Această postare este co-scrisă de Shirsha Ray Chaudhuri, Harpreet Singh Baath, Rashmi B Pawar și Palvika Bansal de la Thomson Reuters.
Thomson Reuters (TR), o companie globală bazată pe conținut și tehnologie, folosește inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML) în produsele sale de informații profesionale de zeci de ani. Thomson Reuters Labs, echipa dedicată inovației a companiei, a fost parte integrantă a activității sale de pionierat în AI și procesarea limbajului natural (NLP). O etapă cheie a fost lansarea Westlaw Is Natural (WIN) în 1992. Această tehnologie a fost una dintre primele de acest gen, folosind NLP pentru o cercetare juridică mai eficientă și naturală. Avanză rapid până în 2023 și Thomson Reuters continuă să definească viitorul profesioniștilor prin inovare rapidă, soluții creative și tehnologie puternică.
Introducerea IA generativă oferă o altă oportunitate pentru Thomson Reuters de a lucra cu clienții și de a avansa din nou modul în care își fac munca, ajutându-i pe profesioniști să obțină perspective și să automatizeze fluxurile de lucru, permițându-le să-și concentreze timpul acolo unde contează cel mai mult. În timp ce Thomson Reuters depășește limitele a ceea ce AI generativă și alte tehnologii ar putea face pentru profesioniștii moderni, cum folosește puterea acestei tehnologii pentru propriile echipe?
Thomson Reuters se concentrează foarte mult pe promovarea conștientizării și înțelegerii inteligenței artificiale în rândul colegilor din fiecare echipă și din fiecare domeniu de activitate. Pornind de la principiile de bază despre ce este AI și cum funcționează ML, acesta oferă un program continuu de sesiuni de conștientizare a AI la nivel de companie, inclusiv webinarii, materiale de instruire și discuții. În timpul acestor sesiuni, au început să iasă la suprafață idei despre cum ar putea fi utilizată AI, pe măsură ce colegii s-au gândit cum să folosească instrumente care i-au ajutat să folosească AI pentru sarcinile lor de zi cu zi, precum și să-și servească clienții.
În această postare, discutăm despre modul în care Thomson Reuters Labs a creat Open Arena, terenul de joacă pentru modelul lingvistic mare (LLM) la nivel de întreprindere al Thomson Reuters, care a fost dezvoltat în colaborare cu AWS. Conceptul original a ieșit dintr-un Hackathon AI/ML susținut de Simone Zucchet (AWS Solutions Architect) și Tim Precious (AWS Account Manager) și a fost dezvoltat în producție folosind serviciile AWS în mai puțin de 6 săptămâni cu suport din partea AWS. Servicii gestionate de AWS, cum ar fi AWS Lambdas, Amazon DynamoDB, și Amazon SageMaker, precum și containerele preconstruite Hugging Face Deep Learning Containers (DLC-uri), au contribuit la ritmul inovației. Open Arena a ajutat la deblocarea experimentelor la nivel de companie cu IA generativă într-un mediu sigur și controlat.
Scufundându-se mai adânc, Open Arena este un loc de joacă bazat pe web, care permite utilizatorilor să experimenteze cu un set tot mai mare de instrumente activate cu LLM. Acest lucru oferă acces non-programatic pentru angajații Thomson Reuters care nu au experiență în codificare, dar doresc să exploreze arta posibilului cu AI generativă la TR. Open Arena a fost dezvoltat pentru a obține răspunsuri rapide din mai multe seturi de corpus, cum ar fi pentru agenții de asistență pentru clienți, soluții pentru a obține răspunsuri rapide de pe site-uri web, soluții pentru a rezuma și verifica punctele dintr-un document și multe altele. Capacitățile Open Arena continuă să crească pe măsură ce experiențele angajaților din Thomson Reuters stimulează idei noi și pe măsură ce apar noi tendințe în domeniul AI generativ. Toate acestea sunt facilitate de arhitectura modulară AWS fără server care stă la baza soluției.
