Modelele de limbaj mari (LLM) revoluționează domenii precum motoarele de căutare, procesarea limbajului natural (NLP), asistența medicală, robotica și generarea de cod. Aplicațiile se extind și în comerțul cu amănuntul, unde pot îmbunătăți experiențele clienților prin chatboți dinamici și asistenți AI, și în marketingul digital, unde pot organiza feedback-ul clienților și pot recomanda produse pe baza descrierilor și comportamentelor de cumpărare.
Personalizarea aplicațiilor LLM poate fi realizată prin încorporarea de informații actualizate despre utilizator, care implică de obicei integrarea mai multor componente. O astfel de componentă este un magazin de caracteristici, un instrument care stochează, partajează și gestionează funcții pentru modelele de învățare automată (ML). Caracteristicile sunt intrările utilizate în timpul antrenamentului și inferenței modelelor ML. De exemplu, într-o aplicație care recomandă filme, funcțiile pot include evaluări anterioare, categorii de preferințe și date demografice. Magazinul de caracteristici Amazon SageMaker este un depozit complet gestionat conceput special pentru stocarea, partajarea și gestionarea caracteristicilor modelului ML. O altă componentă esențială este un instrument de orchestrare potrivit pentru proiectarea promptă și gestionarea diferitelor tipuri de subsarcini. Dezvoltatorii de IA generativă pot folosi cadre precum LangChain, care oferă module pentru integrarea cu LLM-uri și instrumente de orchestrare pentru managementul sarcinilor și inginerie promptă.
Bazându-se pe conceptul de preluare dinamică a datelor actualizate pentru a produce conținut personalizat, utilizarea LLM-urilor a atras o atenție semnificativă în cercetările recente pentru sistemele de recomandare. Principiul de bază al acestor abordări implică construirea de prompturi care încapsulează sarcina de recomandare, profilurile utilizatorului, atributele articolului și interacțiunile utilizator-articol. Aceste solicitări specifice sarcinii sunt apoi introduse în LLM, care are sarcina de a prezice probabilitatea de interacțiune între un anumit utilizator și element. După cum se precizează în lucrare Recomandare personalizată prin intermediul modelelor de limbă mari solicitateComponentele de îndemnizare bazate pe recomandări și ghidate de implicare joacă un rol crucial în a permite LLM să se concentreze pe contextul relevant și să se alinieze la preferințele utilizatorilor.
În această postare, elucidăm ideea simplă, dar puternică, de a combina profilurile de utilizator și atributele articolului pentru a genera recomandări de conținut personalizate folosind LLM-uri. După cum sa demonstrat pe parcursul postării, aceste modele au un potențial imens în generarea de text de intrare de înaltă calitate, conștient de context, ceea ce duce la recomandări îmbunătățite. Pentru a ilustra acest lucru, vă ghidăm prin procesul de integrare a unui magazin de caracteristici (reprezentând profiluri de utilizator) cu un LLM pentru a genera aceste recomandări personalizate.
Prezentare generală a soluțiilor
Să ne imaginăm un scenariu în care o companie de divertisment cinematografic promovează filme către diferiți utilizatori printr-o campanie de e-mail. Promoția conține 25 de filme cunoscute și dorim să selectăm primele trei recomandări pentru fiecare utilizator în funcție de interesele și comportamentele anterioare de evaluare.
De exemplu, având în vedere interesul unui utilizator pentru diferite genuri de filme, cum ar fi acțiune, romantism și SF, am putea avea ca un sistem AI să determine primele trei filme recomandate pentru acel utilizator. În plus, sistemul poate genera mesaje personalizate pentru fiecare utilizator într-un ton adaptat preferințelor acestuia. Includem câteva exemple de mesaje personalizate mai târziu în această postare.
Această aplicație AI ar include mai multe componente care lucrează împreună, așa cum este ilustrat în următoarea diagramă:
- Un motor de profilare a utilizatorului ia în considerare comportamentele anterioare ale unui utilizator și emite un profil de utilizator care reflectă interesele acestuia.
