Știrile false, definite ca știri care transmit sau încorporează informații false, fabricate sau în mod deliberat înșelătoare, au existat încă de la apariția tiparului. Răspândirea rapidă a știrilor false și a dezinformarii online nu numai că înșală publicul, ci poate avea și un impact profund asupra societății, politicii, economiei și culturii. Exemplele includ:
- Cultivarea neîncrederii în mass-media
- Subminarea procesului democratic
- Răspândirea științei false sau discreditate (de exemplu, mișcarea anti-vax)
Progresele în inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML) au făcut și mai ușoară dezvoltarea instrumentelor pentru crearea și distribuirea de știri false. Exemplele timpurii includ roboți sociali avansați și conturi automate care supraalimentează etapa inițială de răspândire a știrilor false. În general, nu este banal ca publicul să determine dacă astfel de conturi sunt persoane sau roboți. În plus, boții sociali nu sunt instrumente ilegale și multe companii le achiziționează în mod legal ca parte a strategiei lor de marketing. Prin urmare, nu este ușor să reduceți sistematic utilizarea boților sociali.
Descoperirile recente în domeniul IA generativă fac posibilă producerea de conținut textual într-un ritm fără precedent, cu ajutorul modelelor de limbaj mari (LLM). LLM-urile sunt modele de text AI generative cu peste 1 miliard de parametri și sunt facilitate în sinteza textului de înaltă calitate.
În această postare, explorăm modul în care puteți folosi LLM-urile pentru a aborda problema predominantă a detectării știrilor false. Sugerăm că LLM-urile sunt suficient de avansate pentru această sarcină, mai ales dacă tehnicile prompte îmbunătățite, cum ar fi Lanțul-Gândirii și Reacţiona sunt utilizate împreună cu instrumente pentru regăsirea informațiilor.
Ilustram acest lucru prin crearea unui LangChain aplicație care, având în vedere o știre, informează utilizatorul dacă articolul este adevărat sau fals folosind limbajul natural. Soluția folosește și Amazon Bedrock, un serviciu complet gestionat care face ca modelele de fundație (FM) de la Amazon și furnizorii de modele terți să fie accesibile prin intermediul Consola de administrare AWS și API-uri.
LLM-uri și știri false
Fenomenul știrilor false a început să evolueze rapid odată cu apariția internetului și mai precis a rețelelor sociale (Nielsen și colab., 2017). Pe rețelele de socializare, știrile false pot fi partajate rapid în rețeaua unui utilizator, conducând publicul să-și formeze o opinie colectivă greșită. În plus, oamenii propagă adesea știri false în mod impulsiv, ignorând realitatea conținutului dacă știrile rezonează cu normele lor personale (Tsipursky și colab. 2018). Cercetările din domeniul științelor sociale au sugerat că părtinirea cognitivă (prejudecata de confirmare, efectul de bandwagon și părtinirea de susținere a alegerii) este unul dintre cei mai esențiali factori în luarea deciziilor iraționale atât în ceea ce privește crearea, cât și consumul de știri false (Kim și colab., 2021). Acest lucru implică, de asemenea, că consumatorii de știri împărtășesc și consumă informații doar în direcția întăririi convingerilor lor.
Puterea AI generativă de a produce conținut textual și bogat într-un ritm fără precedent agravează problema știrilor false. Un exemplu demn de menționat este tehnologia deepfake - combinarea diferitelor imagini pe un videoclip original și generarea unui videoclip diferit. Pe lângă intenția de dezinformare pe care actorii umani o aduc la amestec, LLM-urile adaugă un set cu totul nou de provocări:
- Erori de fapt – LLM-urile au un risc crescut de a conține erori de fapt din cauza naturii pregătirii lor și a capacității lor de a fi creativi în timp ce generează următoarele cuvinte dintr-o propoziție. Formarea LLM se bazează pe prezentarea în mod repetat a unui model cu input incomplet, apoi utilizarea tehnicilor de antrenament ML până când completează corect golurile, învățând astfel structura lingvistică și un model de lume bazat pe limbă. În consecință, deși LLM-urile sunt mari potriviri și recombinare de modele („papagali stocastici”), ei eșuează la o serie de sarcini simple care necesită raționament logic sau deducție matematică și pot halucina răspunsuri. În plus, temperatura este unul dintre parametrii de intrare LLM care controlează comportamentul modelului atunci când se generează următorul cuvânt dintr-o propoziție. Prin selectarea unei temperaturi mai ridicate, modelul va folosi un cuvânt cu probabilitate mai mică, oferind un răspuns mai aleatoriu.