Vizionarea Arena Deschisă
Obiectivul Thomson Reuters a fost clar: să construiască o platformă sigură, sigură și ușor de utilizat – o „arenă deschisă” – ca loc de joacă la nivel de întreprindere. Aici, echipele interne au putut nu numai să exploreze și să testeze diferitele LLM-uri dezvoltate intern și cele din comunitatea open-source, cum ar fi parteneriatul AWS și Hugging Face, dar și să descopere cazuri de utilizare unice prin îmbinarea capacităților LLM-urilor cu cele ale Thomson Reuters. date extinse ale companiei. Acest tip de platformă ar spori capacitatea echipelor de a genera soluții inovatoare, îmbunătățind produsele și serviciile pe care Thomson Reuters le-ar putea oferi clienților săi.
Platforma Open Arena preconizată ar deservi diversele echipe din cadrul Thomson Reuters la nivel global, oferindu-le un loc de joacă pentru a interacționa liber cu LLM. Capacitatea de a avea această interacțiune într-un mediu controlat ar permite echipelor să descopere noi aplicații și metodologii care ar putea să nu fi fost evidente într-un angajament mai puțin direct cu aceste modele complexe.
Construirea arenei deschise
Construirea arenei deschise a fost un proces cu mai multe fațete. Ne-am propus să valorificăm capacitățile serviciilor AWS fără server și ML pentru a crea o soluție care să le permită angajaților Thomson Reuters să experimenteze cele mai recente LLM. Am văzut potențialul acestor servicii nu numai de a oferi scalabilitate și manevrabilitate, ci și de a asigura eficiența costurilor.
Prezentare generală a soluțiilor
De la crearea unui mediu robust pentru implementarea modelului și reglarea fină până la asigurarea gestionării meticuloase a datelor și oferirea unei experiențe de utilizator fără întreruperi, TR avea nevoie de fiecare aspect pentru a se integra cu mai multe servicii AWS. Arhitectura Open Arena a fost concepută pentru a fi cuprinzătoare, dar intuitivă, echilibrând complexitatea cu ușurința în utilizare. Următoarea diagramă ilustrează această arhitectură.
SageMaker a servit drept coloană vertebrală, facilitând implementarea modelelor ca puncte finale SageMaker și oferind un mediu robust pentru reglarea fină a modelelor. Am valorificat Hugging Face pe SageMaker DLC oferit de AWS pentru a ne îmbunătăți procesul de implementare. În plus, am folosit setul de instrumente SageMaker Hugging Face Inference Toolkit și biblioteca Accelerate pentru a accelera procesul de inferență și pentru a gestiona eficient cerințele de rulare a modelelor complexe și consumatoare de resurse. Aceste instrumente cuprinzătoare au fost esențiale în asigurarea implementării rapide și fără probleme a LLM-urilor noastre. Funcții lambda, declanșate de Gateway API Amazon, a gestionat API-urile, asigurând preprocesarea și postprocesarea meticuloasă a datelor.
În încercarea noastră de a oferi o experiență de utilizator fără întreruperi, am adoptat un Gateway API securizat pentru a conecta front-end-ul găzduit în Serviciul Amazon de stocare simplă (Amazon S3) către backend-ul Lambda. Am implementat front-end-ul ca site static pe o găleată S3, asigurând autentificarea utilizatorului cu ajutorul Amazon CloudFront și mecanismul de conectare unică al companiei noastre.
Open Arena a fost conceput pentru a se integra perfect cu mai multe LLM-uri prin API-urile REST. Acest lucru a asigurat că platforma era suficient de flexibilă pentru a reacționa și a se integra rapid pe măsură ce noi modele de ultimă generație au fost dezvoltate și lansate în spațiul AI generativ cu ritm rapid. Încă de la început, Open Arena a fost proiectat pentru a oferi un loc de joacă AI/ML pentru întreprinderi sigur și securizat, astfel încât angajații Thomson Reuters să poată experimenta cu orice LLM de ultimă generație imediat ce sunt eliberați. Utilizarea modelelor Hugging Face pe SageMaker a permis echipei să ajusteze modelele într-un mediu securizat, deoarece toate datele sunt criptate și nu părăsesc cloudul privat virtual (VPC), asigurând că datele rămân private și confidențiale.
