חדשות מזויפות, המוגדרות כחדשות המעבירות או משלבות מידע שקרי, מפוברק או מטעה בכוונה, היו קיים כבר עם הופעתו של הדפוס. ההפצה המהירה של חדשות מזויפות ודיסאינפורמציה באינטרנט אינה רק מרמה את הציבור, אלא יכולה גם להשפיע עמוקות על החברה, הפוליטיקה, הכלכלה והתרבות. דוגמאות מכילות:
- טיפוח חוסר אמון בתקשורת
- ערעור התהליך הדמוקרטי
- הפצת מדע שקרי או מוכפש (לדוגמה, תנועת האנטי-וואקס)
ההתקדמות בבינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML) הפכה את פיתוח כלים ליצירה ושיתוף של חדשות מזויפות אפילו יותר. דוגמאות מוקדמות כוללות בוטים חברתיים מתקדמים וחשבונות אוטומטיים שמגבירים את השלב הראשוני של הפצת חדשות מזויפות. באופן כללי, זה לא טריוויאלי עבור הציבור לקבוע אם חשבונות כאלה הם אנשים או בוטים. בנוסף, בוטים חברתיים אינם כלים לא חוקיים, וחברות רבות רוכשות אותם באופן חוקי כחלק מאסטרטגיית השיווק שלהן. לכן, לא קל לרסן את השימוש בבוטים חברתיים באופן שיטתי.
גילויים אחרונים בתחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית מאפשרים לייצר תוכן טקסטואלי בקצב חסר תקדים בעזרת מודלים של שפה גדולה (LLM). LLMs הם מודלים של טקסט בינה מלאכותית עם יותר ממיליארד פרמטרים, והם מתאפשרים בסינתזה של טקסט באיכות גבוהה.
בפוסט זה, אנו חוקרים כיצד אתה יכול להשתמש ב-LLMs כדי להתמודד עם הנושא הרווח של זיהוי חדשות מזויפות. אנו מציעים ש-LLMs מתקדמים מספיק עבור משימה זו, במיוחד אם טכניקות הפקודה משופרות כגון שרשרת מחשבה ו לְהָגִיב משמשים בשילוב עם כלים לאחזור מידע.
אנו מדגים זאת על ידי יצירת א LangChain אפליקציה שבהינתן ידיעה, מיידעת את המשתמש אם המאמר נכון או מזויף בשפה טבעית. הפתרון משתמש גם סלע אמזון, שירות מנוהל במלואו שהופך מודלים בסיסיים (FMs) מאמזון וספקי דגמים של צד שלישי לנגישים דרך קונסולת הניהול של AWS וממשקי API.
לימודי תואר שני וחדשות מזויפות
תופעת החדשות המזויפות החלה להתפתח במהירות עם הופעת האינטרנט וליתר דיוק המדיה החברתית (נילסן ואח ', 2017). ברשתות החברתיות ניתן לשתף חדשות מזויפות במהירות ברשת של המשתמש, מה שמוביל את הציבור לגבש דעה קולקטיבית שגויה. בנוסף, לעתים קרובות אנשים מפיצים חדשות מזויפות באימפולסיביות, תוך התעלמות מהעובדתיות של התוכן אם החדשות מהדהדות עם הנורמות האישיות שלהם (ציפורסקי וחב'. 2018). מחקר במדעי החברה העלה שהטיה קוגניטיבית (הטיית אישור, אפקט עגלה והטיה תומכת בחירה) היא אחד הגורמים המרכזיים ביותר בקבלת החלטות לא רציונליות במונחים של יצירה וצריכה של חדשות מזויפות.קים, ואחרים, 2021). זה גם מרמז שצרכני חדשות משתפים וצורכים מידע רק בכיוון של חיזוק אמונותיהם.
הכוח של AI גנרטיבי לייצר תוכן טקסטואלי ועשיר בקצב חסר תקדים מחמיר את בעיית החדשות המזויפות. דוגמה שכדאי להזכיר היא טכנולוגיית deepfake - שילוב של תמונות שונות בסרטון מקורי ויצירת סרטון אחר. מלבד כוונת הדיסאינפורמציה ששחקנים אנושיים מביאים לתערובת, מוסיפות LLM סט חדש לגמרי של אתגרים:
- טעויות עובדתיות - ל-LLM יש סיכון מוגבר להכיל שגיאות עובדתיות בשל אופי ההכשרה והיכולת שלהם להיות יצירתיים תוך כדי יצירת המילים הבאות במשפט. אימון LLM מבוסס על הצגת מודל עם קלט חלקי שוב ושוב, ולאחר מכן שימוש בטכניקות אימון ML עד להשלמת החסר בצורה נכונה, ובכך ללמוד מבנה שפה ומודל עולמי מבוסס שפה. כתוצאה מכך, למרות ש-LLMs הם מתאימים לתבניות ומשלבים מחדש ("תוכים סטוכסטיים"), הם נכשלים במספר משימות פשוטות הדורשות חשיבה לוגית או דדוקציה מתמטית, ויכולות להזות תשובות. בנוסף, טמפרטורה היא אחד מפרמטרי הקלט של LLM השולטים בהתנהגות המודל בעת יצירת המילה הבאה במשפט. על ידי בחירת טמפרטורה גבוהה יותר, המודל ישתמש במילה בעלת הסתברות נמוכה יותר, ויספק תגובה אקראית יותר.
