Фейковые новости, определяемые как новости, которые передают или включают в себя ложную, сфабрикованную или намеренно вводящую в заблуждение информацию, появились еще с момента появления печатного станка. Быстрое распространение фейковых новостей и дезинформации в Интернете не только вводит в заблуждение общественность, но также может оказать глубокое влияние на общество, политику, экономику и культуру. Примеры включают в себя:
- Культивирование недоверия к СМИ
- Подрыв демократического процесса
- Распространение ложной или дискредитированной науки (например, движение против прививок)
Достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) еще больше упростили разработку инструментов для создания и распространения фейковых новостей. Ранние примеры включают продвинутых социальных ботов и автоматизированные учетные записи, которые ускоряют начальный этап распространения фейковых новостей. В общем, публике непросто определить, являются ли такие аккаунты людьми или ботами. Кроме того, социальные боты не являются незаконными инструментами, и многие компании законно приобретают их в рамках своей маркетинговой стратегии. Поэтому систематически ограничить использование социальных ботов непросто.
Недавние открытия в области генеративного ИИ позволяют создавать текстовый контент с беспрецедентной скоростью с помощью больших языковых моделей (LLM). LLM — это генеративные текстовые модели искусственного интеллекта с более чем 1 миллиардом параметров, которые помогают синтезировать высококачественный текст.
В этом посте мы рассмотрим, как вы можете использовать LLM для решения распространенной проблемы обнаружения фейковых новостей. Мы полагаем, что LLM достаточно продвинуты для этой задачи, особенно если усовершенствованные методы подсказки, такие как Цепочка мыслей и ReAct используются в сочетании со средствами поиска информации.
Мы проиллюстрируем это, создав Лангчейн приложение, которое при получении новости сообщает пользователю, правдива ли статья, используя естественный язык. В решении также используется Коренная порода Амазонки, полностью управляемый сервис, который делает базовые модели (FM) от Amazon и сторонних поставщиков моделей доступными через Консоль управления AWS и API.
LLM и фейковые новости
Феномен фейковых новостей начал быстро развиваться с появлением Интернета и, в частности, социальных сетей (Nielsen и др., 2017). В социальных сетях фейковые новости могут быстро распространяться в сети пользователя, что приводит к формированию у общественности неправильного коллективного мнения. Кроме того, люди часто распространяют фейковые новости импульсивно, игнорируя фактичность содержания, если новости резонируют с их личными нормами (Ципурский и др. 2018 год). Исследования в области социальных наук показали, что когнитивная предвзятость (предвзятость подтверждения, эффект победы и предвзятость в пользу выбора) является одним из наиболее важных факторов в принятии иррациональных решений с точки зрения как создания, так и потребления фейковых новостей.Ким и др., 2021). Это также подразумевает, что потребители новостей делятся и потребляют информацию только в направлении укрепления своих убеждений.
Способность генеративного искусственного интеллекта создавать текстовый и насыщенный контент с беспрецедентной скоростью усугубляет проблему фейковых новостей. В качестве примера стоит упомянуть технологию deepfake — объединение различных изображений в исходном видео и создание другого видео. Помимо намерений по дезинформации, которые привносят люди, программы LLM добавляют совершенно новый набор проблем:
- Фактические ошибки – LLM имеют повышенный риск содержания фактических ошибок из-за характера их обучения и способности проявлять творческий подход при создании следующих слов в предложении. Обучение LLM основано на неоднократном представлении модели с неполными входными данными, а затем использовании методов обучения ML до тех пор, пока она правильно не заполнит пробелы, тем самым изучая структуру языка и модель мира на основе языка. Следовательно, хотя LLM отлично подходят для сопоставления и повторного объединения шаблонов («стохастические попугаи»), они не справляются с рядом простых задач, требующих логических рассуждений или математических выводов, и могут галлюцинировать ответы. Кроме того, температура является одним из входных параметров LLM, который управляет поведением модели при генерации следующего слова в предложении. При выборе более высокой температуры модель будет использовать слово с меньшей вероятностью, обеспечивая более случайный отклик.
- длинный – Создаваемые тексты обычно бывают длинными и не имеют четко определенной детализации отдельных фактов.
- Отсутствие фактчекинга – Не существует стандартизированных инструментов для проверки фактов в процессе генерации текста.
В целом сочетание человеческой психологии и ограничений систем искусственного интеллекта создало идеальную бурю для распространения фейковых новостей и дезинформации в Интернете.
