Большие языковые модели (LLM) производят революцию в таких областях, как поисковые системы, обработка естественного языка (NLP), здравоохранение, робототехника и генерация кода. Приложения также распространяются на розничную торговлю, где они могут улучшить качество обслуживания клиентов с помощью динамических чат-ботов и помощников искусственного интеллекта, а также на цифровой маркетинг, где они могут организовывать обратную связь с клиентами и рекомендовать продукты на основе описаний и покупательского поведения.
Персонализация приложений LLM может быть достигнута за счет включения актуальной пользовательской информации, что обычно включает интеграцию нескольких компонентов. Одним из таких компонентов является хранилище функций — инструмент, который хранит, совместно использует и управляет функциями моделей машинного обучения (ML). Функции — это входные данные, используемые во время обучения и вывода моделей ML. Например, в приложении, которое рекомендует фильмы, функции могут включать предыдущие рейтинги, категории предпочтений и демографические данные. Магазин функций Amazon SageMaker — это полностью управляемый репозиторий, разработанный специально для хранения, совместного использования и управления функциями модели машинного обучения. Еще одним важным компонентом является инструмент оркестрации, подходящий для быстрого проектирования и управления различными типами подзадач. Разработчики генеративного ИИ могут использовать такие платформы, как Лангчейн, который предлагает модули для интеграции с LLM и инструменты оркестрации для управления задачами и оперативного проектирования.
Опираясь на концепцию динамического получения актуальных данных для создания персонализированного контента, использование LLM привлекло значительное внимание в недавних исследованиях рекомендательных систем. Основополагающий принцип этих подходов включает в себя создание подсказок, которые инкапсулируют задачу рекомендации, профили пользователей, атрибуты элемента и взаимодействие пользователя с элементом. Эти подсказки для конкретных задач затем передаются в LLM, задача которого — спрогнозировать вероятность взаимодействия между конкретным пользователем и элементом. Как сказано в документе Персонализированные рекомендации с помощью подсказок больших языковых моделейКомпоненты подсказок, основанные на рекомендациях и взаимодействии, играют решающую роль, позволяя LLM сосредоточиться на соответствующем контексте и согласовываться с предпочтениями пользователей.
В этом посте мы разъясняем простую, но мощную идею объединения профилей пользователей и атрибутов элементов для создания персонализированных рекомендаций по контенту с использованием LLM. Как показано в статье, эти модели обладают огромным потенциалом в создании высококачественного контекстно-зависимого входного текста, что приводит к расширению рекомендаций. Чтобы проиллюстрировать это, мы проведем вас через процесс интеграции хранилища функций (представляющего профили пользователей) с LLM для создания этих персонализированных рекомендаций.
Обзор решения
Давайте представим себе сценарий, в котором кинокомпания продвигает фильмы разным пользователям с помощью рассылки по электронной почте. В акции представлены 25 известных фильмов, и мы хотим отобрать три лучшие рекомендации для каждого пользователя с учетом его интересов и предыдущего рейтингового поведения.
Например, учитывая интерес пользователя к различным жанрам фильмов, таким как боевик, мелодрама и научная фантастика, мы могли бы поручить системе искусственного интеллекта определить три самых рекомендуемых фильма для этого конкретного пользователя. Кроме того, система может генерировать персонализированные сообщения для каждого пользователя тоном, соответствующим его предпочтениям. Ниже в этом посте мы добавим несколько примеров персонализированных сообщений.
Это приложение ИИ будет включать в себя несколько компонентов, работающих вместе, как показано на следующей диаграмме:
- Механизм профилирования пользователей учитывает предыдущее поведение пользователя и выводит профиль пользователя, отражающий его интересы.
- Хранилище функций хранит данные профиля пользователя.
- Хранилище медиа-метаданных поддерживает актуальность списка рекламных фильмов.
- Языковая модель берет текущий список фильмов и данные профиля пользователя и выводит три самых рекомендуемых фильма для каждого пользователя, написанные в предпочитаемом им тоне.
- Организующий агент координирует различные компоненты.