- ארוך - טקסטים שנוצרו נוטים להיות ארוכים וחסרים פירוט מוגדר בבירור לעובדות בודדות.
- חוסר בדיקת עובדות - אין כלי סטנדרטי זמין לבדיקת עובדות במהלך תהליך יצירת הטקסט.
בסך הכל, השילוב של פסיכולוגיה אנושית ומגבלות של מערכות AI יצר סערה מושלמת להתרבות של חדשות מזויפות ומידע מוטעה באינטרנט.
סקירת פתרונות
לימודי תואר שני מפגינים יכולות יוצאות מן הכלל ביצירת שפות, הבנה ולמידה של מעט יריות. הם מאומנים על קורפוס עצום של טקסט מהאינטרנט, שבו האיכות והדיוק של השפה הטבעית שחולצה לא מובטחים.
בפוסט זה, אנו מספקים פתרון לאיתור חדשות מזויפות המבוסס הן על גישות מיידיות של שרשרת מחשבה והן על בסיס גישה חוזרת (היגיון ופעולה). ראשית, אנו דנים בשתי טכניקות הנדסה מיידיות, ולאחר מכן אנו מראים את היישום שלהן באמצעות LangChain ו-Amazon Bedrock.
תרשים הארכיטקטורה הבא מתאר את הפתרון עבור גלאי החדשות המזויפות שלנו.
אנו משתמשים בתת-קבוצה של מערך הנתונים של FEVER המכיל הצהרה ואת האמת הבסיסית לגבי ההצהרה המציינת טענות שגויות, נכונות או בלתי ניתנות לאימות (Thorne J. et al., 2018).
ניתן לחלק את זרימת העבודה לשלבים הבאים:
- המשתמש בוחר באחת מההצהרות כדי לבדוק אם מזויף או נכון.
- ההצהרה ומשימת זיהוי החדשות המזויפות משולבות בהנחיה.
- ההנחיה מועברת ל-LangChain, המפעילה את ה-FM באמזון.
- Amazon Bedrock מחזירה תגובה לבקשת המשתמש עם ההצהרה True or False.
בפוסט זה, אנו משתמשים במודל Claude v2 מבית Anthrophic (anthropic.claude-v2). קלוד הוא LLM יצירתי המבוסס על המחקר של Anthropic ביצירת מערכות AI אמינות, ניתנות לפירוש וניתנות לכיוון. נוצר באמצעות טכניקות כמו AI חוקתי ואימוני חוסר מזיק, קלוד מצטיין בדיאלוג מתחשב, יצירת תוכן, חשיבה מורכבת, יצירתיות וקידוד. עם זאת, על ידי שימוש ב- Amazon Bedrock ובארכיטקטורת הפתרונות שלנו, יש לנו גם את הגמישות לבחור בין מכשירי FM אחרים שמסופקים על ידי אמזון בעברית, AI21labs, קוהרה, ו Stability.ai.
תוכל למצוא את פרטי היישום בסעיפים הבאים. קוד המקור זמין ב מאגר GitHub.
תנאים מוקדמים
עבור הדרכה זו, אתה צריך מסוף bash עם Python 3.9 ומעלה המותקן על לינוקס, מק או מערכת משנה של Windows עבור לינוקס וחשבון AWS.
אנו ממליצים גם להשתמש ב-an סטודיו SageMaker של אמזון מחברת, א AWS Cloud9 דוגמה, או an ענן מחשוב אלסטי של אמזון (Amazon EC2).
פרוס זיהוי חדשות מזויפות באמצעות ה-API של Amazon Bedrock
הפתרון משתמש ב-Amazon Bedrock API, שאליו ניתן לגשת באמצעות ממשק שורת הפקודה של AWS (AWS CLI), ה AWS SDK עבור Python (Boto3), או אמזון SageMaker מחברת. עיין ב מדריך למשתמש של Amazon Bedrock למידע נוסף. עבור פוסט זה, אנו משתמשים ב-Amazon Bedrock API דרך AWS SDK עבור Python.