DynamoDB, serviciul nostru de baze de date NoSQL ales, a stocat și gestionat eficient o mare varietate de date, inclusiv interogări ale utilizatorilor, răspunsuri, timpi de răspuns și date despre utilizatori. Pentru a eficientiza procesul de dezvoltare și implementare, am angajat AWS CodeBuild și AWS CodePipeline pentru integrare continuă și livrare continuă (CI/CD). Monitorizarea infrastructurii și asigurarea funcționării optime a acesteia a fost posibilă Amazon CloudWatch, care a oferit tablouri de bord personalizate și capabilități complete de înregistrare.
Dezvoltarea și integrarea modelului
Inima Open Arena este sortimentul său divers de LLM-uri, care cuprind atât modele open-source, cât și modele dezvoltate intern. Aceste modele au fost ajustate pentru a oferi răspunsuri în urma solicitărilor specifice ale utilizatorului.
Am experimentat cu diferite LLM-uri pentru diferite cazuri de utilizare în Open Arena, inclusiv Flan-T5-XL, Open Assistant, MPT, Falcon și Flan-T5-XL reglat fin pe seturi de date open-source disponibile folosind reglarea fină eficientă a parametrilor tehnică. Am folosit integrarea bitsandbytes de la Hugging Face pentru a experimenta diverse tehnici de cuantizare. Acest lucru ne-a permis să ne optimizăm LLM-urile pentru performanță și eficiență îmbunătățite, deschizând calea pentru o inovație și mai mare. Când am selectat un model ca backend în spatele acestor cazuri de utilizare, am luat în considerare diferite aspecte, cum ar fi cum arată performanța acestor modele în sarcinile NLP care sunt relevante pentru Thomson Reuters. Mai mult, trebuia să luăm în considerare aspecte de inginerie, cum ar fi următoarele:
- Eficiență crescută la construirea de aplicații cu LLM-uri – Integrarea și implementarea rapidă a LLM-urilor de ultimă generație în aplicațiile și sarcinile noastre de lucru care rulează pe AWS, utilizând controale și integrări familiare cu profunzimea și amploarea AWS
- Personalizare sigură – Asigurarea faptului că toate datele utilizate pentru reglarea fină a LLM-urilor rămân criptate și nu părăsesc VPC-ul
- Flexibilitate – Capacitatea de a alege dintr-o selecție largă de LLM native și open-source AWS pentru a găsi modelul potrivit pentru diversele noastre cazuri de utilizare
Ne-am pus întrebări precum costul mai mare al modelelor mai mari este justificat de câștiguri semnificative de performanță? Aceste modele pot gestiona documente lungi?
Următoarea diagramă ilustrează arhitectura modelului nostru.
Am evaluat aceste modele pe aspectele precedente privind seturile de date juridice open-source și seturile de date interne Thomson Reuters pentru a le evalua pentru cazuri de utilizare specifice.
Pentru cazurile de utilizare bazate pe conținut (experiențe care necesită răspunsuri din corpus specific), avem a generare augmentată de recuperare (RAG), care va prelua conținutul cel mai relevant pentru interogare. În astfel de conducte, documentele sunt împărțite în bucăți și apoi înglobările sunt create și stocate în OpenSearch. Pentru a obține cele mai bune documente sau bucăți de potrivire, folosim abordarea de regăsire/re-ranker bazată pe modele bi-encoder și cross-encoder. Cea mai bună potrivire recuperată este apoi transmisă ca intrare la LLM împreună cu interogarea pentru a genera cel mai bun răspuns.
Integrarea conținutului intern al Thomson Reuters cu experiența LLM a fost esențială pentru a le permite utilizatorilor să extragă rezultate mai relevante și mai perspicace din aceste modele. Mai important, a condus la generarea de idei în rândul fiecărei echipe pentru posibilitățile de a adopta soluții activate de AI în fluxurile lor de lucru de afaceri.
Deschideți plăcile Arena: facilitarea interacțiunii utilizatorului
Open Arena adoptă o interfață ușor de utilizat, proiectată cu plăci de activare prestabilite pentru fiecare experiență, așa cum se arată în următoarea captură de ecran. Aceste plăci servesc ca interacțiuni prestabilite care răspund cerințelor specifice ale utilizatorilor.
De exemplu, piesa Experiment with Open Source LLM deschide un canal de interacțiune asemănător unui chat cu LLM-uri open source.