- Un magazin de caracteristici păstrează datele profilului utilizatorului.
- Un magazin de metadate media păstrează actualizată lista de filme de promovare.
- Un model de limbă preia lista curentă de filme și datele profilului utilizatorului și redă primele trei filme recomandate pentru fiecare utilizator, scrise în tonul preferat.
- Un agent de orchestrare coordonează diferitele componente.
În rezumat, agenții inteligenți ar putea construi solicitări folosind date legate de utilizator și articole și pot oferi utilizatorilor răspunsuri personalizate în limbaj natural. Acesta ar reprezenta un sistem tipic de recomandare bazat pe conținut, care recomandă articole utilizatorilor pe baza profilurilor lor. Profilul utilizatorului este stocat și menținut în magazinul de caracteristici și se învârte în jurul preferințelor și gusturilor acestuia. Este de obicei derivat pe baza comportamentelor lor anterioare, cum ar fi evaluările.
Următoarea diagramă ilustrează modul în care funcționează.
Aplicația urmează acești pași pentru a oferi răspunsuri la recomandarea unui utilizator:
- Motorul de profilare a utilizatorilor care ia ca intrare evaluarea istorică a filmului unui utilizator, transmite interesul utilizatorului și stochează caracteristica în SageMaker Feature Store. Acest proces poate fi actualizat într-o manieră de programare.
- Agentul ia ID-ul utilizatorului ca intrare, caută interesul utilizatorului și completează șablonul de solicitare urmând interesele utilizatorului.
- Agentul preia lista de articole de promovare (numele filmului, descrierea, genul) dintr-un magazin de metadate media.
- Șablonul de solicitare a intereselor și lista de articole de promovare sunt introduse într-un LLM pentru mesajele de campanie prin e-mail.
- Agentul trimite campania de e-mail personalizată utilizatorului final.
Motorul de profilare a utilizatorilor construiește un profil pentru fiecare utilizator, captându-i preferințele și interesele. Acest profil poate fi reprezentat ca un vector cu cartografierea elementelor la caracteristici precum genurile de film, cu valori care indică nivelul de interes al utilizatorului. Profilurile utilizatorilor din magazinul de funcții permit sistemului să sugereze recomandări personalizate care se potrivesc cu interesele lor. Profilarea utilizatorilor este un domeniu bine studiat în cadrul sistemelor de recomandare. Pentru a simplifica, puteți construi un algoritm de regresie folosind evaluările anterioare ale unui utilizator în diferite categorii pentru a deduce preferințele generale ale acestuia. Acest lucru se poate face cu algoritmi precum XGBoost.
Prezentare cod
În această secțiune, oferim exemple de cod. Trecerea completă a codului este disponibilă în GitHub repo.
După obținerea caracteristicii de interese ale utilizatorilor din motorul de profilare a utilizatorilor, putem stoca rezultatele în magazinul de caracteristici. Magazinul de funcții SageMaker acceptă asimilarea de funcții în lot și stocarea online pentru inferențe în timp real. Pentru asimilare, datele pot fi actualizate într-un mod offline, în timp ce inferența trebuie să aibă loc în milisecunde. SageMaker Feature Store asigură că seturile de date offline și online rămân sincronizate.
Pentru asimilarea datelor, folosim următorul cod:
Pentru stocarea online în timp real, am putea folosi următorul cod pentru a extrage profilul utilizatorului pe baza ID-ului utilizatorului:
Apoi clasăm primele trei categorii de filme interesate pentru a alimenta motorul de recomandare din aval:
ID utilizator: 42
Top 3 categorii: [„Animation”, „Thriller”, „Aventură”]
Aplicația noastră folosește două componente principale. Prima componentă preia date dintr-un magazin de caracteristici, iar a doua componentă achiziționează o listă de promoții de filme din magazinul de metadate. Coordonarea dintre aceste componente este gestionată de Lanțuri de la LangChain, care reprezintă o secvență de apeluri către componente.