Обзор решения
LLM демонстрируют выдающиеся способности в создании языка, его понимании и быстром обучении. Они обучаются на обширном массиве текстов из Интернета, качество и точность извлеченного естественного языка которых не могут быть гарантированы.
В этом посте мы предлагаем решение для обнаружения фейковых новостей, основанное как на цепочке мыслей, так и на подсказках Re-Act (рассуждение и действие). Сначала мы обсудим эти два метода быстрого проектирования, а затем покажем их реализацию с использованием LangChain и Amazon Bedrock.
На следующей схеме архитектуры показано решение для нашего детектора фейковых новостей.
Мы используем подмножество Набор данных FEVER содержащее заявление и основную правду о заявлении, указывающее на ложные, правдивые или непроверяемые утверждения (Торн Дж. и др., 2018 г.).
Рабочий процесс можно разбить на следующие этапы:
- Пользователь выбирает одно из утверждений, чтобы проверить, является ли оно ложным или правдивым.
- Заявление и задача обнаружения фейковых новостей включены в подсказку.
- Приглашение передается в LangChain, который вызывает FM в Amazon Bedrock.
- Amazon Bedrock возвращает ответ на запрос пользователя с утверждением True или False.
В этом посте мы используем модель Claude v2 от Anthrophic (anthropic.claude-v2). Клод — это генеративная программа LLM, основанная на исследованиях Anthropic по созданию надежных, интерпретируемых и управляемых систем искусственного интеллекта. Созданный с использованием таких методов, как конституциональный искусственный интеллект и обучение безвредности, Клод преуспевает в вдумчивом диалоге, создании контента, сложных рассуждениях, творчестве и программировании. Однако, используя Amazon Bedrock и нашу архитектуру решения, мы также имеем возможность выбирать среди других FM, предоставляемых Amazon, AI21labs, членораздельными Стабильность.ai.
Подробности реализации вы можете найти в следующих разделах. Исходный код доступен в репозиторий GitHub.
Предпосылки
Для работы с этим руководством вам понадобится терминал bash с Python 3.9 или более поздней версии, установленный на Linux, Mac или подсистеме Windows для Linux, а также учетная запись AWS.
Мы также рекомендуем использовать Студия Amazon SageMaker блокнот, Облако AWS9 экземпляр или Эластичное вычислительное облако Amazon (Amazon EC2).
Разверните обнаружение фейковых новостей с помощью API Amazon Bedrock.
В решении используется API Amazon Bedrock, доступ к которому можно получить с помощью Интерфейс командной строки AWS (AWS CLI), AWS SDK для Python (Boto3), Или Создатель мудреца Амазонки блокнот. Обратитесь к Руководство пользователя Amazon Bedrock Чтобы получить больше информации. В этом посте мы используем API Amazon Bedrock через AWS SDK для Python.
Настройка среды Amazon Bedrock API
Чтобы настроить среду API Amazon Bedrock, выполните следующие действия:
- Загрузите последнюю версию Boto3 или обновите ее:
- Убедитесь, что вы настроили учетные данные AWS, используя
aws configure
команду или передать их клиенту Boto3. - Установите последнюю версию Лангчейн:
Теперь вы можете протестировать свою настройку, используя следующий скрипт оболочки Python. Скрипт создает экземпляр клиента Amazon Bedrock с помощью Boto3. Далее мы вызываем list_foundation_models
API для получения списка моделей фундаментов, доступных для использования.
После успешного выполнения предыдущей команды вы должны получить список FM из Amazon Bedrock.
LangChain как решение для оперативной цепочки
Чтобы обнаружить фейковые новости для данного предложения, мы следуем процессу рассуждения «нулевой цепочки мыслей» (Вэй Дж. и др., 2022 г.), который состоит из следующих шагов:
- Изначально модель пытается создать заявление по поводу подсказанной новости.
- Модель создает список утверждений.
- Для каждого утверждения модель определяет, является ли утверждение истинным или ложным. Обратите внимание, что при использовании этой методологии модель полагается исключительно на свои внутренние знания (веса, рассчитанные на этапе предварительного обучения) для вынесения вердикта. На данный момент информация не сверяется с какими-либо внешними данными.
- Учитывая факты, модель отвечает ИСТИНА или ЛОЖЬ для данного утверждения в подсказке.
