Duże modele językowe (LLM) rewolucjonizują takie dziedziny, jak wyszukiwarki, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), opieka zdrowotna, robotyka i generowanie kodu. Aplikacje obejmują także handel detaliczny, gdzie mogą poprawiać doświadczenia klientów za pomocą dynamicznych chatbotów i asystentów AI, oraz marketing cyfrowy, gdzie mogą organizować opinie klientów i rekomendować produkty na podstawie opisów i zachowań zakupowych.
Personalizację aplikacji LLM można osiągnąć poprzez włączenie aktualnych informacji o użytkowniku, co zazwyczaj obejmuje integrację kilku komponentów. Jednym z takich komponentów jest magazyn funkcji — narzędzie przechowujące, udostępniające i zarządzające funkcjami modeli uczenia maszynowego (ML). Funkcje to dane wejściowe używane podczas uczenia i wnioskowania modeli ML. Na przykład w aplikacji rekomendującej filmy funkcje mogą obejmować poprzednie oceny, kategorie preferencji i dane demograficzne. Sklep funkcji Amazon SageMaker to w pełni zarządzane repozytorium zaprojektowane specjalnie do przechowywania, udostępniania i zarządzania funkcjami modelu ML. Kolejnym istotnym elementem jest narzędzie do orkiestracji, odpowiednie do szybkiego projektowania i zarządzania różnego rodzaju podzadaniami. Twórcy generatywnej sztucznej inteligencji mogą korzystać z frameworków takich jak LangChain, który oferuje moduły do integracji z LLM i narzędzia do orkiestracji do zarządzania zadaniami i szybkiego projektowania.
Opierając się na koncepcji dynamicznego pobierania aktualnych danych w celu tworzenia spersonalizowanych treści, wykorzystanie LLM wzbudziło duże zainteresowanie w niedawnych badaniach dotyczących systemów rekomendacyjnych. Podstawowa zasada tych podejść obejmuje konstrukcję podpowiedzi, które obejmują zadanie rekomendacji, profile użytkowników, atrybuty pozycji i interakcje użytkownik-przedmiot. Te podpowiedzi dotyczące konkretnego zadania są następnie wprowadzane do LLM, którego zadaniem jest przewidywanie prawdopodobieństwa interakcji między konkretnym użytkownikiem a przedmiotem. Jak podano w artykule Spersonalizowane rekomendacje poprzez monitujące modele wielkojęzykoweElementy podpowiedzi oparte na rekomendacjach i zaangażowaniu odgrywają kluczową rolę w umożliwieniu LLM skupienia się na odpowiednim kontekście i dostosowania się do preferencji użytkownika.
W tym poście wyjaśniamy prosty, ale potężny pomysł łączenia profili użytkowników i atrybutów produktów w celu generowania spersonalizowanych rekomendacji treści za pomocą LLM. Jak wykazano w całym poście, modele te mają ogromny potencjał w generowaniu wysokiej jakości, kontekstowego tekstu wejściowego, co prowadzi do ulepszonych rekomendacji. Aby to zilustrować, przeprowadzimy Cię przez proces integracji magazynu funkcji (reprezentującego profile użytkowników) z LLM w celu wygenerowania spersonalizowanych rekomendacji.
Omówienie rozwiązania
Wyobraźmy sobie scenariusz, w którym firma zajmująca się rozrywką filmową promuje filmy wśród różnych użytkowników za pośrednictwem kampanii e-mailowej. Promocja obejmuje 25 znanych filmów, a my chcemy wybrać trzy najlepsze rekomendacje dla każdego użytkownika na podstawie jego zainteresowań i wcześniejszych zachowań oceniających.
Na przykład, biorąc pod uwagę zainteresowanie użytkownika różnymi gatunkami filmów, takimi jak akcja, romans i science fiction, możemy mieć system sztucznej inteligencji, który określi trzy filmy najlepiej polecane dla tego konkretnego użytkownika. Dodatkowo system może generować dla każdego użytkownika spersonalizowane wiadomości w tonie dostosowanym do jego preferencji. W dalszej części tego posta zamieściliśmy kilka przykładów spersonalizowanych wiadomości.
Ta aplikacja AI zawierałaby kilka współpracujących ze sobą komponentów, jak pokazano na poniższym schemacie:
- Mechanizm profilowania użytkowników rejestruje poprzednie zachowania użytkownika i tworzy profil użytkownika odzwierciedlający jego zainteresowania.
- Magazyn funkcji przechowuje dane profilu użytkownika.
- Magazyn metadanych multimediów aktualizuje listę filmów promocyjnych.