- lung – Textele generate tind să fie lungi și să nu aibă o granularitate clar definită pentru faptele individuale.
- Lipsa verificării faptelor – Nu există instrumente standardizate disponibile pentru verificarea faptelor în timpul procesului de generare a textului.
În general, combinația dintre psihologia umană și limitările sistemelor AI a creat o furtună perfectă pentru proliferarea de știri false și dezinformare online.
Prezentare generală a soluțiilor
LLM-urile demonstrează capacități remarcabile în generarea limbii, înțelegerea și învățarea cu puține rezultate. Aceștia sunt instruiți pe un corp vast de text de pe internet, unde calitatea și acuratețea limbajului natural extras poate să nu fie asigurată.
În această postare, oferim o soluție pentru a detecta știrile false bazate atât pe abordări prompte Chain-of-Thought, cât și Re-Act (raționare și acțiune). Mai întâi, discutăm aceste două tehnici de inginerie prompte, apoi arătăm implementarea lor folosind LangChain și Amazon Bedrock.
Următoarea diagramă de arhitectură prezintă soluția pentru detectorul nostru de știri false.
Folosim un subset al Setul de date FEVER care conține o declarație și adevărul de bază despre afirmația care indică afirmații false, adevărate sau neverificabile (Thorne J. și colab., 2018).
Fluxul de lucru poate fi împărțit în următorii pași:
- Utilizatorul selectează una dintre afirmații pentru a verifica dacă este falsă sau adevărată.
- Declarația și sarcina de detectare a știrilor false sunt încorporate în prompt.
- Solicitarea este transmisă la LangChain, care invocă FM în Amazon Bedrock.
- Amazon Bedrock returnează un răspuns la cererea utilizatorului cu declarația Adevărat sau Fals.
În această postare, folosim modelul Claude v2 de la Anthrophic (anthropic.claude-v2). Claude este un LLM generativ bazat pe cercetarea Anthropic în crearea de sisteme AI fiabile, interpretabile și orientabile. Creat folosind tehnici precum inteligența artificială constituțională și antrenamentul inofensiv, Claude excelează la dialog atent, crearea de conținut, raționament complex, creativitate și codare. Cu toate acestea, folosind Amazon Bedrock și arhitectura noastră de soluții, avem, de asemenea, flexibilitatea de a alege printre alte FM furnizate de Amazon, AI21labs, fi legat, și Stabilitate.ai.
Puteți găsi detalii de implementare în secțiunile următoare. Codul sursă este disponibil în depozitul GitHub.
Cerințe preliminare
Pentru acest tutorial, aveți nevoie de un terminal bash cu Python 3.9 sau o versiune ulterioară instalată fie pe Linux, Mac, fie un subsistem Windows pentru Linux și un cont AWS.
De asemenea, vă recomandăm să utilizați fie an Amazon SageMaker Studio caiet, an AWS Cloud9 exemplu, sau un Cloud Elastic de calcul Amazon instanță (Amazon EC2).
Implementați detectarea știrilor false folosind API-ul Amazon Bedrock
Soluția folosește API-ul Amazon Bedrock, care poate fi accesat folosind Interfața liniei de comandă AWS (AWS CLI), SDK AWS pentru Python (Boto3), sau un Amazon SageMaker caiet. Consultați Ghidul utilizatorului Amazon Bedrock pentru mai multe informatii. Pentru această postare, folosim API-ul Amazon Bedrock prin AWS SDK pentru Python.