הגדר את סביבת ה-API של Amazon Bedrock
כדי להגדיר את סביבת Amazon Bedrock API שלך, בצע את השלבים הבאים:
- הורד את ה-Boto3 העדכני ביותר או שדרג אותו:
- ודא שאתה מגדיר את אישורי AWS באמצעות ה
aws configure
פקודה או העבר אותם ללקוח Boto3. - התקן את הגרסה האחרונה של LangChain:
כעת תוכל לבדוק את ההגדרה שלך באמצעות הסקריפט הבא של מעטפת Python. התסריט מציג את לקוח Amazon Bedrock באמצעות Boto3. לאחר מכן, אנו קוראים ל- list_foundation_models
API כדי לקבל את רשימת דגמי היסוד הזמינים לשימוש.
לאחר הפעלת הפקודה הקודמת בהצלחה, אתה אמור לקבל את רשימת ה-FM של Amazon Bedrock.
LangChain כפתרון שרשור מהיר
כדי לזהות חדשות מזויפות עבור משפט נתון, אנו עוקבים אחר תהליך החשיבה של שרשרת המחשבה עם אפס-ירי (Wei J. et al., 2022), המורכב מהשלבים הבאים:
- בתחילה, הדוגמנית מנסה ליצור הצהרה לגבי החדשות הנשאלות.
- המודל יוצר רשימת תבליטים של קביעות.
- עבור כל קביעה, המודל קובע אם הקביעה נכונה או שקרית. שימו לב שבשימוש במתודולוגיה זו, המודל מסתמך אך ורק על הידע הפנימי שלו (משקולות מחושבות בשלב הקדם-אימון) כדי להגיע לפסק דין. המידע אינו מאומת כנגד נתונים חיצוניים כלשהם בשלב זה.
- בהתחשב בעובדות, המודל עונה TRUE או FALSE עבור ההצהרה הנתונה בהנחיה.
כדי להשיג את השלבים הללו, אנו משתמשים ב-LangChain, מסגרת לפיתוח יישומים המופעלים על ידי מודלים של שפה. מסגרת זו מאפשרת לנו להגדיל את ה-FMs על ידי שרשרת רכיבים שונים ליצירת מקרי שימוש מתקדמים. בפתרון זה, אנו משתמשים במובנה SimpleSequentialChain ב-LangChain כדי ליצור שרשרת רציפה פשוטה. זה מאוד שימושי, מכיוון שאנו יכולים לקחת את הפלט משרשרת אחת ולהשתמש בו כקלט לאחרת.
Amazon Bedrock משולב עם LangChain, אז אתה רק צריך ליצור אותו על ידי העברת model_id
בעת יצירת אובייקט אמזון סלע. במידת הצורך, ניתן לספק את פרמטרי ההסקת המודל דרך ה model_kwargs
טיעון, כגון:
- maxTokenCount – המספר המרבי של אסימונים בתגובה שנוצרה
- stopSequences – רצף העצירה המשמש את הדגם
- טמפרטורה – ערך שנע בין 0-1, כאשר 0 הוא הדטרמיניסטי ביותר ו-1 הוא היצירתי ביותר
- חלק עליון - ערך שנע בין 0-1, ומשמש לשליטה בבחירות של אסימונים בהתבסס על ההסתברות לאפשרויות האפשריות
אם זו הפעם הראשונה שאתה משתמש במודל יסודי של Amazon Bedrock, וודא שאתה מבקש גישה לדגם על ידי בחירה מרשימת הדגמים ב- גישה לדגם עמוד בקונסולת Amazon Bedrock, שבמקרה שלנו היא claude-v2 מ-Anthropic.
הפונקציה הבאה מגדירה את שרשרת ההנחיות של שרשרת המחשבה שהזכרנו קודם לזיהוי חדשות מזויפות. הפונקציה לוקחת את אובייקט Amazon Bedrock (llm) ואת ההנחיה של המשתמש (q) כארגומנטים. של LangChain PromptTemplate הפונקציונליות משמשת כאן כדי להגדיר מראש מתכון להפקת הנחיות.
הקוד הבא קורא לפונקציה שהגדרנו קודם ומספק את התשובה. ההצהרה היא TRUE
or FALSE
. TRUE
פירושו שההצהרה שסופקה מכילה עובדות נכונות, וכן FALSE
פירושו שההצהרה מכילה לפחות עובדה אחת שגויה.
דוגמה להצהרה ותגובת מודל מסופקת בפלט הבא:
ReAct וכלים
בדוגמה הקודמת, המודל זיהה נכון שהמשפט שקרי. עם זאת, הגשת השאילתה שוב מדגימה את חוסר היכולת של המודל להבחין בנכונות העובדות. למודל אין את הכלים לאמת את אמיתותם של הצהרות מעבר לזיכרון האימון שלו, ולכן ריצות עוקבות של אותה הנחיה עלולות להוביל אותו לתייג שגוי של הצהרות מזויפות כנכונות. בקוד הבא, יש לך הפעלה שונה של אותה דוגמה:
טכניקה אחת להבטחת אמת היא ReAct. תגובה (Yao S. et al., 2023) היא טכניקה מהירה שמגדילה את מודל היסוד עם מרחב הפעולה של סוכן. בפוסט הזה, כמו גם במאמר ReAct, מרחב הפעולה מיישם אחזור מידע באמצעות פעולות חיפוש, חיפוש וסיום מממשק API פשוט של ויקיפדיה.