Tigla Întrebați-vă documentul permite utilizatorilor să încarce documente și să pună întrebări specifice legate de conținutul LLM-urilor. Piața Experimentare cu rezumarea permite utilizatorilor să distileze volume mari de text în rezumate concise, așa cum se arată în următoarea captură de ecran.
Aceste plăci simplifică consumul de soluții de lucru activate de AI și procesul de navigare în cadrul platformei, declanșând creativitatea și încurajând descoperirea de cazuri de utilizare inovatoare.
Impactul Arenei Deschise
Lansarea Open Arena a marcat o piatră de hotar semnificativă în călătoria Thomson Reuters către promovarea unei culturi a inovației și a colaborării. Succesul platformei a fost de netăgăduit, beneficiile sale devenind rapid evidente în întreaga companie.
Designul intuitiv al Open Arena, bazat pe chat, nu necesita cunoștințe tehnice semnificative, făcându-l accesibil pentru diferite echipe și diferite roluri de pe glob. Această ușurință de utilizare a sporit nivelurile de implicare, încurajând mai mulți utilizatori să exploreze platforma și dezvăluind cazuri de utilizare inovatoare.
În mai puțin de o lună, Open Arena a atins peste 1,000 de utilizatori interni lunari din amprenta globală a TR, având o medie de timp de interacțiune de 5 minute per utilizator. Cu scopul de a stimula experimentarea internă a LLM TR și crearea crowdsource de cazuri de utilizare LLM, lansarea Open Arena a condus la un aflux de noi cazuri de utilizare, valorificând eficient puterea LLM-urilor combinată cu resursele vaste de date ale Thomson Reuters.
Iată ce au avut de spus unii dintre utilizatorii noștri despre Open Arena:
„Open Arena oferă angajaților din toate părțile companiei șansa de a experimenta cu LLM într-un mod practic, practic. Una este să citești despre instrumentele AI și alta să le folosești singur. Această platformă încarcă turbo eforturile noastre de învățare AI în Thomson Reuters.”
– Abby Pinto, Talent Development Solutions Lead, People Function
„OA (Open Arena) mi-a permis să experimentez cu probleme dificile de traducere a știrilor pentru Serviciul de limbă germană al Reuters pe care software-ul de traducere convențional nu le poate gestiona și să fac acest lucru într-un mediu sigur în care să pot folosi poveștile noastre reale fără teamă de scurgeri de date. Echipa din spatele OA a fost incredibil de receptivă la sugestiile pentru noi funcții, care este genul de serviciu la care poți visa doar cu alt software.”
– Scot W. Stevenson, corespondent senior de știri de ultimă oră pentru Serviciul de limbă germană, Berlin, Germania
„Când am folosit Open Arena, mi-a venit ideea să construiesc o interfață similară pentru echipele noastre de agenți de asistență pentru clienți. Acest loc de joacă ne-a ajutat să reimaginăm posibilitățile cu GenAI.”
– Marcel Batista, Gerente de Servicos, Operations Customer Service & Support
„Open Arena alimentat de serviciile AWS fără server, Amazon SageMaker și Hugging Face ne-au ajutat să expunem rapid colegilor noștri LLM-uri de ultimă oră și instrumente de inteligență artificială generativă, ceea ce a ajutat la impulsionarea inovației la nivel de întreprindere.”
– Shirsha Ray Chaudhuri, director, Inginerie de cercetare, Thomson Reuters Labs
La o scară mai largă, introducerea Open Arena a avut un impact profund asupra companiei. Nu numai că a crescut gradul de conștientizare a AI în rândul angajaților, dar a stimulat și un spirit de inovație și colaborare. Platforma a reunit echipe pentru a explora, experimenta și genera idei, promovând un mediu în care conceptele inovatoare ar putea fi transformate în realitate.
În plus, Open Arena a avut o influență pozitivă asupra serviciilor și produselor AI Thomson Reuters. Platforma a servit ca un sandbox pentru AI, permițând echipelor să identifice și să perfecționeze aplicațiile AI înainte de a le încorpora în ofertele noastre. În consecință, acest lucru a accelerat dezvoltarea și îmbunătățirea serviciilor AI Thomson Reuters, oferind clienților soluții în continuă evoluție și în fruntea progresului tehnologic.