- Model językowy pobiera bieżącą listę filmów i dane profilu użytkownika i generuje trzy najczęściej polecane filmy dla każdego użytkownika, zapisane w preferowanym przez niego tonie.
- Agent orkiestrujący koordynuje różne komponenty.
Podsumowując, inteligentni agenci mogliby konstruować podpowiedzi na podstawie danych dotyczących użytkownika i przedmiotu oraz dostarczać użytkownikom dostosowane odpowiedzi w języku naturalnym. Stanowiłoby to typowy system rekomendacji oparty na treści, który poleca elementy użytkownikom na podstawie ich profili. Profil użytkownika jest przechowywany i utrzymywany w sklepie z funkcjami i kręci się wokół jego preferencji i upodobań. Często wyprowadza się go na podstawie ich wcześniejszych zachowań, takich jak oceny.
Poniższy diagram ilustruje, jak to działa.
Aplikacja wykonuje następujące kroki, aby odpowiedzieć na rekomendację użytkownika:
- Mechanizm profilowania użytkowników, który pobiera historyczną ocenę filmu użytkownika jako dane wejściowe, generuje informacje o zainteresowaniu użytkownika i przechowuje daną funkcję w sklepie z funkcjami SageMaker. Proces ten można aktualizować w sposób planistyczny.
- Agent pobiera identyfikator użytkownika jako dane wejściowe, wyszukuje zainteresowania użytkownika i wypełnia szablon podpowiedzi zgodnie z zainteresowaniami użytkownika.
- Agent pobiera listę elementów promocyjnych (nazwa filmu, opis, gatunek) ze magazynu metadanych multimediów.
- Szablon podpowiedzi dotyczących zainteresowań i lista elementów promocyjnych są wprowadzane do LLM w przypadku wiadomości kampanii e-mailowych.
- Agent wysyła spersonalizowaną kampanię e-mailową do użytkownika końcowego.
Mechanizm profilowania użytkowników tworzy profil dla każdego użytkownika, rejestrując jego preferencje i zainteresowania. Profil ten można przedstawić jako wektor z elementami odwzorowującymi cechy takie jak gatunki filmowe, z wartościami wskazującymi poziom zainteresowań użytkownika. Profile użytkowników w sklepie z funkcjami pozwalają systemowi proponować spersonalizowane rekomendacje odpowiadające ich zainteresowaniom. Profilowanie użytkowników jest dobrze zbadaną domeną systemów rekomendacyjnych. Aby uprościć, możesz zbudować algorytm regresji, korzystając z poprzednich ocen użytkownika w różnych kategoriach, aby wywnioskować jego ogólne preferencje. Można to zrobić za pomocą algorytmów takich jak XGBoost.
Przewodnik po kodzie
W tej sekcji podajemy przykłady kodu. Pełny opis kodu jest dostępny w pliku GitHub repo.
Po uzyskaniu funkcji zainteresowań użytkownika z silnika profilowania użytkowników możemy zapisać wyniki w magazynie funkcji. Sklep z funkcjami SageMaker obsługuje wsadowe pozyskiwanie funkcji i przechowywanie danych online w celu wnioskowania w czasie rzeczywistym. W przypadku pozyskiwania dane można aktualizować w trybie offline, natomiast wnioskowanie musi odbywać się w ciągu milisekund. SageMaker Feature Store zapewnia synchronizację zbiorów danych offline i online.
Do pozyskiwania danych używamy następującego kodu:
W przypadku przechowywania online w czasie rzeczywistym możemy użyć następującego kodu, aby wyodrębnić profil użytkownika na podstawie identyfikatora użytkownika:
Następnie klasyfikujemy trzy najbardziej interesujące kategorie filmów, aby przekazać je dalszemu silnikowi rekomendacji:
Identyfikator użytkownika: 42
Top3 kategorie: ['Animacja', 'Thriller', 'Przygoda']
Nasza aplikacja wykorzystuje dwa podstawowe komponenty. Pierwszy komponent pobiera dane ze magazynu funkcji, a drugi komponent pozyskuje listę promocji filmów ze magazynu metadanych. Koordynacją pomiędzy tymi komponentami zarządza Łańcuchy firmy LangChain, które reprezentują sekwencję wywołań komponentów.
Warto wspomnieć, że w złożonych scenariuszach aplikacja może potrzebować czegoś więcej niż ustalonej sekwencji wywołań LLM lub innych narzędzi. Agenci, wyposażone w zestaw narzędzi, wykorzystują LLM do określenia sekwencji działań, które należy podjąć. Podczas gdy Łańcuchy kodują zakodowaną na stałe sekwencję działań, agenci korzystają z mocy rozumowania modelu językowego, aby dyktować kolejność i charakter działań.