הסיבה מאחורי השימוש ב-ReAct בהשוואה ל-Chain-of-Thought היא להשתמש באחזור ידע חיצוני כדי להגדיל את מודל הבסיס כדי לזהות אם ידיעה נתונה מזויפת או אמיתית.
בפוסט זה, אנו משתמשים ביישום של LangChain של ReAct באמצעות הסוכן ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION. אנו משנים את הפונקציה הקודמת כדי ליישם את ReAct ולהשתמש בוויקיפדיה על ידי שימוש בפונקציה load_tools מה- langchain.agents.
אנחנו צריכים גם להתקין את חבילת ויקיפדיה:
!pip install Wikipedia
להלן הקוד החדש:
להלן הפלט של הפונקציה הקודמת בהינתן אותה משפט ששימשה בעבר:
לנקות את
כדי לחסוך בעלויות, מחק את כל המשאבים שפרסת כחלק מהמדריך. אם השקת את AWS Cloud9 או מופע EC2, אתה יכול למחוק אותו דרך הקונסולה או באמצעות AWS CLI. באופן דומה, אתה יכול למחוק את המחברת של SageMaker שייתכן שיצרת דרך מסוף SageMaker.
מגבלות ועבודות נלוות
תחום גילוי החדשות המזויפות נחקר באופן פעיל בקהילה המדעית. בפוסט זה, השתמשנו בטכניקות שרשרת מחשבה ותגובתיות ובהערכת הטכניקות, התמקדנו רק בדיוק של סיווג הטכניקה המהירה (אם משפט נתון נכון או לא נכון). לכן, לא שקלנו היבטים חשובים אחרים כמו מהירות התגובה, ולא הרחבנו את הפתרון למקורות מידע נוספים מלבד ויקיפדיה.
למרות שפוסט זה התמקד בשתי טכניקות, שרשרת מחשבה ו-ReAct, גוף נרחב של עבודה חקר כיצד LLMs יכולים לזהות, לחסל או להפחית חדשות מזויפות. Lee et al. הציע שימוש במודל מקודד-מפענח באמצעות NER (זיהוי ישות בשם) כדי להסוות את הישויות הנקובות על מנת להבטיח שהאסימון המסווך אכן משתמש בידע המקודד במודל השפה. Chern et.al. פיתחה את FacTool, המשתמשת בעקרונות שרשרת המחשבה כדי לחלץ טענות מההנחיה, וכתוצאה מכך לאסוף ראיות רלוונטיות לטענות. לאחר מכן, ה-LLM שופט את העובדתיות של התביעה בהתחשב ברשימת הראיות שאוחזרה. Du E. et al. מציגה גישה משלימה שבה מספר רב של תלמידי LLM מציעים ומתווכחים על תגובותיהם ותהליכי החשיבה האישיים על פני מספר סבבים על מנת להגיע לתשובה סופית משותפת.
בהתבסס על הספרות, אנו רואים שהיעילות של LLMs בזיהוי חדשות מזויפות עולה כאשר ה-LLMs מתוגברים עם ידע חיצוני ויכולת שיחה מרובה סוכנים. עם זאת, גישות אלו מורכבות יותר מבחינה חישובית מכיוון שהן דורשות שיחות מודל ואינטראקציות מרובות, הנחיות ארוכות יותר ושיחות ארוכות של שכבת רשת. בסופו של דבר, מורכבות זו מתורגמת לעלות כוללת מוגברת. אנו ממליצים להעריך את יחס העלות לביצועים לפני פריסת פתרונות דומים בייצור.
סיכום
בפוסט זה, התעמקנו כיצד להשתמש ב-LLMs כדי להתמודד עם הנושא הנפוץ של חדשות מזויפות, שהוא אחד האתגרים העיקריים של החברה שלנו בימינו. התחלנו בשרטוט האתגרים שמציגות חדשות מזויפות, תוך שימת דגש על הפוטנציאל שלה להשפיע על רגשות הציבור ולגרום להפרעות חברתיות.
לאחר מכן הצגנו את הרעיון של LLMs כמודלים מתקדמים בינה מלאכותית אשר מאומנים על כמות משמעותית של נתונים. בשל הכשרה מקיפה זו, המודלים הללו מתהדרים בהבנה מרשימה של השפה, המאפשרת להם לייצר טקסט דמוי אדם. עם היכולת הזו, הדגמנו כיצד ניתן לרתום את ה-LLMs במאבק נגד חדשות מזויפות על ידי שימוש בשתי טכניקות הנחיה שונות, Chain-of-Thought ו-ReAct.