Для достижения этих шагов мы используем LangChain, платформу для разработки приложений на основе языковых моделей. Эта структура позволяет нам дополнять FM путем объединения различных компонентов для создания расширенных вариантов использования. В этом решении мы используем встроенный ПростаяSequentialChain в LangChain для создания простой последовательной цепочки. Это очень полезно, потому что мы можем взять выходные данные одной цепочки и использовать их в качестве входных данных для другой.
Amazon Bedrock интегрирован с LangChain, поэтому вам нужно лишь создать его экземпляр, передав model_id
при создании экземпляра объекта Amazon Bedrock. При необходимости параметры вывода модели могут быть предоставлены через model_kwargs
аргумент, например:
- макстокенкаунт – Максимальное количество токенов в сгенерированном ответе
- стоп-последовательности – Последовательность остановки, используемая моделью
- температура – Значение в диапазоне от 0 до 1, где 0 означает наиболее детерминированный вариант, а 1 — наиболее творческий.
- топ – Значение в диапазоне от 0 до 1, которое используется для управления выбором токенов на основе вероятности потенциального выбора.
Если вы впервые используете базовую модель Amazon Bedrock, обязательно запросите доступ к модели, выбрав ее из списка моделей на странице Доступ к модели страница на консоли Amazon Bedrock, в нашем случае это claude-v2 от Anthropic.
Следующая функция определяет цепочку подсказок «Цепочка мыслей», о которой мы упоминали ранее, для обнаружения фейковых новостей. Функция принимает в качестве аргументов объект Amazon Bedrock (llm) и приглашение пользователя (q). LangChain's Шаблон приглашения Функциональность используется здесь для предопределения рецепта создания подсказок.
Следующий код вызывает функцию, которую мы определили ранее, и предоставляет ответ. Заявление TRUE
or FALSE
. TRUE
означает, что предоставленное заявление содержит правильные факты, и FALSE
означает, что в высказывании содержится хотя бы один неверный факт.
Пример оператора и ответа модели представлен в следующих выходных данных:
ReAct и инструменты
В предыдущем примере модель правильно определила, что утверждение неверно. Однако повторная отправка запроса демонстрирует неспособность модели отличить правильность фактов. У модели нет инструментов для проверки правдивости утверждений за пределами ее собственной обучающей памяти, поэтому последующие запуски одной и той же подсказки могут привести к тому, что она ошибочно пометит ложные утверждения как истинные. В следующем коде представлен другой вариант того же примера:
Одним из методов обеспечения правдивости является ReAct. РеАкт (Яо С. и др., 2023 г.) — это быстрый метод, дополняющий базовую модель пространством действий агента. В этом посте, как и в статье ReAct, пространство действий реализует поиск информации с помощью действий поиска, поиска и завершения из простого веб-API Википедии.
Причина использования ReAct по сравнению с Chain-of-Thought заключается в использовании внешнего поиска знаний для расширения базовой модели для определения того, является ли данная новость фейковой или правдивой.
В этом посте мы используем реализацию ReAct от LangChain через агента. ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION. Мы модифицируем предыдущую функцию для реализации ReAct и используем Википедию, используя функцию load_tools из langchain.агенты.
Нам также необходимо установить пакет Wikipedia:
!pip install Wikipedia
Ниже приведен новый код:
Ниже приведен вывод предыдущей функции с учетом того же оператора, который использовался ранее:
Убирать
Чтобы сэкономить средства, удалите все ресурсы, которые вы развернули в рамках руководства. Если вы запустили AWS Cloud9 или экземпляр EC2, вы можете удалить его через консоль или с помощью интерфейса командной строки AWS. Аналогичным образом вы можете удалить созданный вами блокнот SageMaker через консоль SageMaker.
Ограничения и сопутствующие работы
Область обнаружения фейковых новостей активно исследуется в научном сообществе. В этом посте мы использовали методы «Цепочка мыслей» и ReAct, и при оценке этих методов мы сосредоточились только на точности классификации методов подсказки (если данное утверждение истинно или ложно). Поэтому мы не учли другие важные аспекты, такие как скорость ответа, и не распространили решение на дополнительные источники базы знаний, кроме Википедии.