Połączenie między różnymi źródłami danych, w tym sklepem z funkcjami SageMaker, pokazano w poniższym kodzie. Wszystkie pobrane dane są konsolidowane w celu skonstruowania obszernego monitu, służącego jako dane wejściowe dla LLM. W następnej sekcji zagłębimy się w specyfikę szybkiego projektowania. Poniżej znajduje się definicja szablonu podpowiedzi, która współpracuje z wieloma źródłami danych:
Ponadto używamy Amazon Sage Maker aby hostować nasz model LLM i eksponować go jako Punkt końcowy LangChain SageMaker. Aby wdrożyć LLM, używamy Amazon SageMaker JumpStart (więcej szczegółów znajdziesz w Modele podkładów Llama 2 firmy Meta są teraz dostępne w Amazon SageMaker JumpStart). Po wdrożeniu modelu możemy stworzyć moduł LLM:
W kontekście naszej aplikacji agent uruchamia sekwencję kroków zwaną LLMChain. Integruje szablon podpowiedzi, model i poręcze w celu sformatowania danych wejściowych użytkownika, przekazania ich do modelu, uzyskania odpowiedzi, a następnie sprawdzenia (i, jeśli to konieczne, skorygowania) wyników modelu.
W następnej sekcji omówimy szybką inżynierię LLM, która przyniesie oczekiwane rezultaty.
Podpowiadanie i wyniki rekomendacji LLM
Postępowanie zgodnie z ogólną koncepcją podpowiedzi kierowaną na zaangażowanie, opisaną w badaniu badawczym Spersonalizowane rekomendacje poprzez monitujące modele wielkojęzykowepodstawową zasadą naszej strategii podpowiedzi jest uwzględnienie preferencji użytkownika w tworzeniu podpowiedzi. Monity te mają na celu poprowadzić LLM w kierunku skuteczniejszej identyfikacji atrybutów w opisie treści, które są zgodne z preferencjami użytkownika. Aby rozwinąć bardziej szczegółowo, nasz monit składa się z kilku elementów:
- Znaczenie kontekstowe – Początkowa część naszego szablonu podpowiedzi zawiera metadane multimedialne, takie jak nazwa elementu (tytuł filmu), opis (streszczenie filmu) i atrybut (gatunek filmu). Włączając te informacje, zachęta zapewnia LLM szerszy kontekst i bardziej wszechstronne zrozumienie treści. Te informacje kontekstowe pomagają LLM w lepszym zrozumieniu przedmiotu poprzez jego opis i atrybuty, zwiększając w ten sposób jego użyteczność w scenariuszach rekomendacji treści.
- Dopasowanie preferencji użytkownika – Biorąc pod uwagę profil użytkownika, który odzwierciedla jego preferencje, potencjalne rekomendacje są w stanie lepiej zidentyfikować cechy treści i funkcje, które odpowiadają docelowym użytkownikom. To dopasowanie zwiększa użyteczność opisów przedmiotów, ponieważ zwiększa skuteczność rekomendowania przedmiotów, które są istotne i zgodne z preferencjami użytkownika.
- Lepsza jakość rekomendacji – Podpowiedź oparta na zaangażowaniu wykorzystuje preferencje użytkownika w celu identyfikacji odpowiednich artykułów promocyjnych. Możemy również skorzystać z preferencji użytkownika, aby dostosować ton LLM do końcowego wyniku. Może to skutkować dokładnym, informacyjnym i spersonalizowanym doświadczeniem, poprawiając w ten sposób ogólną wydajność systemu rekomendacji treści.
Poniższy kod przedstawia przykładowy szablon podpowiedzi:
prompt_template = """
Our company, "Classic Cinema" frequently promotes movies that we aim to recommend to our customers. This month, we have several popular movies on promotion.
As an AI agent, you are tasked to assist "Classic Cinema" in crafting an email campaign to recommend relevant movies to users. The recommendations should adhere to several guidelines, including contextual relevance, ensuring the recommendations are strictly from our promotional movie list. Additionally, the recommendations should align with user preferences, suggesting items that are relevant and in harmony with the user's preferred categories. You are to provide precisely three top recommended movies. Finally, please draft the email to reflect the tone of the user's preferred categories. The email should not exceed 100 words.
The recommended movies should be sourced from this contextual relevance movie list:
{promotion_movie_list}.
The user has expressed interest in {user_preference}.
Please ensure the recommendations are relevant, and the tone of the email reflects the tastes of those interested in the {user_preference} movie category.