Merită menționat că, în scenarii complexe, aplicația poate avea nevoie de mai mult decât o secvență fixă de apeluri către LLM-uri sau alte instrumente. Agenți, echipat cu o suită de instrumente, utilizează un LLM pentru a determina secvența acțiunilor care trebuie întreprinse. În timp ce Chains codifică o secvență de acțiuni hardcoded, agenții folosesc puterea de raționament a unui model de limbaj pentru a dicta ordinea și natura acțiunilor.
Conexiunea dintre diferite surse de date, inclusiv SageMaker Feature Store, este demonstrată în următorul cod. Toate datele preluate sunt consolidate pentru a construi un prompt extins, servind ca intrare pentru LLM. Ne aprofundăm în specificul designului prompt în secțiunea ulterioară. Următoarea este o definiție de șablon prompt care se interfață cu mai multe surse de date:
În plus, folosim Amazon SageMaker pentru a găzdui modelul nostru LLM și a-l expune ca Punct final LangChain SageMaker. Pentru a implementa LLM, folosim Amazon SageMaker JumpStart (pentru mai multe detalii, consultați Modelele de fond de ten Llama 2 de la Meta sunt acum disponibile în Amazon SageMaker JumpStart). După ce modelul este implementat, putem crea modulul LLM:
În contextul aplicației noastre, agentul rulează o secvență de pași, numită LLMChain. Acesta integrează un șablon prompt, model și balustrade pentru a formata intrarea utilizatorului, a o transmite modelului, a obține un răspuns și apoi a valida (și, dacă este necesar, a rectifica) rezultatul modelului.
În secțiunea următoare, vom parcurge inginerie promptă pentru LLM pentru a obține rezultatele așteptate.
Recomandări LLM și rezultate
Urmând conceptul la nivel înalt de stimulare ghidată de implicare, așa cum este descris în studiul de cercetare Recomandare personalizată prin intermediul modelelor de limbă mari solicitate, principiul fundamental al strategiei noastre de promptare este să integrăm preferințele utilizatorilor în crearea solicitărilor. Aceste solicitări sunt concepute pentru a ghida LLM către identificarea mai eficientă a atributelor din descrierea conținutului care se aliniază cu preferințele utilizatorului. Pentru a detalia în continuare, promptul nostru cuprinde mai multe componente:
- Relevanța contextuală – Partea inițială a șablonului nostru prompt include metadate media, cum ar fi numele articolului (titlul filmului), descrierea (rezumatul filmului) și atributul (genul filmului). Prin încorporarea acestor informații, promptul oferă LLM un context mai larg și o înțelegere mai cuprinzătoare a conținutului. Aceste informații contextuale ajută LLM să înțeleagă mai bine elementul prin descrierea și atributele sale, sporind astfel utilitatea acestuia în scenariile de recomandare de conținut.
- Alinierea preferințelor utilizatorului – Luând în considerare un profil de utilizator care indică preferințele utilizatorului, recomandările potențiale sunt mai bine poziționate pentru a identifica caracteristicile de conținut și caracteristicile care rezonează cu utilizatorii țintă. Această aliniere mărește utilitatea descrierilor articolelor, deoarece îmbunătățește eficiența recomandării articolelor care sunt relevante și în conformitate cu preferințele utilizatorului.
- Calitate îmbunătățită a recomandărilor – Promptul ghidat de implicare folosește preferințele utilizatorului pentru a identifica articolele promoționale relevante. De asemenea, putem folosi preferința utilizatorului pentru a ajusta tonul LLM pentru rezultatul final. Acest lucru poate duce la o experiență precisă, informativă și personalizată, îmbunătățind astfel performanța generală a sistemului de recomandare de conținut.
Următorul cod arată un exemplu de șablon de prompt:
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. """
Următorul este un exemplu de rezultat cu preferințele utilizatorilor de genuri SF, aventură și război:
Subiect: Explorați frontiera cinematografiei clasice cu filmele noastre SF, aventură și război!