Хотя этот пост посвящен двум методам: цепочке мыслей и ReAct, в обширном объеме работ изучалось, как LLM могут обнаруживать, устранять или смягчать фейковые новости. Ли и соавт. предложил использовать модель кодера-декодера с использованием NER (распознавание именованных объектов) для маскировки именованных объектов, чтобы гарантировать, что замаскированный токен действительно использует знания, закодированные в языковой модели. Черн и др. разработал FacTool, который использует принципы цепочки мыслей для извлечения претензий из подсказки и, следовательно, для сбора соответствующих доказательств претензий. Затем LLM оценивает фактичность иска на основании полученного списка доказательств. Ду Э. и др. представляет дополнительный подход, при котором несколько студентов LLM предлагают и обсуждают свои индивидуальные ответы и процессы рассуждения в течение нескольких раундов, чтобы прийти к общему окончательному ответу.
Основываясь на литературе, мы видим, что эффективность LLM в обнаружении фейковых новостей увеличивается, когда LLM дополняются внешними знаниями и возможностью межагентного общения. Однако эти подходы более сложны в вычислительном отношении, поскольку требуют нескольких вызовов моделей и взаимодействий, более длинных подсказок и длительных вызовов сетевого уровня. В конечном итоге эта сложность приводит к увеличению общей стоимости. Мы рекомендуем оценить соотношение стоимости и производительности, прежде чем внедрять аналогичные решения в производство.
Заключение
В этом посте мы углубились в то, как использовать LLM для решения распространенной проблемы фейковых новостей, которая в настоящее время является одной из основных проблем нашего общества. Мы начали с описания проблем, связанных с фейковыми новостями, с акцентом на их потенциал влиять на общественные настроения и вызывать социальные потрясения.
Затем мы представили концепцию LLM как передовых моделей искусственного интеллекта, обучающихся на значительном объеме данных. Благодаря обширному обучению эти модели могут похвастаться впечатляющим пониманием языка, что позволяет им создавать текст, похожий на человеческий. Благодаря этим возможностям мы продемонстрировали, как LLM можно использовать в борьбе с фейковыми новостями, используя два разных метода подсказок: цепочку мыслей и ReAct.
Мы подчеркнули, как LLM могут облегчить услуги по проверке фактов в беспрецедентном масштабе, учитывая их способность быстро обрабатывать и анализировать огромные объемы текста. Этот потенциал анализа в реальном времени может привести к раннему обнаружению и сдерживанию фейковых новостей. Мы проиллюстрировали это, создав скрипт Python, который по заданию показывает пользователю, является ли статья правдивой или поддельной, используя естественный язык.
В заключение мы подчеркнули ограничения нынешнего подхода и закончили на обнадеживающей ноте, подчеркнув, что при правильных мерах защиты и постоянных улучшениях LLM могут стать незаменимыми инструментами в борьбе с фейковыми новостями.
Мы хотели бы услышать от вас. Дайте нам знать, что вы думаете, в разделе комментариев или воспользуйтесь форумом проблем в репозиторий GitHub.
Отказ от ответственности: код, представленный в этом посте, предназначен только для образовательных и экспериментальных целей. На него не следует полагаться при обнаружении фейковых новостей или дезинформации в реальных производственных системах. Никаких гарантий относительно точности или полноты обнаружения фейковых новостей с помощью этого кода не дается. Пользователи должны проявлять осторожность и проявлять должную осмотрительность, прежде чем использовать эти методы в конфиденциальных приложениях.
Чтобы начать работу с Amazon Bedrock, посетите Консоль Amazon Bedrock.
Об авторах
Анамария Тодор — главный архитектор решений в Копенгагене, Дания. Свой первый компьютер она увидела, когда ей было 4 года, и с тех пор никогда не оставляла компьютерные науки, видеоигры и инженерию. Она работала на различных технических должностях: от фрилансера, комплексного разработчика до инженера по обработке данных, технического руководителя и технического директора в различных компаниях Дании, специализируясь на игровой и рекламной индустрии. Она проработала в AWS более 3 лет, работая главным архитектором решений, уделяя основное внимание медико-биологическим наукам и искусственному интеллекту и машинному обучению. Анамария имеет степень бакалавра в области прикладной инженерии и информатики, степень магистра в области компьютерных наук и более 10 лет опыта работы в AWS. Когда она не работает и не играет в видеоигры, она учит девочек и женщин-профессионалов понимать и находить свой путь с помощью технологий.
Марсель Кастро — старший архитектор решений в Осло, Норвегия. В своей роли Марсель помогает клиентам с архитектурой, проектированием и разработкой инфраструктуры, оптимизированной для облака. Он является членом команды AWS Generative AI Ambassador, целью которой является стимулирование и поддержка клиентов в регионе EMEA в их путешествии по генеративному искусственному интеллекту. Он получил степень доктора компьютерных наук в Швеции, а также степень магистра и бакалавра в области электротехники и телекоммуникаций в Бразилии.