Configurați mediul Amazon Bedrock API
Pentru a configura mediul Amazon Bedrock API, parcurgeți următorii pași:
- Descărcați cel mai recent Boto3 sau actualizați-l:
- Asigurați-vă că configurați acreditările AWS utilizând
aws configure
comanda sau transmite-le clientului Boto3. - Instalați cea mai recentă versiune a LangChain:
Acum vă puteți testa configurația folosind următorul script shell Python. Scriptul instanțiază clientul Amazon Bedrock folosind Boto3. Apoi, numim list_foundation_models
API pentru a obține lista modelelor de fundație disponibile pentru utilizare.
După rularea cu succes a comenzii precedente, ar trebui să obțineți lista de FM de la Amazon Bedrock.
LangChain ca soluție promptă de înlănțuire
Pentru a detecta știri false pentru o anumită propoziție, urmăm procesul de raționament al lanțului de gândire zero-shot (Wei J. și colab., 2022), care este compus din următorii pași:
- Inițial, modelul încearcă să creeze o declarație despre știrile solicitate.
- Modelul creează o listă cu puncte marcatoare de afirmații.
- Pentru fiecare afirmație, modelul determină dacă afirmația este adevărată sau falsă. Rețineți că folosind această metodologie, modelul se bazează exclusiv pe cunoștințele sale interne (greutăți calculate în faza de pre-antrenament) pentru a ajunge la un verdict. Informațiile nu sunt verificate în raport cu nicio dată externă în acest moment.
- Având în vedere faptele, modelul răspunde adevărat sau fals pentru afirmația dată în prompt.
Pentru a realiza acești pași, folosim LangChain, un cadru pentru dezvoltarea aplicațiilor bazate pe modele de limbaj. Acest cadru ne permite să creștem FM-urile prin înlănțuirea diferitelor componente pentru a crea cazuri de utilizare avansate. În această soluție, folosim sistemul încorporat SimpleSequentialChain în LangChain pentru a crea un lanț secvenţial simplu. Acest lucru este foarte util, deoarece putem lua ieșirea dintr-un lanț și o putem folosi ca intrare în altul.
Amazon Bedrock este integrat cu LangChain, așa că trebuie doar să-l instanțiați prin trecerea model_id
la instanțierea obiectului Amazon Bedrock. Dacă este necesar, parametrii de inferență ale modelului pot fi furnizați prin intermediul model_kwargs
argument, cum ar fi:
- maxTokenCount – Numărul maxim de jetoane în răspunsul generat
- stopSequences – Secvența de oprire utilizată de model
- temperatură – O valoare care variază între 0–1, 0 fiind cel mai determinist și 1 fiind cel mai creativ
- top – O valoare care variază între 0-1 și este utilizată pentru a controla alegerile jetoanelor pe baza probabilității alegerilor potențiale
Dacă este prima dată când utilizați un model de bază Amazon Bedrock, asigurați-vă că solicitați accesul la model selectând din lista de modele de pe Acces model pagina de pe consola Amazon Bedrock, care în cazul nostru este claude-v2 de la Anthropic.
Următoarea funcție definește lanțul de prompt Chain-of-Thought pe care l-am menționat mai devreme pentru detectarea știrilor false. Funcția ia ca argumente obiectul Amazon Bedrock (llm) și promptul utilizatorului (q). LangChain's PromptTemplate funcționalitatea este folosită aici pentru a predefini o rețetă pentru generarea de solicitări.
Următorul cod apelează funcția pe care am definit-o mai devreme și oferă răspunsul. Afirmația este TRUE
or FALSE
. TRUE
înseamnă că declarația furnizată conține fapte corecte și FALSE
înseamnă că afirmația conține cel puțin un fapt incorect.