הדגשנו כיצד אנשי LLM יכולים לאפשר שירותי בדיקת עובדות בקנה מידה שאין שני לו, לאור יכולתם לעבד ולנתח כמויות עצומות של טקסט במהירות. פוטנציאל זה לניתוח בזמן אמת יכול להוביל לגילוי מוקדם והכלה של חדשות מזויפות. הדגמנו זאת על ידי יצירת סקריפט של Python אשר בהינתן הצהרה, מדגיש למשתמש האם המאמר נכון או מזויף בשפה טבעית.
סיכמנו בהדגשה של המגבלות של הגישה הנוכחית וסימנו בנימה מלאת תקווה, והדגשנו שעם אמצעי ההגנה הנכונים והשיפורים המתמשכים, LLMs יכולים להפוך לכלי חיוני במאבק נגד חדשות מזויפות.
נשמח לשמוע ממך. ספר לנו מה אתה חושב בקטע התגובות, או השתמש בפורום הנושאים בו מאגר GitHub.
כתב ויתור: הקוד המסופק בפוסט זה נועד למטרות חינוכיות וניסויים בלבד. אין לסמוך עליו כדי לזהות חדשות מזויפות או מידע מוטעה במערכות ייצור בעולם האמיתי. אין הבטחות לגבי הדיוק או השלמות של זיהוי חדשות מזויפות באמצעות קוד זה. על המשתמשים לנקוט משנה זהירות ולבצע בדיקת נאותות לפני השימוש בטכניקות אלו ביישומים רגישים.
כדי להתחיל עם Amazon Bedrock, בקר באתר קונסולת אמזון Bedrock.
על המחברים
אנאמריה טודור הוא אדריכל פתרונות ראשי שבסיסו בקופנהגן, דנמרק. היא ראתה את המחשב הראשון שלה כשהייתה בת 4 ומאז לא הרפתה ממדעי המחשב, משחקי וידאו והנדסה. היא עבדה בתפקידים טכניים שונים, החל מפרילנסרית, מפתחת Full-Stack, ועד מהנדסת נתונים, מוביל טכני ו-CTO, בחברות שונות בדנמרק, תוך התמקדות בתעשיות המשחקים והפרסום. היא נמצאת ב-AWS למעלה מ-3 שנים, עובדת כאדריכלית פתרונות ראשית, מתמקדת בעיקר במדעי החיים ובינה מלאכותית/ML. לאנמריה תואר ראשון בהנדסה שימושית ומדעי המחשב, תואר שני במדעי המחשב, ולמעלה מ-10 שנות ניסיון ב-AWS. כשהיא לא עובדת או משחקת משחקי וידאו, היא מאמנת בנות ואנשי מקצוע בהבנה ומציאת דרכן דרך הטכנולוגיה.
מרסל קסטרו הוא אדריכל פתרונות בכיר שבסיסו באוסלו, נורבגיה. בתפקידו, מרסל עוזר ללקוחות בארכיטקטורה, עיצוב ופיתוח של תשתית מותאמת לענן. הוא חבר בצוות AWS Generative AI Ambassador במטרה להניע ולתמוך בלקוחות EMEA במסע הבינה המלאכותית שלהם. הוא בעל תואר דוקטור במדעי המחשב משבדיה ותואר שני ותואר ראשון בהנדסת חשמל וטלקומוניקציה מברזיל.