Concluzie
În lumea în ritm rapid a AI, este esențial să avansezi în continuare, iar Thomson Reuters se angajează să facă exact asta. Echipa din spatele Open Arena lucrează în mod constant pentru a adăuga mai multe funcții și a îmbunătăți capacitățile platformei, folosind servicii AWS precum Amazon Bedrock și Amazon SageMaker Jumpstart, asigurându-ne că rămâne o resursă valoroasă pentru echipele noastre. Pe măsură ce avansăm, ne propunem să ținem pasul cu peisajul care evoluează rapid al IA generativă și LLM. AWS oferă serviciile necesare TR pentru a ține pasul cu domeniul AI generativ în continuă evoluție.
Pe lângă dezvoltarea continuă a platformei Open Arena, lucrăm activ la producerea multitudinii de cazuri de utilizare generate de platformă. Acest lucru ne va permite să oferim clienților noștri soluții AI și mai avansate și mai eficiente, adaptate nevoilor lor specifice. În plus, vom continua să promovăm o cultură a inovației și a colaborării, permițând echipelor noastre să exploreze noi idei și aplicații pentru tehnologia AI.
Pe măsură ce ne angajăm în această călătorie interesantă, suntem încrezători că Open Arena va juca un rol esențial în stimularea inovației și a colaborării în cadrul Thomson Reuters. Rămânând în fruntea progreselor AI, ne vom asigura că produsele și serviciile noastre continuă să evolueze și să răspundă cerințelor în continuă schimbare ale clienților noștri.
Despre Autori
Shirsha Ray Chaudhuri (Director, Research Engineering) conduce echipa de ML Engineering din Bangalore pentru Thomson Reuters Labs, unde conduce dezvoltarea și implementarea de soluții bine arhitecturate în AWS și alte platforme cloud pentru proiecte ML care generează eficiență și valoare pentru funcțiile bazate pe inteligență artificială. în produsele, platformele și sistemele de afaceri Thomson Reuters. Ea lucrează cu comunitățile pe proiecte de IA pentru bine, cu impact societal și în tehnologia pentru spațiul D&I. Îi place să lucreze în rețea cu oameni care folosesc inteligența artificială și tehnologia modernă pentru a construi o lume mai bună, care este mai incluzivă, mai digitală și împreună un mâine mai bun.
Harpreet Singh Baath este inginer senior cloud și DevOps la Thomson Reuters Labs, unde ajută inginerii de cercetare și oamenii de știință să dezvolte soluții de învățare automată pe platforme cloud. Cu peste 6 ani de experiență, expertiza Harpreet se întinde pe arhitecturi cloud, automatizare, containerizare, practici de activare DevOps și optimizare a costurilor. Este pasionat de eficiență și rentabilitate, asigurându-se că resursele cloud sunt utilizate în mod optim.
Rashmi B Pawar este inginer de învățare automată la Thomson Reuters. Ea posedă o experiență considerabilă în producția de modele, stabilirea inferenței și crearea conductelor de instruire adaptate pentru diverse aplicații de învățare automată. În plus, are o expertiză semnificativă în încorporarea fluxurilor de lucru de învățare automată în sistemele și produsele existente.
Palvika Bansal este cercetător asociat în cercetare aplicată la Thomson Reuters. Ea a lucrat la proiecte din diverse sectoare pentru a rezolva problemele de afaceri ale clienților care folosesc AI/ML. Este foarte pasionată de munca ei și entuziasmată să accepte noi provocări. În afara serviciului, îi place să călătorească, să gătească și să citească.
Simone Zucchet este arhitect senior de soluții la AWS. Cu o experiență de aproape un deceniu ca arhitect cloud, Simone îi place să lucreze la proiecte inovatoare care ajută la transformarea modului în care organizațiile abordează problemele de afaceri. El ajută la sprijinirea clienților întreprinderi mari la AWS și face parte din Machine Learning TFC. În afara vieții sale profesionale, îi place să lucreze la mașini și la fotografie.
Heiko Hotz este arhitect senior de soluții pentru AI și învățare automată, cu un accent special pe procesarea limbajului natural, modelele de limbaj mari și IA generativă. Înainte de acest rol, a fost șeful departamentului de știință a datelor pentru Serviciul Clienți al Amazon UE. Heiko îi ajută pe clienții noștri să aibă succes în călătoria lor AI/ML pe AWS și a lucrat cu organizații din multe industrii, inclusiv asigurări, servicii financiare, media și divertisment, asistență medicală, utilități și producție. În timpul liber, Heiko călătorește cât mai mult posibil.