Un exemplu de declarație și răspuns model este furnizat în următoarea ieșire:
ReAct și instrumente
În exemplul precedent, modelul a identificat corect că afirmația este falsă. Cu toate acestea, trimiterea interogării din nou demonstrează incapacitatea modelului de a distinge corectitudinea faptelor. Modelul nu are instrumentele pentru a verifica veridicitatea afirmațiilor dincolo de propria memorie de antrenament, astfel încât rulările ulterioare ale aceluiași prompt îl pot determina să eticheteze greșit afirmațiile false ca fiind adevărate. În următorul cod, aveți o rulare diferită a aceluiași exemplu:
O tehnică de garantare a veridicității este ReAct. Reacționează (Yao S. și colab., 2023) este o tehnică promptă care mărește modelul de fundație cu spațiul de acțiune al unui agent. În această postare, precum și în lucrarea ReAct, spațiul de acțiune implementează regăsirea informațiilor folosind acțiuni de căutare, căutare și finalizare dintr-un simplu API web Wikipedia.
Motivul din spatele utilizării ReAct în comparație cu Chain-of-Thought este de a folosi recuperarea cunoștințelor externe pentru a crește modelul de bază pentru a detecta dacă o anumită știre este falsă sau adevărată.
În această postare, folosim implementarea ReAct de către LangChain prin agent ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION. Modificăm funcția anterioară pentru a implementa ReAct și a folosi Wikipedia folosind funcția load_tools din langchain.agenti.
De asemenea, trebuie să instalăm pachetul Wikipedia:
!pip install Wikipedia
Mai jos este noul cod:
Următoarea este rezultatul funcției precedente având aceeași instrucțiune folosită anterior:
A curăța
Pentru a economisi costuri, ștergeți toate resursele pe care le-ați implementat ca parte a tutorialului. Dacă ați lansat AWS Cloud9 sau o instanță EC2, o puteți șterge prin consolă sau folosind AWS CLI. În mod similar, puteți șterge blocnotesul SageMaker pe care este posibil să l-ați creat prin consola SageMaker.
Limitări și lucrări aferente
Domeniul detectării știrilor false este cercetat activ în comunitatea științifică. În acest post, am folosit tehnici Chain-of-Thought și ReAct și în evaluarea tehnicilor, ne-am concentrat doar pe acuratețea clasificării tehnicii prompte (dacă o anumită afirmație este adevărată sau falsă). Prin urmare, nu am luat în considerare alte aspecte importante, cum ar fi viteza răspunsului, și nici nu am extins soluția la surse de bază de cunoștințe suplimentare în afară de Wikipedia.
Deși această postare s-a concentrat pe două tehnici, Chain-of-Thought și ReAct, un corp amplu de lucrări a explorat modul în care LLM-urile pot detecta, elimina sau atenua știrile false. Lee și colab. a propus utilizarea unui model de codificator-decodor care folosește NER (recunoașterea entității numite) pentru a masca entitățile denumite pentru a se asigura că tokenul mascat utilizează efectiv cunoștințele codificate în modelul de limbaj. Chern et.al. a dezvoltat FacTool, care utilizează principiile Chain-of-Thought pentru a extrage afirmații din prompt și, în consecință, pentru a colecta dovezi relevante ale afirmațiilor. LLM judecă apoi caracterul faptic al pretenției având în vedere lista de probe extrase. Du E. şi colab. prezintă o abordare complementară în care mai multe LLM-uri propun și dezbat răspunsurile lor individuale și procesele de raționament în mai multe runde pentru a ajunge la un răspuns final comun.
Pe baza literaturii de specialitate, vedem că eficiența LLM-urilor în detectarea știrilor false crește atunci când LLM-urile sunt sporite cu cunoștințe externe și capacitatea de conversație cu mai mulți agenți. Cu toate acestea, aceste abordări sunt mai complexe din punct de vedere computațional, deoarece necesită mai multe apeluri și interacțiuni model, solicitări mai lungi și apeluri lungi la nivel de rețea. În cele din urmă, această complexitate se traduce printr-un cost total crescut. Vă recomandăm să evaluați raportul cost-performanță înainte de a implementa soluții similare în producție.
Concluzie
În această postare, am analizat cum să folosim LLM-urile pentru a aborda problema predominantă a știrilor false, care este una dintre provocările majore ale societății noastre în zilele noastre. Am început prin a sublinia provocările prezentate de știrile false, cu accent pe potențialul acestora de a influența sentimentul publicului și de a provoca perturbări societale.