- 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://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/harness-large-language-models-in-fake-news-detection/
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- :איפה
- $ 100 מיליון
- $ למעלה
- 1
- 10
- 100
- 12
- 13
- 14
- 20
- 2022
- 21st
- 26%
- 27
- 32
- 36
- 7
- 9
- a
- יכולת
- אודות
- מֵעַל
- AC
- אקדמי
- מחקר אקדמי
- אֲקָדֶמִיָה
- גישה
- נצפה
- נגיש
- חֶשְׁבּוֹן
- חשבונות
- דיוק
- להשיג
- הישגים
- לרוחב
- משחק
- פעולה
- פעולות
- באופן פעיל
- שחקנים
- למעשה
- להוסיף
- תוספת
- נוסף
- מתקדם
- הִתגַלוּת
- פרסום
- שוב
- נגד
- סוֹכֵן
- סוכנים
- AI
- דגמי AI
- מערכות AI
- AI / ML
- AL
- תעשיות
- מאפשר
- לבד
- גם
- למרות
- אמזון בעברית
- אמזון
- אמזון שירותי אינטרנט
- שַׁגְרִיר
- אֲמֶרִיקָאִי
- בין
- כמויות
- an
- אנליזה
- לנתח
- עתיק
- ו
- מדי שנה
- אחר
- לענות
- תשובות
- אנתרופי
- כל
- API
- ממשקי API
- מופיע
- בקשה
- יישומים
- יישומית
- מונה
- גישה
- גישות
- בערך
- ארכיטקטורה
- ARE
- טענה
- טיעונים
- סביב
- מאמר
- מלאכותי
- בינה מלאכותית
- בינה מלאכותית (AI)
- אומנות
- AS
- היבטים
- הערכה
- הערכות
- הנחות
- בטוח
- אסטרונומיה
- At
- ניסיונות
- לְהַגדִיל
- מוגבר
- תוספות
- אוטומטי
- זמין
- הוענק
- AWS
- AWS Cloud9
- בסיס
- מבוסס
- לחבוט
- קרב
- BE
- כי
- להיות
- התהוות
- היה
- לפני
- התנהגות
- מאחור
- להיות
- אמונות
- מלבד
- בֵּין
- מעבר
- הטיה
- B
- ביולוגיה
- ביו-רפואי
- גוּף
- שניהם
- בוטים
- ברזיל
- להביא
- שבור
- מובנה
- איש עסקים
- אבל
- by
- שיחה
- שיחות
- CAN
- יכולות
- יכולת
- קיבולת
- מקרה
- מקרים
- לגרום
- זהירות
- מאה
- שרשרת
- שרשראות
- האתגרים
- צ'אנג
- לבדוק
- כימיה
- סינית
- בחירות
- בחרו
- לטעון
- טענות
- בכיתה
- מיון
- בבירור
- לקוחות
- סְגוֹר
- Cloud9
- עגלונות
- קוד
- סִמוּל
- קוגניטיבית
- לגבות
- קבוצתי
- מִכלָלָה
- COLUMBIA
- שילוב
- הערות
- Common
- בדרך כלל
- קהילה
- חברות
- השוואה
- משלימה
- להשלים
- מורכב
- מורכבות
- רכיבים
- מורכב
- לחשב
- המחשב
- מדעי מחשב
- מושג
- הגיע למסקנה
- לאשר
- אישור
- יחד
- כתוצאה מכך
- נחשב
- עִקבִי
- מורכב
- קונסול
- לצרוך
- צרכנים
- צְרִיכָה
- מכולה
- מכיל
- תוכן
- יצירת תוכן
- רציף
- תרומה
- לִשְׁלוֹט
- בקרות
- שיחה
- לתקן
- צורה נכונה
- עלות
- עלויות
- יכול
- מדינות
- מדינה
- לִיצוֹר
- נוצר
- יוצר
- יוצרים
- יצירה
- יְצִירָתִי
- יצירתיות
- אישורים
- ראש אגף טכנולוגיה
- תַרְבּוּת
- לרסן
- נוֹכְחִי
- לקוחות
- נתונים
- דיון
- החלטות
- מוגדר
- מגדיר
- תואר
- דֵמוֹקרָטִי
- מופגן
- מדגים
- הפגנה
- דנמרק
- מַחלָקָה
- פרס
- פריסה
- עיצוב
- פרטים
- לאתר
- איתור
- לקבוע
- קובע
- מפותח
- מפתח
- מתפתח
- צעצועי התפתחות
- התפתחויות
- דיאלוג
- אחר
- חָרִיצוּת
- כיוון
- לדון
- מֵידָע מַטעֶה
- לְהַצִיג
- שיבושים
- לְהַבחִין
- לחשוד
- דוֹקטוֹר
- עושה
- לא
- מטה
- dr
- נהיגה
- ראוי
- בְּמַהֲלָך
- e
- E&T
- כל אחד
- מוקדם יותר
- מוקדם
- לזכות
- הרוויחו
- כדור הארץ
- קל יותר