Ensure the letter appeals to those interested in the {user_preference} movie category, and keep the email campaign within a 100-word limit. """
Poniżej znajduje się przykładowy wynik z preferencjami użytkownika dotyczącymi gatunków science fiction, przygodowych i wojennych:
Temat: Odkryj granice kina klasycznego dzięki naszym filmom science-fiction, przygodowym i wojennym!
Witaj [Imię],
Czy jesteś gotowy, aby wyruszyć w podróż w czasie i przestrzeni, doświadczyć emocjonującej akcji i być świadkiem odwagi bohaterów na polu bitwy? Nie szukaj dalej! Classic Cinema z dumą prezentuje starannie dobrany wybór filmów, dostosowanych specjalnie do Twoich zainteresowań w dziedzinie science fiction, przygody i wojny.Najpierw mamy kultowy „Gwiezdne wojny: część V – Imperium kontratakuje” (1980). Ta klasyczna część sagi Gwiezdnych Wojen przedstawia podróż Luke'a Skywalkera do zostania Mistrzem Jedi, podczas gdy jego przyjaciele stają twarzą w twarz ze złym Imperium. Dzięki przełomowym efektom specjalnym i zapadającym w pamięć postaciom ten film to pozycja obowiązkowa dla każdego fana gatunku.
Następnie polecamy „Interstellar” (2014), dający do myślenia i zachwycający wizualnie film, zgłębiający tajemnice czasu i przestrzeni. Gdy grupa odkrywców wyrusza na misję ocalenia ludzkości, napotyka zapierające dech w piersiach krajobrazy i odkrywa tajemnice wszechświata.
Na koniec mamy „Szeregowca Ryana” (1998), porywający i intensywny dramat wojenny, który opowiada o grupie żołnierzy wyruszających na niebezpieczną misję mającą na celu odnalezienie i uratowanie spadochroniarza, którego bracia zginęli w akcji. Ten doceniony przez krytyków film jest wyrazistym hołdem złożonym bohaterom II wojny światowej.
Nie przegap tych filmowych arcydzieł! Obejrzyj je teraz i poczuj dreszczyk emocji związany z przygodą, cudem science fiction i odwagą bohaterów wojennych.
Miłego oglądania i niech moc będzie z Wami!Z poważaniem,
Zespół kina klasycznego
Poniżej znajduje się kolejny przykładowy wynik z preferencjami użytkownika dotyczącymi filmu dokumentalnego, muzycznego i dramatycznego:
Temat: Rekomendacje kina klasycznego dla miłośników filmów dokumentalnych, musicali i dramatów
Witaj [Imię],
Mamy nadzieję, że ten e-mail zastanie Cię w dobrym zdrowiu i że spodoba Ci się różnorodność filmów dostępnych na naszej platformie. W Classic Cinema z dumą zaspokajamy różnorodne gusta naszych klientów i wybraliśmy trzy wyjątkowe filmy, które naszym zdaniem zaspokoją Twoje zainteresowanie filmem dokumentalnym, musicalem i dramatem.
Najpierw mamy „Skazani na Shawshank” (1994), mocny i podnoszący na duchu dramat, który śledzi podróż dwóch więźniów, którzy znajdują nadzieję i odkupienie w skorumpowanym i bezlitosnym systemie więziennictwa. Dzięki wciągającej fabule, znakomitym kreacjom aktorskim i ponadczasowym tematom ten film to pozycja obowiązkowa dla każdego miłośnika dobrze skonstruowanego dramatu.
Następnie polecamy „Władcę Pierścieni: Drużyna Pierścienia” (2001), epicką przygodę, która łączy w sobie zapierającą dech w piersiach grafikę, zapadające w pamięć postacie i bogaty w szczegóły świat. Ten film to mistrzowski kurs opowiadania historii, z głębokim wyczuciem historii i kultury, który przeniesie Cię do Śródziemia i sprawi, że będziesz chciał więcej.
Na koniec proponujemy „Pianistę” (2002), głęboki i poruszający dokument opowiadający prawdziwą historię Władysława Szpilmana, polskiego pianisty żydowskiego, który walczył o przetrwanie zniszczenia warszawskiego getta podczas II wojny światowej. Ten film w mocny sposób przypomina o zdolności ludzkiego ducha do zachowania odporności i nadziei, nawet w obliczu niewyobrażalnej tragedii.
Mamy nadzieję, że te rekomendacje odpowiadają Twoim zainteresowaniom i zapewnią przyjemne i wzbogacające wrażenia filmowe. Nie przegap tych ponadczasowych klasyków – obejrzyj je teraz i odkryj magię klasycznego kina!