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
- ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
- ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
- Источник: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/harness-large-language-models-in-fake-news-detection/
- :имеет
- :является
- :нет
- :куда
- $ 100 миллионов
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 12
- 13
- 14
- 20
- 2022
- 21
- 26%
- 27
- 32
- 36
- 7
- 9
- a
- способность
- О нас
- выше
- AC
- академический
- научные исследования
- Академия
- доступ
- Доступ
- доступной
- Учетная запись
- Учетные записи
- точность
- Достигать
- достижения
- через
- действующий
- Действие
- действия
- активно
- актеры
- на самом деле
- Добавить
- дополнение
- дополнительный
- продвинутый
- приход
- Реклама
- снова
- против
- Агент
- агенты
- AI
- AI модели
- Системы искусственного интеллекта
- AI / ML
- AL
- Все
- позволяет
- в одиночестве
- причислены
- Несмотря на то, что
- Amazon
- Amazon EC2
- Amazon Web Services
- посол
- американские
- среди
- суммы
- an
- анализ
- анализировать
- Древний
- и
- Ежегодно
- Другой
- ответ
- ответы
- Антропный
- любой
- API
- API
- появляется
- Применение
- Приложения
- прикладной
- назначенный
- подхода
- подходы
- примерно
- архитектура
- МЫ
- аргумент
- Аргументы
- около
- гайд
- искусственный
- искусственный интеллект
- Искусственный интеллект (AI)
- Искусство
- AS
- аспекты
- Оценка
- оценки
- предположения
- уверил
- астрономия
- At
- попытки
- увеличивать
- дополненная
- увеличивает
- Автоматизированный
- доступен
- награжден
- AWS
- Облако AWS9
- Использование темпера с изогнутым основанием
- основанный
- колотить
- Боевой
- BE
- , так как:
- становиться
- становление
- было
- до
- поведение
- за
- не являетесь
- убеждений
- Кроме
- между
- Beyond
- смещение
- миллиард
- биология
- биомедицинских
- тело
- изоферменты печени
- боты
- Бразилия
- приносить
- Сломанный
- встроенный
- предприниматель
- но
- by
- призывают
- Объявления
- CAN
- возможности
- возможности
- Пропускная способность
- случаев
- случаев
- Вызывать
- осторожность
- века
- цепь
- цепи
- проблемы
- Чанг
- проверка
- химия
- китайский
- выбор
- Выберите
- утверждать
- требования
- класс
- классификация
- явно
- клиент
- Закрыть
- Cloud9
- тренировка
- код
- Кодирование
- познавательный
- собирать
- собирательный
- Колледж
- COLUMBIA
- сочетание
- Комментарии
- Общий
- обычно
- сообщество
- Компании
- сравнение
- дополнительный
- полный
- комплекс
- сложность
- компоненты
- состоящие
- Вычисление
- компьютер
- Информатика
- сама концепция
- в заключении исследования, финансируемого Центрами по контролю и профилактике заболеваний (CDC) и написанного бывшим начальником полиции Вермонта
- подтвердить
- подтверждение
- связь
- вследствие этого
- считается
- последовательный
- состоит
- Консоли
- потреблять
- Потребители
- потребление
- Политика сдерживания
- содержит
- содержание
- контентного создание
- (CIJ)
- вклад
- контроль
- контрольная
- Разговор
- исправить
- правильно
- Цена
- Расходы
- может
- страны
- страна
- Создайте
- создали
- создает
- Создающий
- создание
- творческий
- креативность
- Полномочия
- CTO
- Культура
- обуздание
- Текущий
- Клиенты
- данным
- дебаты
- решения
- определенный
- Определяет
- Степень
- демократический
- убивают
- демонстрирует
- демонстрирующий
- Дания
- Кафедра
- развернуть
- развертывание
- Проект
- подробнее
- обнаруживать
- обнаружение
- Определять
- определяет
- развитый
- Застройщик
- развивающийся
- Развитие
- события
- Диалог
- различный
- усердие
- направление
- обсуждать