- קל
- כלכלה
- כלכלה
- חינוך
- מחנכים
- השפעה
- יְעִילוּת
- או
- בוטל
- במקום אחר
- EMEA
- הִתהַוּוּת
- דגש
- מה שמאפשר
- הסתיים
- מהנדס
- הנדסה
- שיפורים
- לְהַבטִיחַ
- הזנת
- ישויות
- ישות
- סביבה
- שוויון
- שגיאות
- במיוחד
- נוסד
- הערכה
- אֲפִילוּ
- אירועים
- מתפתח
- דוגמה
- דוגמאות
- אך ורק
- תרגיל
- ניסיון
- להסביר
- לחקור
- חקר
- נרחב
- חיצוני
- תמצית
- לְהַקֵל
- הקל
- עובדה
- גורמים
- עובדות
- FAIL
- מְזוּיָף
- חדשות מזויפות
- שקר
- מפורסם
- נְקֵבָה
- שדה
- להלחם
- ממלא
- סופי
- כספי
- מציאת
- גימור
- ראשון
- firsttime
- גמישות
- מרוכז
- מתמקד
- התמקדות
- לעקוב
- הבא
- בעד
- טופס
- רִשְׁמִי
- פוֹרוּם
- קרן
- היסוד
- נוסד
- מסגרת
- החל מ-
- fu
- לגמרי
- פונקציה
- פונקציונלי
- משחקים
- המשחקים
- פערים
- מין
- שוויון בין המינים
- כללי
- ליצור
- נוצר
- יצירת
- דור
- גנרטטיבית
- AI Generative
- לקבל
- בנות
- GitHub
- נתן
- Go
- מטרה
- גדול
- קרקע
- ערבויות
- היה
- רתמת
- יש
- he
- לִשְׁמוֹעַ
- לעזור
- עוזר
- לה
- כאן
- באיכות גבוהה
- גבוה יותר
- פסים
- מאוד
- שֶׁלוֹ
- היסטוריה
- מחזיק
- כבוד
- תקווה
- דיור
- איך
- איך
- אולם
- HTML
- http
- HTTPS
- בן אנוש
- i
- יבמ
- מזוהה
- if
- לא חוקי
- להמחיש
- תמונות
- פְּגִיעָה
- ליישם
- הפעלה
- מיישמים
- לייבא
- חשוב
- מרשים
- משופר
- in
- חוסר יכולת
- לכלול
- כולל
- כולל
- התאגדה
- משלבת
- גדל
- עליות
- מצביע על
- בנפרד
- תעשיות
- מידע
- מודיע
- תשתית
- בתחילה
- קלט
- בתוך
- להתקין
- מותקן
- למשל
- מכון
- מוסדות
- משולב
- מוֹדִיעִין
- כוונה
- יחסי גומלין
- פנימי
- אינטרנט
- אל תוך
- הציג
- מעורר
- מעורב
- סוגיה
- בעיות
- IT
- שֶׁלָה
- מסע
- jpg
- ג'סון
- שופטים
- קנת
- לדעת
- ידע
- ידוע
- חוסר
- שפה
- גָדוֹל
- מְאוּחָר
- האחרון
- הלטינית
- הושק
- שכבה
- עוֹפֶרֶת
- מוביל
- למידה
- הכי פחות
- באופן חוקי
- לתת
- החיים
- מדעי חיים
- כמו
- מגבלות
- קו
- לינקדין
- קישורים
- לינוקס
- רשימה
- ברשימה
- ספרות
- LLM
- הגיוני
- עוד
- בדיקה
- אהבה
- מק
- מכונה
- למידת מכונה
- עשוי
- בעיקר
- שומר
- גדול
- לעשות
- עושה
- עשייה
- הצליח
- ניהול
- רב
- שיווק
- מסכה
- מאסטר
- מתימטי
- מתימטיקה
- מקסימום
- מאי..
- אומר
- התכוון
- מדיה
- רפואי
- רפואה
- חבר
- להרשם/להתחבר
- זכרון
- מוּזְכָּר
- מֵתוֹדוֹלוֹגִיָה
- מישיגן
- מִילִיוֹן
- מוקשים
- מידע שגוי
- מַטעֶה
- MIT
- להקל
- לערבב
- ML
- מודל
- מודלים
- לשנות
- יותר
- רוב
- תנועה
- מספר
- my
- שם
- נאס"א
- לאומי
- טבעי
- טבע
- צורך
- נחוץ
- רשת
- לעולם לא
- חדש
- חדשות
- הבא
- לא
- חתן פרס נובל
- נורמות
- נורווגיה
- יַקִיר
- מחברה
- עַכשָׁיו
- מספר
- אובייקט
- תצפית
- אוֹקְטוֹבֶּר
- of
- מוצע
- לעתים קרובות
- זקן
- on
- ONE
- באינטרנט
- רק
- תפעול
- דעה
- or
- להזמין
- מְקוֹרִי
- אחר
- אַחֶרֶת
- שלנו
- קווי מתאר
- outlining
- תפוקה
- בולט
- יותר
- מקיף
- שֶׁלוֹ
- בבעלות
- שלום
- חבילה
- עמוד
- דפים
- מאמר
- פרמטרים
- חלק
- לעבור
- עבר
- חולף
- פטנטים
- נתיב
- תבנית
- אֲנָשִׁים
- לְבַצֵעַ
- אישי
- שלב