Am introdus apoi conceptul de LLM ca modele avansate de IA care sunt antrenate pe o cantitate substanțială de date. Datorită acestei pregătiri extinse, aceste modele se laudă cu o înțelegere impresionantă a limbajului, permițându-le să producă text asemănător omului. Cu această capacitate, am demonstrat cum LLM-urile pot fi valorificate în lupta împotriva știrilor false, folosind două tehnici diferite de prompt, Chain-of-Thought și ReAct.
Am subliniat modul în care LLM-urile pot facilita serviciile de verificare a faptelor la o scară de neegalat, având în vedere capacitatea lor de a procesa și analiza rapid cantități mari de text. Acest potențial de analiză în timp real poate duce la detectarea timpurie și limitarea știrilor false. Am ilustrat acest lucru prin crearea unui script Python care, având în vedere o declarație, evidențiază utilizatorului dacă articolul este adevărat sau fals folosind limbajul natural.
Am încheiat subliniind limitările abordării actuale și am încheiat cu o notă plină de speranță, subliniind că, cu garanțiile corecte și îmbunătățirile continue, LLM-urile ar putea deveni instrumente indispensabile în lupta împotriva știrilor false.
Ne-am bucura sa primim vesti de la tine. Spune-ne ce crezi în secțiunea de comentarii sau folosește forumul pentru probleme depozitul GitHub.
Disclaimer: Codul furnizat în această postare este destinat doar în scopuri educaționale și de experimentare. Nu ar trebui să se bazeze pe acesta pentru a detecta știri false sau dezinformări în sistemele de producție din lumea reală. Nu se oferă nicio garanție cu privire la acuratețea sau caracterul complet al detectării știrilor false folosind acest cod. Utilizatorii ar trebui să fie precauți și să efectueze diligența necesară înainte de a utiliza aceste tehnici în aplicații sensibile.
Pentru a începe cu Amazon Bedrock, vizitați Consola Amazon Bedrock.
Despre autori
Anamaria Todor este arhitect principal de soluții cu sediul în Copenhaga, Danemarca. Și-a văzut primul computer când avea 4 ani și de atunci nu a mai renunțat la informatica, jocurile video și inginerie. Ea a lucrat în diferite roluri tehnice, de la freelancer, dezvoltator full-stack, la inginer de date, lider tehnic și CTO, la diferite companii din Danemarca, concentrându-se pe industriile de jocuri și publicitate. Ea este la AWS de peste 3 ani, lucrând ca arhitect principal de soluții, concentrându-se în principal pe științele vieții și AI/ML. Anamaria are o licență în Inginerie Aplicată și Informatică, un master în Informatică și peste 10 ani de experiență AWS. Când nu lucrează sau nu joacă jocuri video, ea îndrumă fete și femei profesioniste în înțelegerea și găsirea drumului lor prin tehnologie.
Marcel Castro este un arhitect senior de soluții cu sediul în Oslo, Norvegia. În rolul său, Marcel ajută clienții cu arhitectura, designul și dezvoltarea infrastructurii optimizate pentru cloud. El este membru al echipei AWS Generative AI Ambassador cu scopul de a conduce și sprijini clienții EMEA în călătoria lor generativă de AI. El deține un doctorat în Informatică din Suedia și un master și o diplomă de licență în Inginerie Electrică și Telecomunicații din Brazilia.