Dragă [Nume],
Ești gata să pornești într-o călătorie prin timp și spațiu, să experimentezi o acțiune uluitoare și să fii martor la curajul eroilor pe câmpul de luptă? Nu mai căuta! Classic Cinema vă prezintă cu mândrie selecția noastră atentă de filme, adaptate în mod special intereselor dumneavoastră în Sci-Fi, aventură și război.În primul rând, avem emblematicul „Star Wars: Episode V – The Empire Strikes Back” (1980). Această tranșă clasică din saga Războiul Stelelor urmărește călătoria lui Luke Skywalker pentru a deveni Maestru Jedi, în timp ce prietenii săi se confruntă cu Imperiul malefic. Cu efectele sale speciale inovatoare și personajele memorabile, acest film este un must-see pentru orice fan al genului.
În continuare, vă recomandăm „Interstellar” (2014), un film care provoacă gânduri și uimitor din punct de vedere vizual, care se adâncește în misterele timpului și spațiului. În timp ce un grup de exploratori pornește într-o căutare pentru a salva omenirea, ei întâlnesc peisaje uluitoare și descoperă secretele universului.
În cele din urmă, avem „Saving Private Ryan” (1998), o dramă de război captivantă și intensă care urmărește un grup de soldați într-o misiune periculoasă de a găsi și salva un parașutist ai cărui frați au fost uciși în acțiune. Acest film apreciat de critici este un tribut puternic adus eroilor celui de-al Doilea Război Mondial.
Nu ratați aceste capodopere cinematografice! Urmărește-le acum și experimentează fiorul aventurii, minunea SF și curajul eroilor de război.
Vizionare fericită și forța să fie cu tine!Toate cele bune,
Echipa de cinema clasic
Următorul este un alt exemplu de rezultat cu o preferință de utilizator de documentar, muzical și dramă:
Subiect: Recomandările cinematografiei clasice pentru iubitorii de documentare, muzicale și drame
Dragă [Nume],
Sperăm că acest e-mail vă va găsi bine și că vă bucurați de varietatea de filme disponibile pe platforma noastră. La Classic Cinema, ne mândrim să răspundem gusturilor diverse ale clienților noștri și am selectat trei filme excepționale care credem că vor rezona cu interesul dumneavoastră pentru documentar, muzical și dramă.
În primul rând, avem „The Shawshank Redemption” (1994), o dramă puternică și înălțătoare care urmărește călătoria a doi prizonieri în timp ce își găsesc speranța și răscumpărarea într-un sistem de închisoare corupt și neiertător. Cu povestea sa captivantă, performanțele remarcabile și temele atemporale, acest film este un must-see pentru oricine iubește o dramă bine realizată.
În continuare, vă recomandăm „Stăpânul Inelelor: Frația inelului” (2001), o aventură epică care combină imagini uluitoare, personaje memorabile și o lume bogată în detalii. Acest film este o clasă de master în povestire, cu un simț profund al istoriei și culturii care te va transporta în Pământul de Mijloc și te va lăsa să-ți dorești mai mult.
În cele din urmă, vă propunem „Pianistul” (2002), un documentar profund și emoționant care spune povestea adevărată a lui Władysław Szpilman, un pianist evreu polonez care s-a luptat să supraviețuiască distrugerii ghetoului din Varșovia în timpul celui de-al Doilea Război Mondial. Acest film este o reamintire puternică a capacității spiritului uman de rezistență și speranță, chiar și în fața unei tragedii inimaginabile.
Sperăm că aceste recomandări rezonează cu interesele dvs. și vă oferă o experiență de film plăcută și îmbogățitoare. Nu ratați aceste clasice atemporale - vizionați-le acum și descoperiți magia Cinematografiei Clasice!
Toate cele bune,
Echipa Classic Cinema
Am efectuat teste atât cu Llama 2 7B-Chat (vezi următorul exemplu de cod) cât și cu Llama 70B pentru comparație. Ambele modele au avut rezultate bune, dând concluzii consistente. Folosind un șablon prompt plin cu date actualizate, ne-a fost mai ușor să testăm LLM-uri arbitrare, ajutându-ne să alegem echilibrul potrivit între performanță și cost. De asemenea, am făcut câteva observații comune care merită remarcate.