- дезинформация
- Дисплей
- нарушения
- выделить
- недоверие
- врач
- приносит
- не
- вниз
- dr
- управлять
- два
- в течение
- e
- Е & Т
- каждый
- Ранее
- Рано
- зарабатывать
- заработанный
- земля
- легче
- легко
- Экономика
- экономику
- образовательных
- педагогов
- эффект
- эффективность
- или
- ликвидировать
- в другом месте
- в регионе EMEA
- появление
- акцент
- позволяет
- закончился
- инженер
- Проект и
- улучшения
- обеспечивать
- входящий
- лиц
- организация
- Окружающая среда
- равенство
- ошибки
- особенно
- установленный
- оценки
- Даже
- События
- развивается
- пример
- Примеры
- исключительно
- Упражнение
- опыт
- Объяснять
- Больше
- Разведанный
- обширный
- и, что лучший способ
- извлечение
- содействовал
- облегчается
- факт
- факторы
- Факты
- FAIL
- не настоящие
- поддельные новости
- ложный
- знаменитый
- женский пол
- поле
- бороться
- заливка
- окончательный
- финансовый
- Найдите
- обнаружение
- окончание
- Во-первых,
- Впервые
- Трансформируемость
- внимание
- фокусируется
- фокусировка
- следовать
- после
- Что касается
- форма
- формальный
- Форум
- Год основания
- основополагающий
- Основана
- Рамки
- от
- fu
- полностью
- функция
- функциональность
- Игры
- игровой
- пробелы
- пол
- Гендерное равенство
- Общие
- порождать
- генерируется
- порождающий
- поколение
- генеративный
- Генеративный ИИ
- получить
- девочки
- GitHub
- данный
- Go
- цель
- большой
- земля
- гарантии
- было
- упряжь
- Есть
- he
- слышать
- помощь
- помогает
- ее
- здесь
- высококачественный
- высший
- основной момент
- очень
- его
- история
- имеет
- честь
- надежды
- жилье
- Как
- How To
- Однако
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- человек
- i
- IBM
- идентифицированный
- if
- нелегальный
- иллюстрировать
- изображений
- Влияние
- осуществлять
- реализация
- инвентарь
- Импортировать
- важную
- впечатляющий
- улучшенный
- in
- неспособность
- включают
- включает в себя
- В том числе
- включенный
- включает в себя
- расширились
- Увеличивает
- указывает
- individual
- промышленности
- информация
- Сообщает
- Инфраструктура
- начальный
- вход
- внутри
- устанавливать
- установлен
- пример
- Институт
- учреждения
- интегрированный
- Интеллекта
- намерение
- взаимодействие
- в нашей внутренней среде,
- Интернет
- в
- выпустили
- Запускает
- вовлеченный
- вопрос
- вопросы
- IT
- ЕГО
- путешествие
- JPG
- JSON
- Судьи
- Кеннет
- Знать
- знания
- известный
- Отсутствие
- язык
- большой
- Поздно
- последний
- латинский
- запустили
- слой
- вести
- ведущий
- изучение
- наименее
- юридически
- позволять
- ЖИЗНЬЮ
- Медико-биологическая промышленность
- такое как
- недостатки
- линия
- связи
- Linux
- Список
- Включенный в список
- литература
- LLM
- логический
- дольше
- поиск
- любят
- макинтош
- машина
- обучение с помощью машины
- сделанный
- в основном
- поддерживает
- основной
- сделать
- ДЕЛАЕТ
- Создание
- управляемого
- управление
- многих
- Маркетинг
- маска
- магистра
- математический
- математика
- максимальный
- Май..
- означает
- означает,
- Медиа
- основным медицинским
- медицина
- член
- Участники
- Память
- упомянутый
- Методология
- Мичиган
- миллиона
- мин
- дезинформация
- дезориентировать
- MIT
- смягчать
- смешивать
- ML
- модель
- Модели
- изменять
- БОЛЕЕ
- самых
- движение
- с разными
- my
- Названный
- НАСА
- национальный
- натуральный
- природа
- Необходимость
- необходимый
- сеть
- никогда
- Новые
- Новости
- следующий
- нет
- Нобелевский лауреат
- нормы
- Норвегия
- примечательный
- ноутбук
- сейчас
- номер
- объект
- наблюдение
- октябрь
- of
- предложенный
- .