Z poważaniem,
Zespół Kina Klasycznego
Dla porównania przeprowadziliśmy testy zarówno z Llamą 2 7B-Chat (patrz poniższy przykładowy kod), jak i Llamą 70B. Obydwa modele wypadły dobrze, dając spójne wnioski. Korzystając z szablonu podpowiedzi wypełnionego aktualnymi danymi, łatwiej nam było przetestować dowolne LLM, co pomogło nam wybrać właściwą równowagę między wydajnością a kosztami. Poczyniliśmy także kilka wspólnych obserwacji, które warto odnotować.
Po pierwsze, widzimy, że dostarczone rekomendacje rzeczywiście odpowiadają preferencjom użytkownika. Rekomendacje filmów opierają się na różnych komponentach naszej aplikacji, w szczególności na profilu użytkownika przechowywanym w magazynie funkcji.
Dodatkowo ton wiadomości e-mail jest dostosowany do preferencji użytkownika. Dzięki zaawansowanym możliwościom rozumienia języka LLM możemy dostosować opisy filmów i treść wiadomości e-mail, dopasowując je indywidualnie do każdego użytkownika.
Co więcej, ostateczny format wyjściowy można zaprojektować w podpowiedzi. Na przykład w naszym przypadku pozdrowienie „Szanowny [Imię]” musi zostać wypełnione przez usługę e-mail. Należy zauważyć, że chociaż unikamy ujawniania danych osobowych (PII) w naszej aplikacji generującej sztuczną inteligencję, istnieje możliwość ponownego wprowadzenia tych informacji podczas przetwarzania końcowego, pod warunkiem przyznania odpowiedniego poziomu uprawnień.
Sprzątać
Aby uniknąć niepotrzebnych kosztów, usuń zasoby utworzone w ramach tego rozwiązania, w tym magazyn funkcji i punkt końcowy wnioskowania LLM wdrożony za pomocą SageMaker JumpStart.
Wnioski
Siła LLM w generowaniu spersonalizowanych rekomendacji jest ogromna i rewolucyjna, szczególnie w połączeniu z odpowiednimi narzędziami. Integrując SageMaker Feature Store i LangChain w celu szybkiego projektowania, programiści mogą tworzyć wysoce dostosowane profile użytkowników i zarządzać nimi. Dzięki temu powstają wysokiej jakości, kontekstowe dane wejściowe, które znacznie zwiększają skuteczność rekomendacji. W naszym ilustracyjnym scenariuszu widzieliśmy, jak można to zastosować, aby dostosować rekomendacje filmów do indywidualnych preferencji użytkownika, co zapewnia wysoce spersonalizowane doświadczenie.
W miarę ewolucji krajobrazu LLM spodziewamy się pojawiać coraz więcej innowacyjnych aplikacji korzystających z tych modeli, aby zapewniać jeszcze bardziej wciągające i spersonalizowane doświadczenia. Możliwości są nieograniczone i nie możemy się doczekać, co stworzysz za pomocą tych narzędzi. Dzięki zasobom takim jak SageMaker JumpStart i Amazońska skała macierzysta już dostępne w celu przyspieszenia rozwoju generatywnych aplikacji AI, zdecydowanie zalecamy zbadanie konstrukcji rozwiązań rekomendacyjnych przy użyciu LLM w AWS.
O autorach
Yanwei CuiDoktor, jest starszym specjalistą ds. rozwiązań w zakresie uczenia maszynowego w AWS. Rozpoczął badania nad uczeniem maszynowym w IRISA (Instytut Badawczy Informatyki i Systemów Randomowych) i ma kilkuletnie doświadczenie w tworzeniu aplikacji przemysłowych opartych na sztucznej inteligencji w zakresie widzenia komputerowego, przetwarzania języka naturalnego i przewidywania zachowań użytkowników online. W AWS dzieli się swoją wiedzą specjalistyczną w tej dziedzinie i pomaga klientom uwolnić potencjał biznesowy i osiągać praktyczne wyniki dzięki uczeniu maszynowemu na dużą skalę. Poza pracą lubi czytać i podróżować.
Gordona Wanga jest starszym specjalistą AI/ML TAM w AWS. Wspiera klientów strategicznych najlepszymi praktykami AI/ML w wielu branżach. Pasjonuje się wizją komputerową, NLP, generatywną sztuczną inteligencją i MLOps. W wolnym czasie uwielbia biegać i wędrować.