João Moura este arhitect specializat în soluții AI/ML la AWS, cu sediul în Spania. El ajută clienții cu formarea modelelor de învățare profundă și optimizarea inferenței și, mai larg, construind platforme ML la scară largă pe AWS. El este, de asemenea, un susținător activ al hardware-ului specializat în ML și al soluțiilor ML low-code.
Georgios Schinas este arhitect specializat în soluții pentru AI/ML în regiunea EMEA. Are sediul la Londra și lucrează îndeaproape cu clienții din Marea Britanie și Irlanda. Georgios îi ajută pe clienți să proiecteze și să implementeze aplicații de învățare automată în producție pe AWS, cu un interes deosebit pentru practicile MLOps și permițând clienților să efectueze învățarea automată la scară. În timpul liber, îi place să călătorească, să gătească și să petreacă timpul cu prietenii și familia.
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- PlatoESG. Automobile/VE-uri, carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
- PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
- ChartPrime. Crește-ți jocul de tranzacționare cu ChartPrime. Accesați Aici.
- BlockOffsets. Modernizarea proprietății de compensare a mediului. Accesați Aici.
- Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-thomson-reuters-developed-open-arena-an-enterprise-grade-large-language-model-playground-in-under-6-weeks/
- :are
- :este
- :nu
- :Unde
- 000
- 1
- 100
- 2023
- 7
- a
- capacitate
- Despre Noi
- accelera
- accelerat
- acces
- accesibil
- Cont
- peste
- activ
- activ
- curent
- adăuga
- plus
- adoptată
- Adoptarea
- avansa
- avansat
- avansare
- progresele
- înaintând
- din nou
- împotriva
- agenţi
- AI
- AI și învățarea automată
- Servicii AI
- AI / ML
- urmări
- vizează
- TOATE
- permite
- permis
- Permiterea
- permite
- de-a lungul
- de asemenea
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- printre
- între
- an
- și
- O alta
- răspunsuri
- Orice
- api
- API-uri
- aparent
- aplicatii
- aplicat
- abordare
- arhitectură
- SUNT
- ZONĂ
- Arenă
- Artă
- artificial
- inteligență artificială
- Inteligența artificială (AI)
- AS
- aspect
- aspecte
- evalua
- Asistent
- Avocat Colaborator
- sortiment
- At
- augmented
- Autentificare
- automatizarea
- Automatizare
- disponibil
- medie
- gradului de conştientizare
- AWS
- Șira spinării
- Backend
- fundal
- de echilibrare
- bazat
- BE
- deoarece
- devenire
- fost
- înainte
- în spatele
- Beneficiile
- Berlin
- CEL MAI BUN
- Mai bine
- amplificat
- atât
- limitele
- lăţime
- Breaking
- ştiri de ultimă oră
- mai larg
- in linii mari
- adus
- construi
- Clădire
- afaceri
- dar
- by
- apel
- a venit
- CAN
- capacități
- valorificat
- masini
- cazuri
- satisface
- provocări
- șansă
- Canal
- Alege
- ales
- clar
- clientii
- Închide
- îndeaproape
- Cloud
- Codificare
- colaborare
- colegii
- combinate
- comise
- Comunități
- comunitate
- companie
- Compania
- complex
- complexitate
- cuprinzător
- concept
- Concepte
- concis
- încrezător
- Conectați
- prin urmare
- Lua în considerare
- considerabil
- luate în considerare
- mereu
- consum
- Containere
- conţinut
- continua
- continuă
- continuu
- Contribuit
- controlată
- controale
- convențional
- A costat
- ar putea
- ambarcaţiunilor
- a creat
- Crearea
- creaţie
- Creator
- creativitate
- crucial
- Cultură
- personalizat
- client
- Serviciu clienți
- Relații Clienți
- clienţii care
- personalizare
- ultima generație
- tablouri de bord
- de date
- management de date
- știința datelor
- Baza de date
- seturi de date
- zilnic
- zeci de ani
- dedicat
- adânc
- învățare profundă
- Mai adânc
- defini
- livra
- livrarea
- livrare
- cererile
- implementa
- dislocate
- Implementarea
- desfășurarea
- adâncime
- Amenajări
- proiectat
- dezvolta
- dezvoltat
- Dezvoltare
- diferit
- digital
- direcționa
- Director
- descoperi
- descoperire
- discuta
- discuții
- diferit
- do
- document
- documente
- face
- Nu
- face
- Dont
- a desena
- vis
- conduce
- conducere
- în timpul
- fiecare
- uşura
- ușurință în utilizare
- în mod eficient
- eficiență
- eficient
- eficient
- Eforturile
- Îmbarce
- EMEA
- apărea
- angajat
- de angajați
- permite
- activat
- permite
- permițând
- Fii încurajator.