- Старый
- on
- ONE
- онлайн
- только
- Операционный отдел
- Обзор
- or
- заказ
- оригинал
- Другое
- в противном случае
- наши
- контуры
- с изложением
- выходной
- выдающийся
- за
- общий
- собственный
- принадлежащих
- Темп
- пакет
- страница
- страниц
- бумага & картон
- параметры
- часть
- pass
- Прошло
- Прохождение
- Патенты
- путь
- шаблон
- Люди
- ИДЕАЛЬНОЕ
- Выполнять
- личного
- фаза
- кандидат наук
- явление
- философия
- Физика
- кусок
- основной
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- игры
- Точка
- политика
- возможное
- После
- потенциал
- мощностью
- Питание
- представлены
- разрабатывает
- нажмите
- превалирующий
- предыдущий
- предварительно
- в первую очередь
- Основной
- Принципы
- печать
- Печатная машина
- Предварительный
- призы
- Проблема
- процесс
- Процессы
- производит
- Производство
- профессионалы
- глубокий
- FitPartner™
- предлагает
- предложило
- обеспечивать
- при условии
- поставщики
- приводит
- обеспечение
- Психология
- что такое варган?
- покупки
- целей
- Питон
- количество
- быстро
- Радио
- случайный
- диапазоны
- вошел
- быстро
- быстро
- соотношение
- достигать
- реагировать
- реальный мир
- реального времени
- причина
- Получать
- получила
- рецепт
- признание
- рекомендовать
- относиться
- понимается
- Связанный
- относительно
- соответствующие
- складская
- НЕОДНОКРАТНО
- хранилище
- запросить
- требовать
- обязательный
- исследованиям
- резонирует
- Полезные ресурсы
- Реагируйте
- ответ
- ответы
- ответственный
- возвращают
- Возвращает
- Богатые
- Снижение
- Роли
- роли
- туры
- Run
- Бег
- работает
- s
- защитные меры
- sagemaker
- то же
- Сохранить
- видел
- Шкала
- Школа
- Инженерная школа
- Наука
- НАУКА
- научный
- Ученые
- скрипт
- SDK
- Поиск
- Раздел
- разделах
- посмотреть
- выбор
- старший
- чувствительный
- предложение
- настроение
- Последовательность
- обслуживание
- Услуги
- набор
- установка
- Поделиться
- общие
- Акции
- разделение
- она
- Оболочка
- должен
- показывать
- аналогичный
- Аналогичным образом
- просто
- с
- сестра
- So
- Соцсети
- социальные сети
- социальный
- Общество
- Решение
- Решения
- некоторые
- Источник
- исходный код
- Источники
- Space
- напряженность
- конкретно
- скорость
- распространение
- Распространение
- Этап
- стандарт
- Стэнфорд
- Стэнфордский университет
- и политические лидеры
- заявление
- отчетность
- Области
- Шаги
- Stop
- буря
- Стратегия
- укрепление
- Структура
- Студенты
- Кабинет
- последующее
- существенный
- Успешно
- такие
- предлагать
- РЕЗЮМЕ
- перегружать
- поддержка
- Убедитесь
- Власть
- Швеция
- быстро
- синтез
- системы
- снасти
- взять
- принимает
- Сложность задачи
- задачи
- команда
- Технический
- техника
- снижения вреда
- технологический
- Технологии
- связь
- шаблон
- Терминал
- terms
- тестXNUMX
- текст
- текстовый
- который
- Ассоциация
- информация
- Источник
- мир
- их
- Их
- тогда
- Там.
- тем самым
- следовательно
- Эти
- они
- think
- сторонние
- этой
- те
- мысль
- Через
- по всему
- TIE
- время
- Сроки
- в
- вместе
- знак
- Лексемы
- инструменты
- специалистов
- Обучение
- правда
- Правда
- учебник
- два
- В конечном счете
- подчеркнутый
- понимание
- Объединенный
- США
- Университеты
- Университет
- беспрецедентный
- беспрецедентный
- до
- модернизация
- на
- us
- использование
- используемый
- Информация о пользователе
- пользователей
- использования
- через
- Использующий
- ценностное
- различный
- Огромная
- Вердикт
- проверено
- проверить
- версия
- очень
- с помощью
- Видео
- видеоигры
- Войти
- законопроект
- we
- Web
- веб-сервисы
- ЧТО Ж
- Что
- когда
- будь то
- который
- в то время как
- КТО
- все
- зачем
- Википедия.
- будете
- окна
- в
- женщина
- Женщина
- Выиграл
- Word
- слова
- Работа
- работавший
- рабочий
- работает
- Мир
- стоимость
- Неправильно
- лет
- Ты
- ВАШЕ
- зефирнет