי
- התרשמנו
- השבחה
- in
- כולל
- להגדיל
- יותר ויותר
- אכן
- להצביע
- מצביע על
- בנפרד
- אין סופי
- ING
- קלט
- תשומות
- בתוך
- תובנה
- השראה
- במקום
- מכון
- מוֹדִיעִין
- מעוניין
- אינטרנט
- מתערב
- אל תוך
- מהותי
- הציג
- מעורב
- IT
- שֶׁלָה
- רק
- סוג
- סוגים
- לדעת
- שפה
- גָדוֹל
- גדול יותר
- הגדול ביותר
- אחרון
- מאוחר יותר
- האחרון
- שכבה
- שכבות
- לִלמוֹד
- למידה
- הכי פחות
- עזיבה
- שקר
- כמו
- סביר
- להגביל
- מגבלות
- גבולות
- קו
- קווים
- קווים
- לִטעוֹן
- ארוך
- מגרש
- מכונה
- למידת מכונה
- עשוי
- מגזין
- קסם
- לעשות
- עושה
- עשייה
- רב
- מסיבי
- מתמטיקה
- מתימטי
- דבר
- מאי..
- מריל
- יכול
- מִילִיוֹן
- מודל
- מודלים
- יותר
- רוב
- נע
- הרבה
- מספר
- צריך
- טבעי
- צורך
- נחוץ
- רשת
- רשתות
- עצבי
- רשת עצבית
- רשתות עצביות
- נוירונים
- לעולם לא
- חדש
- ניו יורק
- הבא
- לא
- וציין
- עַכשָׁיו
- מספר
- מספרים
- אוֹקְטוֹבֶּר
- of
- כבוי
- המיוחדות שלנו
- לעתים קרובות
- on
- ONE
- יחידות
- רק
- עַל גַבֵּי
- לפתוח
- מבצע
- תפעול
- אופטימיזציה
- רגיל
- אחר
- אחרים
- הַחוּצָה
- תפוקה
- פלטים
- בחוץ
- יותר
- זוג
- תְרוּפָה לָכוֹל
- מאמר
- מקביל
- פרמטרים
- לעבור
- מעברי
- עבר
- סבלנות
- פקין
- בצורה מושלמת
- לְבַצֵעַ
- ביצועים
- אוּלַי
- מקום
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- נקודה
- עני
- חיובי
- אפשרי
- כּוֹחַ
- חזק
- מעשי
- לחזות
- ניבוי
- נבואה
- התחזיות
- מקדים
- יפה
- קודם
- קוֹדֶם
- עקרון
- כנראה
- בעיה
- בעיות
- הליך
- תהליך
- תהליך
- מעבדים
- לייצר
- ניתן לתכנות
- הוכחות
- פרופורציה
- מוּצָע
- הוכיח
- לספק
- להוכיח
- אַך וְרַק
- דחוף
- קוונטמגזין
- לכמת
- שאלה
- שאלות
- מהירות
- דַי
- מורם
- אקראי
- רכס
- לְהַגִיעַ
- קריאה
- ממשי
- עולם אמיתי
- מציאותי
- מציאות
- בֶּאֱמֶת
- לאחרונה
- להפחית
- מעודן
- יחסית
- הרלוונטיות
- רלוונטי
- נשאר
- להסיר
- שוב ושוב
- להחליף
- המייצג
- לדרוש
- נדרש
- דורש
- מחקר
- חוקר
- חוקרים
- משאבים
- להגיב
- תוצאה
- תוצאות
- שימוש חוזר
- לגלות
- תקין
- אמר
- אותו
- סולם
- דרוג
- סריקה
- בית ספר
- מדע
- סיאטל
- שְׁנִיָה
- נראה
- נראה
- לראות
- רואה
- סט
- סטים
- שבע
- כמה
- בקצרה
- צריך
- לְהַצִיג
- הראה
- הופעות
- דומה
- פָּשׁוּט
- פשוט
- בפשטות
- בו זמנית
- since
- מידה
- קטן יותר
- So
- פתרונות
- לפתור
- פותר
- כמה
- איכשהו
- בקרוב
- מיוחד
- ספציפי
- מהירויות
- התפשטות
- הערימה
- התחלה
- החל
- שלב
- צעדים
- עוד
- אִסטרָטֶגִיָה
- כוח
- מִבְנֶה
- מבנים
- סטודנט
- מְחוֹשָׁב
- מחקרים
- לימוד
- לומד
- לאחר מכן
- כזה
- להציע
- מציע
- מערכות
- זה אחר זה
- משימות
- נבחרת
- צוותי
- טכניקה
- טכניקות
- תבנית
- טֶקסט
- מֵאֲשֶׁר
- זֶה
- השמיים
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- אז
- תיאורטי
- התאוריה
- שם.
- אלה
- הֵם
- דבר
- דברים
- חושב
- שְׁלִישִׁי
- זֶה
- אלה
- מחשבה
- דרך
- זמן
- ל
- היום
- לקח
- לקראת
- רכבת
- הדרכה
- טרנספורמטיבית
- שנאי
- רוֹבּוֹטרִיקִים
- בטיפול
- טרִילִיוֹן
- צרה
- לנסות
- טיורינג
- תור
- לצבוט
- tweaks
- פעמים
- שתיים
- סוג
- סוגים
- בדרך כלל
- להבין
- אוניברסיטה
- אלא אם כן
- להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- מועיל
- שימושים
- באמצעות
- בעל ערך
- ערכים
- גרסה
- גירסאות
- מאוד
- לצפיה
- ללכת
- רוצה
- היה
- דֶרֶך..
- דרכים
- we
- חלש
- אינטרנט
- webp
- טוֹב
- מוכר
- היו
- מה
- מתי
- אם
- אשר
- בזמן
- כל
- של מי
- למה
- רָחָב
- טווח רחב
- נָפוֹץ
- יצטרך
- עם
- לְלֹא
- פלא
- Word
- הניסוח
- מילים
- תיק עבודות
- עבד
- עובד
- עוֹלָם
- היה
- לכתוב
- כתיבה
- שנה
- שנים
- york
- אתה
- זפירנט