- criptate
- capăt
- angajament
- inginer
- Inginerie
- inginerii
- spori
- sporită
- suficient de
- asigura
- asigurare
- Afacere
- íntreprindere
- Divertisment
- entuziast
- Mediu inconjurator
- stabilirea
- EU
- evaluarea
- Chiar
- EVER
- mereu în schimbare
- Fiecare
- evident
- evolua
- evoluție
- captivant
- existent
- experienţă
- Experiențe
- experiment
- expertiză
- explora
- extensiv
- extrage
- Față
- facilitat
- facilitând
- familiar
- familie
- FAST
- ritm rapid
- frică
- DESCRIERE
- camp
- financiar
- Servicii financiare
- Găsi
- First
- flexibil
- Concentra
- concentrat
- următor
- urmă
- Pentru
- frunte
- Înainte
- Foster
- promovarea
- Prietenii lui
- din
- faţă
- În față
- funcționare
- funcții
- În plus
- viitor
- câștig
- poartă
- genera
- generată
- generativ
- AI generativă
- Germană
- obține
- oferă
- Caritate
- La nivel global
- glob
- scop
- bine
- mai mare
- inovatoare
- Crește
- În creştere
- Hackathon
- HAD
- manipula
- hands-on
- Piese metalice
- valorifica
- Cablaje
- Avea
- he
- cap
- capete
- de asistență medicală
- inimă
- ajutor
- a ajutat
- ajutor
- ajută
- ei
- aici
- superior
- extrem de
- lui
- găzduit
- Cum
- Cum Pentru a
- HTML
- http
- HTTPS
- i
- idee
- idei
- identifica
- aprinderea
- ilustrează
- Impactul
- îmbunătățirea
- in
- începuturile
- Inclusiv
- Inclusiv
- care încorporează
- a crescut
- incredibil
- industrii
- influență
- aflux
- informații
- Infrastructură
- Inovaţie
- Echipa de inovare
- inovatoare
- intrare
- profund
- perspective
- instanță
- instrumental
- asigurare
- integrală
- integra
- integrarea
- integrare
- integrările
- Inteligență
- interacţiona
- interacţiune
- interacţiuni
- interes
- interfaţă
- intern
- în
- Introducere
- intuitiv
- Irlanda
- IT
- ESTE
- Loc de munca
- călătorie
- jpg
- doar
- A pastra
- Cheie
- piatră de hotar cheie
- Copil
- cunoştinţe
- Labs
- peisaj
- limbă
- mare
- pe scară largă
- mai mare
- Ultimele
- lansa
- conduce
- conducere
- Scurgeri
- învăţare
- Părăsi
- Led
- Legal
- mai puțin
- nivelurile de
- Bibliotecă
- Viaţă
- ca
- LLM
- logare
- Londra
- Lung
- Uite
- arată ca
- iubeste
- maşină
- masina de învățare
- făcut
- Efectuarea
- gestionate
- administrare
- manager
- de fabricaţie
- multe
- marcat
- Meci
- Materiale
- materie
- me
- mecanism
- Mass-media
- Întâlni
- care fuzionează
- metodologii
- meticulos
- ar putea
- bornă
- minute
- ML
- MLOps
- model
- Modele
- Modern
- modular
- Monitorizarea
- Lună
- lunar
- mai mult
- mai eficient
- cele mai multe
- muta
- mergi inainte
- mult
- multiplu
- multitudine
- nativ
- Natural
- Procesarea limbajului natural
- Navigare
- necesar
- nevoilor
- reţea
- Nou
- Funcții noi
- ştiri
- nlp
- Nu.