În primul rând, putem vedea că recomandările oferite se aliniază cu adevărat cu preferințele utilizatorului. Recomandările de filme sunt ghidate de diverse componente din aplicația noastră, în special de profilul utilizatorului stocat în magazinul de funcții.
În plus, tonul e-mailurilor corespunde preferințelor utilizatorului. Datorită capabilităților avansate de înțelegere a limbii LLM, putem personaliza descrierile filmelor și conținutul de e-mail, adaptându-le fiecărui utilizator în parte.
În plus, formatul final de ieșire poate fi proiectat în prompt. De exemplu, în cazul nostru, salutul „Dragă [Nume]” trebuie să fie completat de serviciul de e-mail. Este important de reținut că, deși evităm să expunem informații de identificare personală (PII) în cadrul aplicației noastre AI generative, există posibilitatea de a reintroduce aceste informații în timpul postprocesării, presupunând că se acordă nivelul corect de permisiuni.
A curăța
Pentru a evita costurile inutile, ștergeți resursele pe care le-ați creat ca parte a acestei soluții, inclusiv magazinul de caracteristici și punctul final de inferență LLM implementat cu SageMaker JumpStart.
Concluzie
Puterea LLM-urilor în generarea de recomandări personalizate este imensă și transformatoare, în special atunci când sunt cuplate cu instrumentele potrivite. Prin integrarea SageMaker Feature Store și LangChain pentru o inginerie promptă, dezvoltatorii pot construi și gestiona profiluri de utilizator extrem de personalizate. Acest lucru are ca rezultat intrări de înaltă calitate, conștiente de context, care îmbunătățesc semnificativ performanța recomandărilor. În scenariul nostru ilustrativ, am văzut cum acest lucru poate fi aplicat pentru a adapta recomandările de filme la preferințele individuale ale utilizatorului, rezultând o experiență extrem de personalizată.
Pe măsură ce peisajul LLM continuă să evolueze, anticipăm să vedem mai multe aplicații inovatoare care folosesc aceste modele pentru a oferi experiențe și mai captivante și personalizate. Posibilitățile sunt nemărginite și suntem încântați să vedem ce veți crea cu aceste instrumente. Cu resurse precum SageMaker JumpStart și Amazon Bedrock disponibil acum pentru a accelera dezvoltarea aplicațiilor AI generative, vă recomandăm insistent să explorați construirea de soluții de recomandare folosind LLM-uri pe AWS.
Despre Autori
Yanwei Cui, PhD, este arhitect senior în soluții de specialitate în învățare automată la AWS. A început cercetarea învățării automate la IRISA (Institutul de Cercetare în Știința Calculatoarelor și Sisteme Aleatoare) și are câțiva ani de experiență în construirea de aplicații industriale bazate pe inteligență artificială în viziunea computerizată, procesarea limbajului natural și predicția comportamentului utilizatorilor online. La AWS, el își împărtășește experiența în domeniu și îi ajută pe clienți să deblocheze potențialul de afaceri și să genereze rezultate acționabile cu învățarea automată la scară. În afara serviciului, îi place să citească și să călătorească.
Gordon Wang este Senior AI/ML Specialist TAM la AWS. El sprijină clienții strategici cu cele mai bune practici AI/ML din multe industrii. Este pasionat de viziunea computerizată, NLP, AI generativă și MLOps. În timpul liber, îi place să alerge și să facă drumeții.
Michelle Hong, PhD, lucrează ca Prototyping Solutions Architect la Amazon Web Services, unde îi ajută pe clienți să construiască aplicații inovatoare folosind o varietate de componente AWS. Ea și-a demonstrat expertiza în învățarea automată, în special în procesarea limbajului natural, pentru a dezvolta soluții bazate pe date care optimizează procesele de afaceri și îmbunătățesc experiența clienților.
Bin Wang, PhD, este arhitect senior de soluții de specialitate analitică la AWS, cu peste 12 ani de experiență în industria ML, cu un accent deosebit pe publicitate. El are experiență în procesarea limbajului natural (NLP), sisteme de recomandare, diverși algoritmi ML și operațiuni ML. Este profund pasionat de aplicarea tehnicilor ML/DL și big data pentru a rezolva problemele din lumea reală. În afara vieții sale profesionale, îi place muzica, lectura și călătoriile.