- 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/harness-large-language-models-in-fake-news-detection/
- :are
- :este
- :nu
- :Unde
- $ 100 de milioane de
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 12
- 13
- 14
- 20
- 2022
- 21
- 26%
- 27
- 32
- 36
- 7
- 9
- a
- capacitate
- Despre Noi
- mai sus
- AC
- academic
- cercetare academica
- Academie
- acces
- accesate
- accesibil
- Cont
- Conturi
- precizie
- Obține
- realizările
- peste
- actorie
- Acțiune
- acțiuni
- activ
- actori
- de fapt
- adăuga
- plus
- Suplimentar
- avansat
- venire
- Promovare
- din nou
- împotriva
- Agent
- agenţi
- AI
- Modele AI
- Sisteme AI
- AI / ML
- AL
- TOATE
- permite
- singur
- de asemenea
- Cu toate ca
- Amazon
- Amazon EC2
- Amazon Web Services
- Ambasador
- american
- printre
- Sume
- an
- analiză
- analiza
- Vechi
- și
- Anual
- O alta
- răspunde
- răspunsuri
- Antropică
- Orice
- api
- API-uri
- apare
- aplicație
- aplicatii
- aplicat
- numit
- abordare
- abordari
- aproximativ
- arhitectură
- SUNT
- argument
- argumente
- în jurul
- articol
- artificial
- inteligență artificială
- Inteligența artificială (AI)
- Arte
- AS
- aspecte
- evaluarea
- evaluări
- ipoteze
- asigurat
- astronomie
- At
- Încercările
- spori
- augmented
- măriri
- Automata
- disponibil
- acordate
- AWS
- AWS Cloud9
- de bază
- bazat
- pocni
- Luptă
- BE
- deoarece
- deveni
- devenire
- fost
- înainte
- comportament
- în spatele
- fiind
- convingerile
- in afara de asta
- între
- Dincolo de
- părtinire
- Miliard
- biologie
- biomedicale
- corp
- atât
- roboţii
- Brazilia
- aduce
- Spart
- construit-in
- om de afaceri
- dar
- by
- apel
- apeluri
- CAN
- capacități
- capacitate
- Capacitate
- caz
- cazuri
- Provoca
- prudenţă
- Secol
- lanţ
- lanţuri
- provocări
- chang
- verifica
- chimie
- chinez
- alegeri
- Alege
- pretinde
- creanțe
- clasă
- clasificare
- clar
- client
- Închide
- Cloud9
- coaching-ul
- cod
- Codificare
- cognitive
- colecta
- Colectiv
- Colegiu
- COLUMBIA
- combinaţie
- comentarii
- Comun
- în mod obișnuit
- comunitate
- Companii
- comparație
- complementar
- Completă
- complex
- complexitate
- componente
- compuse
- Calcula
- calculator
- Informatică
- concept
- încheiat
- Confirma
- confirmare
- conjuncție
- prin urmare
- luate în considerare
- consistent
- constă
- Consoleze
- consuma
- Consumatorii
- consum
- Izolare
- conține
- conţinut
- crearea de continut
- continuu
- contribuţie
- Control
- controale
- Conversație
- corecta
- corect
- A costat
- Cheltuieli
- ar putea
- țări
- ţară
- crea
- a creat
- creează
- Crearea
- creaţie
- Creator
- creativitate
- scrisori de acreditare
- CTO
- Cultură
- bordură
- Curent
- clienţii care
- de date
- dezbatere
- Deciziile
- definit
- defineste
- Grad
- democratic
- demonstrat
- demonstrează
- demonstrând
- Danemarca
- Departament
- dislocate
- Implementarea
- Amenajări
- detalii
- detecta
- Detectare
- Determina
- determină
- dezvoltat
- Dezvoltator
- în curs de dezvoltare
- Dezvoltare
- evoluții
- Dialog
- diferit
- diligență
- direcţie
- discuta
- dezinformare
- Afişa
- perturbări