Michelle HongDoktor, pracuje jako architekt rozwiązań prototypowych w Amazon Web Services, gdzie pomaga klientom tworzyć innowacyjne aplikacje przy użyciu różnych komponentów AWS. Wykazała się specjalistyczną wiedzą w zakresie uczenia maszynowego, w szczególności przetwarzania języka naturalnego, w celu opracowania rozwiązań opartych na danych, które optymalizują procesy biznesowe i poprawiają doświadczenia klientów.
Bin WangaDoktor, jest starszym specjalistą ds. rozwiązań analitycznych w AWS i może poszczycić się ponad 12-letnim doświadczeniem w branży ML, ze szczególnym uwzględnieniem reklamy. Posiada wiedzę specjalistyczną w zakresie przetwarzania języka naturalnego (NLP), systemów rekomendacyjnych, różnorodnych algorytmów ML i operacji ML. Jego pasją jest stosowanie technik ML/DL i big data do rozwiązywania rzeczywistych problemów. Poza życiem zawodowym interesuje się muzyką, czytaniem i podróżami.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/personalize-your-generative-ai-applications-with-amazon-sagemaker-feature-store/
- :ma
- :Jest
- :nie
- :Gdzie
- $W GÓRĘ
- 100
- 12
- 14
- 15%
- 19
- 1994
- 1998
- 2001
- 2014
- 25
- 30
- 7
- 9
- a
- O nas
- przyśpieszyć
- uznany
- Konto
- dokładny
- osiągnięty
- Przejmuje
- w poprzek
- Działania
- działania
- dodatek
- do tego
- przylegać
- zaawansowany
- Szosowe
- Reklama
- Po
- przed
- Agent
- agentów
- AI
- Zasilany AI
- AI / ML
- AIDS
- zmierzać
- algorytm
- Algorytmy
- wyrównać
- wyrównanie
- Wszystkie kategorie
- dopuszczać
- również
- Chociaż
- Amazonka
- Amazon Sage Maker
- Amazon Web Services
- an
- Analityczny
- i
- Inne
- przewidywać
- każdy
- ktoś
- Odwołań
- Zastosowanie
- aplikacje
- stosowany
- Stosowanie
- awanse
- SĄ
- na około
- AS
- pomagać
- asystenci
- At
- Uwaga
- atrybuty
- dostępny
- uniknąć
- AWS
- Bilans
- na podstawie
- Battlefield
- BE
- bo
- staje
- być
- zachowanie
- zachowania
- uwierzyć
- BEST
- Najlepsze praktyki
- Ulepsz Swój
- pomiędzy
- Duży
- Big Data
- chwaląc się
- obie
- bezgraniczna
- zapierający dech
- szerszy
- bracia
- budować
- Budowanie
- Buduje
- biznes
- by
- nazywa
- Połączenia
- Kampania
- CAN
- możliwości
- Pojemność
- Przechwytywanie
- ostrożnie
- prowadzone
- walizka
- kategorie
- Kategoria
- więzy
- Charakterystyka
- znaków
- nasze chatboty
- Dodaj
- Kino
- filmowy
- klasa
- klasyczny
- klasyki
- kod
- kombajny
- łączenie
- powszechnie
- sukcesy firma
- porównanie
- Ukończył
- kompleks
- składnik
- składniki
- wszechstronny
- zawiera
- komputer
- Computer Science
- Wizja komputerowa
- pojęcie
- połączenie
- zgodny
- skonstruować
- Budowa
- zawiera
- zawartość
- kontekst
- kontekstowy
- ciągły
- koordynacja
- odpowiada
- Koszty:
- Koszty:
- mógłby
- sprzężony
- Stwórz
- stworzony
- Tworzenie
- Krzyż
- istotny
- kultura
- kurator
- Aktualny
- klient
- Klientów
- dostosować
- dostosowane
- Niebezpieczny
- dane
- sterowane danymi
- zbiory danych
- Data
- głęboko
- definicja
- dostarczyć
- Demografia
- wykazać
- rozwijać
- wdrażane
- Pochodny
- opisane
- opis
- Wnętrze
- zaprojektowany
- szczegółowe
- detale
- Ustalać
- rozwijać
- deweloperzy
- oprogramowania
- DICT
- dyktować
- różne
- cyfrowy
- digital marketing
- odkryj
- nurkować
- inny
- dokumentalny
- domena
- zrobić
- nie
- projekt
- Dramat
- napęd
- podczas
- dynamiczny
- dynamicznie
- każdy
- łatwiej
- faktycznie
- ruchomości