- 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. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
- PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
- Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/personalize-your-generative-ai-applications-with-amazon-sagemaker-feature-store/
- :are
- :este
- :nu
- :Unde
- $UP
- 100
- 12
- 14
- 15%
- 19
- 1994
- 1998
- 2001
- 2014
- 25
- 30
- 7
- 9
- a
- Despre Noi
- accelera
- aclamat
- Cont
- precis
- realizat
- achiziţionează
- peste
- Acțiune
- acțiuni
- plus
- În plus,
- adera
- avansat
- Aventură
- Promovare
- După
- împotriva
- Agent
- agenţi
- AI
- AI-alimentat
- AI / ML
- SIDA
- urmări
- Algoritmul
- algoritmi
- alinia
- aliniere
- TOATE
- permite
- de asemenea
- Cu toate ca
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- an
- analitic
- și
- O alta
- anticipa
- Orice
- oricine
- căile de atac
- aplicație
- aplicatii
- aplicat
- Aplicarea
- abordari
- SUNT
- în jurul
- AS
- ajuta
- asistenți
- At
- atenţie
- atribute
- disponibil
- evita
- AWS
- Sold
- bazat
- câmp de luptă
- BE
- deoarece
- devenire
- fost
- comportament
- comportamente
- Crede
- CEL MAI BUN
- Cele mai bune practici
- Mai bine
- între
- Mare
- Datele mari
- lăudăros
- atât
- nemărginit
- uluitoare
- mai larg
- fraţi
- construi
- Clădire
- construiește
- afaceri
- by
- denumit
- apeluri
- Campanie
- CAN
- capacități
- Capacitate
- capturarea
- cu grijă
- transportate
- caz
- categorii
- Categorii
- lanţuri
- Caracteristici
- caractere
- chatbots
- Alege
- Cinema
- cinematică
- clasă
- clasic
- clasice
- cod
- combină
- combinând
- în mod obișnuit
- companie
- comparație
- finalizeaza
- complex
- component
- componente
- cuprinzător
- cuprinde
- calculator
- Informatică
- Computer Vision
- concept
- conexiune
- consistent
- construi
- construcţie
- conține
- conţinut
- context
- contextual
- continuă
- coordonare
- corespunde
- A costat
- Cheltuieli
- ar putea
- cuplat
- crea
- a creat
- Crearea
- Trece
- crucial
- Cultură
- curator
- Curent
- client
- clienţii care
- personaliza
- personalizate
- Periculos
- de date
- Pe bază de date
- seturi de date
- Data
- adânc
- definiție
- livra
- Criterii demografice
- demonstrat
- implementa
- dislocate
- Derivat
- descris
- descriere
- Amenajări
- proiectat
- detaliat
- detalii
- Determina
- dezvolta
- Dezvoltatorii
- Dezvoltare
- DICT
- dicta
- diferit
- digital
- Digital Marketing
- descoperi
- scufunda
- diferit
- documentar
- domeniu
- făcut
- Dont
- proiect
- Dramă
- conduce
- în timpul
- dinamic
- dinamic
- fiecare
- mai ușor
- în mod eficient
- efecte
- eficiență
- Elaborat
- element
- e-mailuri
- Îmbarce
- Empire
- angajează
- permițând
- capăt
- Punct final
- captivant
- Motor
- Inginerie
- Motoare
- spori
- sporită
- Îmbunătăţeşte
- consolidarea
- agreabil
- îmbogățitor
- asigura
- asigură
- asigurare
- Divertisment
- EPIC
- episod
- echipat
- esenţial
- Chiar
- evolua
- exemplu
- exemple
- depăși
- excepțional
- excitat
- de aşteptat
- experienţă
- Experiențe
- expertiză
- explora
- Exploratori
- Explorarea
- și-a exprimat
- extinde
- extensiv
- extrage
- Față
- ventilator
- Caracteristică
- FeatureGroup
- DESCRIERE
- fed-
- feedback-ul
- Domenii
- umplut
- Film
- final