- distinge
- neîncredere
- Doctor
- face
- Nu
- jos
- dr
- conduce
- două
- în timpul
- e
- E&T
- fiecare
- Mai devreme
- Devreme
- câștiga
- câștigat
- Pământ
- mai ușor
- uşor
- Economie
- economie
- de învăţământ
- educatori
- efect
- eficacitate
- oricare
- elimina
- în altă parte
- EMEA
- apariție
- accent
- permițând
- încheiat
- inginer
- Inginerie
- îmbunătățiri
- asigura
- intrarea
- entități
- entitate
- Mediu inconjurator
- egalitate
- Erori
- mai ales
- stabilit
- evaluarea
- Chiar
- evenimente
- evoluție
- exemplu
- exemple
- exclusiv
- Exercita
- experienţă
- Explica
- explora
- explorat
- extensiv
- extern
- extrage
- facilita
- facilitat
- fapt
- factori
- fapte
- FAIL
- fals
- știri false
- fals
- celebru
- Femeie
- camp
- luptă
- umpleri
- final
- financiar
- Găsi
- descoperire
- termina
- First
- prima dată
- Flexibilitate
- concentrat
- se concentrează
- concentrându-se
- urma
- următor
- Pentru
- formă
- formal
- forum
- Fundație
- fundamentale
- Fondat
- Cadru
- din
- fu
- complet
- funcţie
- funcționalitate
- Jocuri
- jocuri
- lacune
- Gen
- Egalitatea de gen
- General
- genera
- generată
- generator
- generaţie
- generativ
- AI generativă
- obține
- fete
- GitHub
- dat
- Go
- scop
- mare
- Teren
- garanții
- HAD
- valorifica
- Avea
- he
- auzi
- ajutor
- ajută
- ei
- aici
- de înaltă calitate
- superior
- highlights-uri
- extrem de
- lui
- istorie
- deține
- onora
- plin de speranță
- carcasă
- Cum
- Cum Pentru a
- Totuși
- HTML
- http
- HTTPS
- uman
- i
- IBM
- identificat
- if
- Ilegal
- ilustra
- imagini
- Impactul
- punerea în aplicare a
- implementarea
- ustensile
- import
- important
- impresionant
- îmbunătățit
- in
- incapacitate
- include
- include
- Inclusiv
- Incorporated
- încorporează
- a crescut
- Creșteri
- indică
- individ
- industrii
- informații
- informează
- Infrastructură
- inițială
- intrare
- în interiorul
- instala
- instalat
- instanță
- Institut
- instituții
- integrate
- Inteligență
- scop
- interacţiuni
- intern
- Internet
- în
- introdus
- invocă
- implicat
- problema
- probleme de
- IT
- ESTE
- călătorie
- jpg
- JSON
- judecători
- kenneth
- Cunoaște
- cunoştinţe
- cunoscut
- lipsă
- limbă
- mare
- Târziu
- Ultimele
- latin
- a lansat
- strat
- conduce
- conducere
- învăţare
- cel mai puțin
- din punct de vedere
- lăsa
- Viaţă
- Life Sciences
- ca
- limitări
- Linie
- Link-uri
- linux
- Listă
- listat
- literatură
- LLM
- logic
- mai lung
- căutare
- dragoste
- mac
- maşină
- masina de învățare
- făcut
- mai ales
- susține
- major
- face
- FACE
- Efectuarea
- gestionate
- administrare
- multe
- Marketing
- masca
- studii de masterat
- matematic
- matematică
- maxim
- Mai..
- mijloace
- a însemnat
- Mass-media
- medical
- medicină
- membru
- Membri actuali
- Memorie
- menționat
- Metodologie
- Michigan
- milion
- mine
- Dezinformare
- derutant
- MIT
- diminua
- amesteca
- ML
- model
- Modele
- modifica
- mai mult
- cele mai multe
- mişcare
- multiplu
- my
- Numit
- NASA
- național
- Natural
- Natură
- Nevoie
- necesar
- reţea
- nu
- Nou
- ştiri
- următor
- Nu.