- efektywność
- Opracować
- Elementy
- e-maile
- zaokrętować
- Imperium
- zatrudnia
- umożliwiając
- zakończenia
- Punkt końcowy
- ujmujący
- silnik
- Inżynieria
- silniki
- wzmacniać
- wzmocnione
- Poprawia
- wzmocnienie
- przyjemny
- wzbogacanie
- zapewnić
- zapewnia
- zapewnienie
- rozrywka
- EPICKI
- epizod
- wyposażony
- niezbędny
- Parzyste
- ewoluuje
- przykład
- przykłady
- przekraczać
- wyjątkowy
- podniecony
- spodziewany
- doświadczenie
- Doświadczenia
- ekspertyza
- odkryj
- Odkrywcy
- Exploring
- wyrażone
- rozciągać się
- rozległy
- wyciąg
- Twarz
- wentylator
- Cecha
- Grupa Funkcji
- Korzyści
- nakarmiony
- informacja zwrotna
- Łąka
- wypełniony
- Film
- finał
- W końcu
- Znajdź
- znajduje
- i terminów, a
- ustalony
- Skupiać
- następujący
- następujący sposób
- W razie zamówieenia projektu
- wytrzymałość
- format
- znaleziono
- Fundacja
- Ramy
- często
- przyjaciele
- od
- Granica
- pełny
- w pełni
- fundamentalny
- dalej
- zebrany
- Generować
- generujący
- generacja
- generatywny
- generatywna sztuczna inteligencja
- rodzaj
- otrzymać
- dany
- udzielony
- przełomowy
- Zarządzanie
- poprowadzi
- prowadzony
- wytyczne
- zdarzyć
- Harmonia
- Have
- he
- opieki zdrowotnej
- pomoc
- pomaga
- jej
- Heroes
- na wysokim szczeblu
- wysokiej jakości
- wysoko
- jego
- historyczny
- historia
- przytrzymaj
- nadzieję
- gospodarz
- W jaki sposób
- HTTPS
- człowiek
- Ludzkość
- ikoniczny
- ID
- pomysł
- zidentyfikować
- identyfikacja
- if
- ii
- zilustrować
- ilustruje
- obraz
- ogromny
- importować
- ważny
- podnieść
- poprawy
- in
- zawierać
- Włącznie z
- włączenie
- indywidualny
- przemysłowy
- przemysłowa
- przemysł
- Informacja
- informacyjny
- początkowy
- Innowacyjny
- wkład
- Wejścia
- rata
- przykład
- Instytut
- integrować
- Integruje się
- Integracja
- Inteligentny
- wzajemne oddziaływanie
- Interakcje
- odsetki
- zainteresowany
- zainteresowania
- interfejsy
- najnowszych
- IT
- szt
- JEGO
- podróż
- jpg
- Trzymać
- krajobraz
- język
- duży
- później
- Wyprowadzenia
- nauka
- Pozostawiać
- list
- poziom
- życie
- lubić
- prawdopodobieństwo
- LIMIT
- Linia
- Lista
- Lama
- LLM
- Popatrz
- Władca Pierścieni
- kocha
- maszyna
- uczenie maszynowe
- zrobiony
- magia
- utrzymuje
- zarządzanie
- zarządzane
- i konserwacjami
- zarządza
- zarządzający
- sposób
- wiele
- mapowanie
- Marketing
- mistrz
- Masterclass
- dopasowywanie
- Może..
- Media
- niezapomniany
- wiadomości
- Meta
- Metadane
- może
- milisekund
- tęsknić
- Misja
- ML
- MLOps
- Moda
- model
- modele
- Moduł
- Moduły
- Miesiąc
- jeszcze
- większość
- film
- Kino
- przeniesienie
- wielokrotność
- Muzyka
- musical
- Nazwa
- Naturalny
- Przetwarzanie języka naturalnego
- Natura
- niezbędny
- Potrzebować
- wymagania
- Następny
- nlp
- Nie
- szczególnie
- notatnik
- Zauważając
- już dziś
- uzyskiwanie
- of
- poza
- Oferty
- nieaktywny
- on
- ONE
- Online
- operacje
- Optymalizacja
- or
- orkiestracja
- zamówienie
- Inne
- ludzkiej,
- na zewnątrz
- wyniki
- wydajność
- Wyjścia
- zewnętrzne
- wybitny
- koniec
- ogólny
- Papier
- parametry
- część
- szczególny
- szczególnie
- przechodzić
- namiętny
- jest gwarancją najlepszej jakości, które mogą dostarczyć Ci Twoje monitory,
- spektakle
- wykonywane
- uprawnienia
- personalizacja
- personalizować
- Personalizowany
- Osobiście
- PhD
- Platforma