- În cele din urmă
- Găsi
- descoperiri
- First
- fixată
- Concentra
- următor
- urmează
- Pentru
- Forţarea
- format
- găsit
- Fundație
- cadre
- frecvent
- Prietenii lui
- din
- Frontieră
- Complet
- complet
- fundamental
- mai mult
- a obținut
- genera
- generator
- generaţie
- generativ
- AI generativă
- natură
- obține
- dat
- acordate
- inovatoare
- grup
- ghida
- ghidate
- orientări
- întâmpla
- Armonie
- Avea
- he
- de asistență medicală
- ajutor
- ajută
- ei
- Eroii
- la nivel înalt
- de înaltă calitate
- extrem de
- lui
- istoric
- istorie
- deţine
- speranţă
- gazdă
- Cum
- HTTPS
- uman
- Umanitate
- iconic
- ID
- idee
- identifica
- identificarea
- if
- ii
- ilustra
- ilustrează
- imagina
- imens
- import
- important
- îmbunătăţi
- îmbunătățirea
- in
- include
- Inclusiv
- care încorporează
- individ
- industrial
- industrii
- industrie
- informații
- informativ
- inițială
- inovatoare
- intrare
- intrări
- rată
- instanță
- Institut
- integra
- integreaza
- integrarea
- Inteligent
- interacţiune
- interacţiuni
- interes
- interesat
- interese
- interfeţe
- în
- IT
- articole
- ESTE
- călătorie
- jpg
- A pastra
- peisaj
- limbă
- mare
- mai tarziu
- Conduce
- învăţare
- Părăsi
- scrisoare
- Nivel
- Viaţă
- ca
- probabilitate
- LIMITĂ
- Linie
- Listă
- Lamă
- LLM
- Uite
- Lord of the Rings
- iubeste
- maşină
- masina de învățare
- făcut
- magie
- susține
- administra
- gestionate
- administrare
- gestionează
- de conducere
- manieră
- multe
- cartografiere
- Marketing
- maestru
- Master-class
- potrivire
- Mai..
- Mass-media
- memorabil
- mesaje
- meta
- Metadata
- ar putea
- milisecunde
- rata
- Misiune
- ML
- MLOps
- mod
- model
- Modele
- Module
- Module
- Lună
- mai mult
- cele mai multe
- film
- Filme
- în mişcare
- multiplu
- Muzică
- muzical
- nume
- Natural
- Procesarea limbajului natural
- Natură
- necesar
- Nevoie
- nevoilor
- următor
- nlp
- Nu.
- în special
- caiet
- observând
- acum
- obținerea
- of
- de pe
- promoții
- Offline
- on
- ONE
- on-line
- Operațiuni
- Optimizați
- or
- orchestrație
- comandă
- Altele
- al nostru
- afară
- rezultate
- producție
- iesiri
- exterior
- remarcabil
- peste
- global
- Hârtie
- parametrii
- parte
- special
- în special
- trece
- pasionat
- performanță
- spectacole
- efectuată
- permisiuni
- personalizare
- personaliza
- Personalizat
- Personal
- PhD
- platformă
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- Joaca
- "vă rog"
- Poloneză
- Popular
- poziţionat
- posibilităţile de
- posibilitate
- Post
- potenţial
- potențiale
- putere
- puternic
- practicile
- tocmai
- estimarea
- prezicere
- preferinţele
- preferat
- cadouri
- precedent
- mândrie
- primar
- principiu
- închisoare
- prizonieri
- privat
- probleme
- proces
- procese
- prelucrare
- produce
- Produse
- profesional
- Profil
- Profiluri
- profilare
- profund
- promovează
- de promovare
- promoționale
- promoţii
- prototipuri
- cu mândrie
- furniza
- prevăzut
- furnizează
- cumpărare
- căutare
- aleator
- rank
- evaluare
- evaluări
- Citind
- gata
- lumea reală
- în timp real
- recent
- recomanda
- Recomandare
- Recomandări
- recomandat
- recomandând
- recomandă
- record
- răscumpărare
- trimite
- reflecta
- reflectând
- reflectă
- ceea ce privește