- דוקטורט
- תופעה
- פילוסופיה
- פיסיקה
- לְחַבֵּר
- מכריע
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- משחק
- נקודה
- פוליטיקה
- אפשרי
- הודעה
- פוטנציאל
- כּוֹחַ
- מופעל
- מוצג
- מתנות
- ללחוץ
- נפוץ
- קודם
- קוֹדֶם
- בראש ובראשונה
- מנהל
- עקרונות
- הדפסה
- בית דפוס
- קודם
- פרסים
- בעיה
- תהליך
- תהליכים
- לייצר
- הפקה
- אנשי מקצוע
- עמוק
- תָכְנִית
- להציע
- מוּצָע
- לספק
- ובלבד
- ספקים
- מספק
- מתן
- פסיכולוגיה
- ציבורי
- לִרְכּוֹשׁ
- למטרות
- פיתון
- איכות
- כמות
- מהירות
- רדיו
- אקראי
- טווחים
- מדורג
- מהיר
- מהר
- יחס
- לְהַגִיעַ
- להגיב
- עולם אמיתי
- זמן אמת
- טעם
- לקבל
- קיבלו
- מתכון
- הכרה
- להמליץ
- להתייחס
- מתייחס
- קָשׁוּר
- יחסית
- רלוונטי
- אָמִין
- שוב ושוב
- מאגר
- לבקש
- לדרוש
- נדרש
- מחקר
- מהדהד
- משאבים
- להגיב
- תגובה
- תגובות
- אחראי
- לַחֲזוֹר
- החזרות
- עשיר
- הסיכון
- תפקיד
- תפקידים
- סיבובים
- הפעלה
- ריצה
- פועל
- s
- אמצעי הגנה
- בעל חכמים
- אותו
- שמור
- ראה
- סולם
- בית ספר
- בית הספר להנדסה
- מדע
- מדעים
- מדעי
- מדענים
- תסריט
- Sdk
- חיפוש
- סעיף
- סעיפים
- לִרְאוֹת
- בחירה
- לחצני מצוקה לפנסיונרים
- רגיש
- משפט
- רגש
- רצף
- שרות
- שירותים
- סט
- התקנה
- שיתוף
- משותף
- שיתופים
- שיתוף
- היא
- פָּגָז
- צריך
- לְהַצִיג
- דומה
- באופן דומה
- פָּשׁוּט
- since
- אחות
- So
- חֶברָתִי
- מדיה חברתית
- חברתי
- חֶברָה
- פִּתָרוֹן
- פתרונות
- כמה
- מָקוֹר
- קוד מקור
- מקורות
- מֶרחָב
- מתח
- במיוחד
- מְהִירוּת
- התפשטות
- הפצת
- התמחות
- תֶקֶן
- סטנפורד
- אוניברסיטת סטנפורד
- החל
- הצהרה
- הצהרות
- הברית
- צעדים
- עצור
- סטורם
- אִסטרָטֶגִיָה
- התחזקות
- מִבְנֶה
- סטודנטים
- לימוד
- לאחר מכן
- ניכר
- בהצלחה
- כזה
- להציע
- סיכום
- לְגַדֵשׁ
- תמיכה
- בטוח
- להתנדנד
- שוודיה
- במהירות
- סינתזה
- מערכות
- לְהִתְמוֹדֵד
- לקחת
- לוקח
- המשימות
- משימות
- נבחרת
- טכני
- טכניקה
- טכניקות
- טכנולוגי
- טכנולוגיה
- התקשורת
- תבנית
- מסוף
- מונחים
- מבחן
- טֶקסט
- טקסטואלית
- זֶה
- השמיים
- המידע
- המקור
- העולם
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- אז
- שם.
- בכך
- לכן
- אלה
- הֵם
- לחשוב
- צד שלישי
- זֶה
- אלה
- מחשבה
- דרך
- בכל
- עניבה
- זמן
- ציר זמן
- ל
- יַחַד
- אסימון
- מטבעות
- כלים
- מְאוּמָן
- הדרכה
- נָכוֹן
- אמת
- הדרכה
- שתיים
- בסופו של דבר
- בקו תחתון
- הבנה
- מאוחד
- ארצות הברית
- אוניברסיטאות
- אוניברסיטה
- ללא תחרות
- חסר תקדים
- עד
- שדרוג
- על
- us
- להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- משתמש
- משתמשים
- שימושים
- באמצעות
- ניצול
- ערך
- שונים
- Vast
- פסק דין
- מְאוּמָת
- לאמת
- גרסה
- מאוד
- באמצעות
- וִידֵאוֹ
- משחקי וידאו
- לְבַקֵר
- היה
- we
- אינטרנט
- שירותי אינטרנט
- טוֹב
- מה
- מתי
- אם
- אשר
- בזמן
- מי
- כל
- למה
- ויקיפדיה
- יצטרך
- חלונות
- עם
- בתוך
- אשה
- נשים
- נצחנות
- Word
- מילים
- תיק עבודות
- עבד
- זרימת עבודה
- עובד
- עוֹלָם
- ראוי
- טעות
- שנים
- אתה
- זפירנט