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- Grać
- Proszę
- Polski
- Popularny
- ustawione
- możliwości
- możliwość
- Post
- potencjał
- potencjały
- power
- mocny
- praktyki
- precyzyjnie
- przewidywanie
- przepowiednia
- preferencje
- Korzystny
- prezenty
- poprzedni
- pycha
- pierwotny
- zasada
- więzienie
- więźniowie
- prywatny
- problemy
- wygląda tak
- procesów
- przetwarzanie
- produkować
- Produkty
- profesjonalny
- Profil
- profile
- Profilowanie
- głęboki
- promuje
- promocja
- promocyjny
- Promocje
- prototypowanie
- dumnie
- zapewniać
- pod warunkiem,
- zapewnia
- zakup
- poszukiwanie
- przypadkowy
- rankingu
- ocena
- Oceny
- Czytający
- gotowy
- Prawdziwy świat
- w czasie rzeczywistym
- niedawny
- polecić
- Rekomendacja
- zalecenia
- Zalecana
- polecający
- zaleca
- rekord
- odkupienie
- odnosić się
- odzwierciedlić
- odzwierciedlając
- odzwierciedla
- pozdrowienia
- mających znaczenie
- pozostawać
- przypomnienie
- składnica
- reprezentować
- reprezentowane
- reprezentowanie
- ratowanie
- Badania naukowe
- sprężystość
- rezonator
- Zasoby
- odpowiedź
- Odpowiedzi
- dalsze
- wynikły
- Efekt
- detaliczny
- powrót
- Rewolucjonizujący
- kręci się
- prawo
- robotyka
- Rola
- romans
- bieganie
- działa
- s
- saga
- sagemaker
- Zapisz
- zobaczył
- Skala
- scenariusz
- scenariusze
- szeregowanie
- sci-fi
- nauka
- Szukaj
- Wyszukiwarki
- wyszukiwania
- druga
- tajniki
- Sekcja
- widzieć
- widzenie
- wybrany
- wybór
- SAMEGO SIEBIE
- wysyła
- senior
- rozsądek
- Sekwencja
- usługa
- Usługi
- służąc
- kilka
- shared
- Akcje
- dzielenie
- ona
- powinien
- Targi
- znaczący
- znacznie
- oznacza
- Prosty
- upraszczać
- rozwiązanie
- Rozwiązania
- ROZWIĄZANIA
- kilka
- pozyskiwany
- Źródła
- Typ przestrzeni
- specjalny
- specjalista
- swoiście
- specyfika
- Gwiazda
- Gwiezdne Wojny
- rozpoczęty
- stwierdził,
- Cel
- przechowywanie
- sklep
- przechowywany
- sklep
- przechowywania
- Historia
- opowiadanie
- Strategiczny
- Strategia
- Strajki
- strongly
- Badanie
- Oszałamiający
- kolejny
- taki
- sugerować
- odpowiedni
- apartament
- PODSUMOWANIE
- podpory
- przetrwać
- streszczenie
- system
- systemy
- dostosowane
- krawiectwo
- Brać
- Zadania
- trwa
- biorąc
- cel
- Zadanie
- smakuje
- Techniki
- mówi
- szablon
- test
- Testy
- XNUMX
- niż
- Podziękowania
- że
- Połączenia
- ich
- Im
- motywy
- następnie
- Tam.
- a tym samym
- Te
- one
- to
- tych
- Dający do myślenia
- trzy
- Przez
- poprzez
- czas
- ponadczasowy
- Tytuł
- do
- razem
- TON
- narzędzie
- narzędzia
- Top
- w kierunku
- Trening
- transformacyjny
- transportu
- Podróżowanie
- hołd
- prawdziwy
- drugiej
- rodzaj
- typowy
- zazwyczaj
- odkryć
- zasadniczy
- zrozumienie
- niewyobrażalny
- Wszechświat
- odblokować
- niepotrzebny
- nowomodny
- zaktualizowane
- us
- posługiwać się
- używany
- Użytkownik
- Użytkownicy
- zastosowania
- za pomocą
- użyteczność
- UPRAWOMOCNIĆ
- Wartości
- różnorodność
- różnorodny
- przez
- wejść
- wizja
- naocznie
- wizualizacje
- spacer
- solucja
- chcieć
- brakujący
- wojna
- Warszawa
- Oglądaj
- we
- sieć
- usługi internetowe
- DOBRZE
- znane
- Co
- jeśli chodzi o komunikację i motywację
- natomiast
- który
- Podczas
- KIM
- którego
- będzie
- w
- w ciągu
- świadek
- zastanawiać się
- słowa
- Praca
- pracujący
- działa
- świat
- wartość
- by
- napisany
- lat
- jeszcze
- wydajność
- You
- Twój
- zefirnet