- Laureat Nobel
- norme
- Norvegia
- notabil
- caiet
- acum
- număr
- obiect
- observaţie
- octombrie
- of
- oferit
- de multe ori
- Vechi
- on
- ONE
- on-line
- afară
- Operațiuni
- Opinie
- or
- comandă
- original
- Altele
- in caz contrar
- al nostru
- contururi
- conturând
- producție
- remarcabil
- peste
- global
- propriu
- deţinute
- Pace
- pachet
- pagină
- pagini
- Hârtie
- parametrii
- parte
- trece
- Trecut
- Care trece
- Brevete de inventie
- cale
- Model
- oameni
- Perfect
- Efectua
- personal
- fază
- PhD
- fenomen
- filozofie
- Fizică
- bucată
- pivot
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- joc
- Punct
- politică
- posibil
- Post
- potenţial
- putere
- alimentat
- prezentat
- cadouri
- presa
- prevalent
- precedent
- în prealabil
- în primul rând
- Principal
- Principiile
- tipărire
- Presă de tipar
- anterior
- premii
- Problemă
- proces
- procese
- produce
- producere
- profesioniști
- profund
- Program
- propune
- propus
- furniza
- prevăzut
- furnizori
- furnizează
- furnizarea
- Psihologie
- public
- cumpărare
- scopuri
- Piton
- calitate
- cantitate
- repede
- radio
- aleator
- game
- clasat
- rapid
- repede
- raport
- ajunge
- Reacţiona
- lumea reală
- în timp real
- motiv
- a primi
- primit
- reţetă
- recunoaştere
- recomanda
- trimite
- se referă
- legate de
- relativ
- de încredere
- REPETAT
- depozit
- solicita
- necesita
- necesar
- cercetare
- rezonanța
- Resurse
- Răspunde
- răspuns
- răspunsuri
- responsabil
- reveni
- Returnează
- Bogat
- Risc
- Rol
- rolurile
- runde
- Alerga
- funcţionare
- ruleaza
- s
- garanții
- sagemaker
- acelaşi
- Economisiți
- văzut
- Scară
- Şcoală
- Scoala de Inginerie
- Ştiinţă
- ȘTIINȚE
- ştiinţific
- oamenii de stiinta
- scenariu
- sdk
- Caută
- Secțiune
- secțiuni
- vedea
- selectarea
- senior
- sensibil
- propoziție
- sentiment
- Secvenţă
- serviciu
- Servicii
- set
- configurarea
- Distribuie
- comun
- Acțiuni
- partajarea
- ea
- Coajă
- să
- Arăta
- asemănător
- asemănător
- simplu
- întrucât
- soră
- So
- Social
- social media
- societate
- Societate
- soluţie
- soluţii
- unele
- Sursă
- cod sursă
- Surse
- Spaţiu
- tensiune
- specific
- viteză
- răspândire
- răspândire
- Etapă
- standard
- stanford
- Universitatea Stanford
- început
- Declarație
- Declarații
- Statele
- paşi
- Stop
- Furtună
- Strategie
- întărire
- structura
- Elevi
- Studiu
- ulterior
- substanțial
- Reușit
- astfel de
- sugera
- REZUMAT
- Supraîncărcare
- a sustine
- sigur
- Balansa
- Suedia
- rapid
- sinteză
- sisteme
- aborda
- Lua
- ia
- Sarcină
- sarcini
- echipă
- Tehnic
- tehnică
- tehnici de
- tehnologic
- Tehnologia
- de telecomunicaţii
- șablon
- Terminal
- termeni
- test
- 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.
- textual
- acea
- informațiile
- Sursa
- lumea
- lor
- Lor
- apoi
- Acolo.
- astfel
- prin urmare
- Acestea
- ei
- crede
- terț
- acest
- aceste
- gândit
- Prin
- de-a lungul
- TIE
- timp
- cronologie
- la
- împreună
- semn
- indicativele
- Unelte
- dresat
- Pregătire
- adevărat
- Adevăr
- tutorial
- Două
- în cele din urmă
- accentuat
- înţelegere
- Unit
- Statele Unite
- Universități
- universitate
- incomparabil
- fără precedent
- până la
- upgrade-ul
- pe
- us
- utilizare
- utilizat
- Utilizator
- utilizatorii
- utilizări
- folosind
- Utilizand
- valoare
- diverse
- Fixă
- Verdict
- verificat
- verifica
- versiune
- foarte
- de
- Video
- jocuri video
- Vizita
- a fost
- we
- web
- servicii web
- BINE
- Ce
- cand
- dacă
- care
- în timp ce
- OMS
- întreg
- de ce
- Wikipedia
- voi
- ferestre
- cu
- în
- femeie
- Femei
- Castigat
- Cuvânt
- cuvinte
- Apartamente
- a lucrat
- flux de lucru
- de lucru
- lume
- valoare
- Greșit
- ani
- Tu
- Ta
- zephyrnet