- relevanţa
- rămâne
- aducere aminte
- depozit
- reprezenta
- reprezentate
- reprezentând
- salvare
- cercetare
- elasticitate
- Rezoneze
- Resurse
- răspuns
- răspunsuri
- rezultat
- rezultând
- REZULTATE
- cu amănuntul
- reveni
- Revoluţionare
- se învârte
- dreapta
- robotica
- Rol
- romantism
- funcţionare
- ruleaza
- s
- saga
- sagemaker
- Economisiți
- văzut
- Scară
- scenariu
- scenarii
- programare
- Sci-Fi
- Ştiinţă
- Caută
- Motoare de cautare
- Cautari
- Al doilea
- secrete
- Secțiune
- vedea
- vedere
- selectate
- selecţie
- SELF
- trimite
- senior
- sens
- Secvenţă
- serviciu
- Servicii
- servire
- câteva
- comun
- Acțiuni
- partajarea
- ea
- să
- Emisiuni
- semnificativ
- semnificativ
- semnifică
- simplu
- simplifica
- soluţie
- soluţii
- REZOLVAREA
- unele
- provenind
- Surse
- Spaţiu
- special
- specialist
- specific
- specific
- Stea
- Razboiul Stelelor
- început
- stabilit
- paşi
- depozitare
- stoca
- stocate
- magazine
- stocarea
- Poveste
- povestiri
- Strategic
- Strategie
- Grevele
- tare
- Studiu
- Uluitor
- ulterior
- astfel de
- sugera
- potrivit
- suită
- REZUMAT
- Sprijină
- supravieţui
- rezumat
- sistem
- sisteme
- adaptate
- croitorie
- Lua
- luate
- ia
- luare
- Ţintă
- Sarcină
- gusturile
- tehnici de
- spune
- șablon
- test
- teste
- a) Sport and Nutrition Awareness Day in Manasia Around XNUMX people from the rural commune Manasia have participated in a sports and healthy nutrition oriented activity in one of the community’s sports ready yards. This activity was meant to gather, mainly, middle-aged people from a Romanian rural community and teach them about the benefits that sports have on both their mental and physical health and on how sporting activities can be used to bring people from a community closer together. Three trainers were made available for this event, so that the participants would get the best possible experience physically and so that they could have the best access possible to correct information and good sports/nutrition practices. b) Sports Awareness Day in Poiana Țapului A group of young participants have taken part in sporting activities meant to teach them about sporting conduct, fairplay, and safe physical activities. The day culminated with a football match.
- decât
- mulțumesc
- acea
- lor
- Lor
- tematică
- apoi
- Acolo.
- astfel
- Acestea
- ei
- acest
- aceste
- provocatoare de gândire
- trei
- Prin
- de-a lungul
- timp
- nesfârșit
- Titlu
- la
- împreună
- TONE
- instrument
- Unelte
- top
- față de
- Pregătire
- transformativă
- de transport
- Traveling
- tribuie
- adevărat
- Două
- tip
- tipic
- tipic
- descoperi
- care stau la baza
- înţelegere
- de neimaginat
- Univers
- deschide
- inutil
- up-to-data
- actualizat
- us
- utilizare
- utilizat
- Utilizator
- utilizatorii
- utilizări
- folosind
- utilitate
- VALIDA
- Valori
- varietate
- diverse
- de
- vizionează
- viziune
- vizual
- vizuale
- umbla
- walkthrough
- vrea
- doresc
- război
- Varşovia
- Ceas
- we
- web
- servicii web
- BINE
- bine cunoscut
- Ce
- cand
- întrucât
- care
- în timp ce
- OMS
- a caror
- voi
- cu
- în
- martor
- mirare
- cuvinte
- Apartamente
- de lucru
- fabrică
- lume
- valoare
- ar
- scris
- ani
- încă
- elastic
- Tu
- Ta
- zephyrnet