- obiectiv
- of
- oferi
- oferit
- ofertele
- on
- dată
- ONE
- în curs de desfășurare
- afară
- deschide
- open-source
- deschide
- Operațiuni
- Oportunitate
- optimă
- optimizare
- Optimizați
- or
- organizații
- original
- Altele
- al nostru
- afară
- exterior
- peste
- propriu
- Pace
- panou
- discuții de grup
- parametru
- parte
- special
- Asociere
- piese
- Trecut
- pasionat
- Pavaj
- oameni
- pentru
- Efectua
- performanță
- fotografie
- pionierat
- conducte
- pivot
- Loc
- platformă
- Platforme
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- Joaca
- puncte
- pozitiv
- posibilităţile de
- posibil
- Post
- potenţial
- putere
- alimentat
- puternic
- Practic
- practicile
- Pretios
- Principiile
- anterior
- privat
- probleme
- proces
- prelucrare
- producere
- Produse
- profesional
- profesioniști
- profund
- Program
- Proiecte
- propunător
- furniza
- prevăzut
- furnizează
- furnizarea
- împinge
- interogări
- căutare
- Întrebări
- Rapid
- repede
- rapid
- repede
- RAY
- Reacţiona
- Citeste
- Citind
- Realitate
- rafina
- regiune
- legate de
- eliberat
- relevanţa
- rămășițe
- necesar
- Cerinţe
- cercetare
- resursă
- consumatoare de resurse
- Resurse
- răspuns
- răspunsuri
- sensibil
- REST
- REZULTATE
- Reuters
- dreapta
- robust
- Rol
- rolurile
- Rulare
- Alerga
- funcţionare
- sigur
- sagemaker
- nisip
- văzut
- Spune
- scalabilitate
- Scară
- Ştiinţă
- Om de stiinta
- oamenii de stiinta
- fără sudură
- perfect
- sectoare
- sigur
- selectarea
- selecţie
- senior
- servi
- serverless
- serviciu
- Servicii
- Sesiunile
- set
- Seturi
- câteva
- ea
- indicat
- semnificativ
- asemănător
- simplu
- simplifica
- singur
- teren
- So
- societate
- Software
- soluţie
- soluţii
- REZOLVAREA
- unele
- Sursă
- Spaţiu
- Spania
- se întinde
- special
- specialist
- specific
- Cheltuire
- spirit
- împărţi
- început
- Pornire
- de ultimă oră
- depozitare
- stocate
- Istorii
- simplifica
- succes
- de succes
- astfel de
- rezuma
- a sustine
- Suportat
- Suprafață
- sisteme
- adaptate
- luare
- TRAINERI
- sarcini
- echipă
- echipe
- tech
- Tehnic
- tehnici de
- tehnologic
- Tehnologii
- Tehnologia
- test
- acea
- Viitorul
- Marea Britanie
- lor
- Lor
- apoi
- Acestea
- ei
- lucru
- acest
- Thomson Reuters
- aceste
- Prin
- Tim
- timp
- ori
- la
- împreună
- mâine
- Toolkit
- Unelte
- față de
- Pregătire
- Transforma
- Traducere
- Traveling
- CĂLĂTORII
- Tendinţe
- a declanșat
- transformat
- Uk
- descoperi
- în
- înţelegere
- unic
- deschide
- dezvelire
- us
- utilizare
- utilizat
- Utilizator
- Experiența de utilizare
- ușor de utilizat
- utilizatorii
- folosind
- utilitati
- utilizate
- Valoros
- valoare
- varietate
- diverse
- Fixă
- verifica
- Virtual
- volume
- W
- vrea
- a fost
- Cale..
- we
- web
- servicii web
- bazat pe web
- Webinare
- site-uri web
- săptămâni
- BINE
- au fost
- Ce
- Ce este
- cand
- care
- în timp ce
- OMS
- larg
- voi
- câştiga
- cu
- în
- fără
- Apartamente
- a lucrat
- fluxuri de lucru
- de lucru
- fabrică
- lume
- ar
- ani
- încă
- Tu
- Ta
- te
- zephyrnet