Таким образом, интеллектуальные агенты могут создавать подсказки, используя данные, связанные с пользователем и предметами, и доставлять пользователям индивидуальные ответы на естественном языке. Это будет представлять собой типичную систему рекомендаций на основе контента, которая рекомендует пользователям элементы на основе их профилей. Профиль пользователя хранится и поддерживается в хранилище функций и зависит от его предпочтений и вкусов. Обычно он рассчитывается на основе их предыдущего поведения, например оценок.
Следующая диаграмма иллюстрирует, как это работает.
Приложение выполняет следующие шаги, чтобы предоставить ответы на рекомендации пользователя:
- Механизм профилирования пользователей, который принимает исторический рейтинг фильма пользователя в качестве входных данных, выводит данные об интересе пользователя и сохраняет функцию в хранилище функций SageMaker. Этот процесс можно обновлять по расписанию.
- Агент принимает идентификатор пользователя в качестве входных данных, ищет интересы пользователя и заполняет шаблон запроса в соответствии с интересами пользователя.
- Агент берет список элементов продвижения (название фильма, описание, жанр) из хранилища медиа-метаданных.
- Шаблон запроса интересов и список элементов рекламной акции передаются в LLM для сообщений кампании по электронной почте.
- Агент отправляет персонализированную рассылку по электронной почте конечному пользователю.
Механизм профилирования пользователей создает профиль для каждого пользователя, фиксируя его предпочтения и интересы. Этот профиль можно представить в виде вектора, элементы которого соответствуют таким характеристикам, как жанры фильмов, а значения указывают уровень интереса пользователя. Профили пользователей в хранилище функций позволяют системе предлагать персональные рекомендации, соответствующие их интересам. Профилирование пользователей — хорошо изученная область рекомендательных систем. Для упрощения вы можете построить алгоритм регрессии, используя предыдущие оценки пользователя в разных категориях, чтобы определить его общие предпочтения. Это можно сделать с помощью таких алгоритмов, как XGBoost.
Код прохождения
В этом разделе мы приводим примеры кода. Полное описание кода доступно в разделе Репо GitHub.
После получения функции интересов пользователя от механизма профилирования пользователей мы можем сохранить результаты в хранилище функций. SageMaker Feature Store поддерживает пакетный прием функций и онлайн-хранилище для вывода в реальном времени. Для приема данные могут обновляться в автономном режиме, тогда как вывод должен происходить за миллисекунды. SageMaker Feature Store обеспечивает синхронизацию офлайн- и онлайн-наборов данных.
Для приема данных мы используем следующий код:
Для онлайн-хранилища в реальном времени мы могли бы использовать следующий код для извлечения профиля пользователя на основе идентификатора пользователя:
Затем мы ранжируем три наиболее интересующие категории фильмов, которые будут использоваться в последующей системе рекомендаций:
ID пользователя: 42
Top3 категории: ['Анимация', 'Триллер', 'Приключения']
В нашем приложении используются два основных компонента. Первый компонент извлекает данные из хранилища объектов, а второй компонент получает список рекламных акций фильмов из хранилища метаданных. Координация между этими компонентами осуществляется Цепи от LangChain, которые представляют собой последовательность вызовов компонентов.
Стоит отметить, что в сложных сценариях приложению может потребоваться нечто большее, чем просто фиксированная последовательность вызовов LLM или других инструментов. Риэлторы, оснащенный набором инструментов, используйте LLM для определения последовательности действий, которые необходимо предпринять. В то время как цепочки кодируют жестко запрограммированную последовательность действий, агенты используют логические возможности языковой модели, чтобы диктовать порядок и характер действий.
Соединение между различными источниками данных, включая хранилище функций SageMaker, демонстрируется в следующем коде. Все полученные данные объединяются для создания обширной подсказки, служащей входными данными для LLM. В следующем разделе мы углубимся в специфику оперативного проектирования. Ниже приведено определение шаблона приглашения, которое взаимодействует с несколькими источниками данных:
Кроме того, мы используем Создатель мудреца Амазонки разместить нашу модель LLM и представить ее как Конечная точка LangChain SageMaker. Для развертывания LLM мы используем Amazon SageMaker JumpStart (подробнее см. Модели фундаментов Llama 2 от Meta теперь доступны в Amazon SageMaker JumpStart). После развертывания модели мы можем создать модуль LLM:
В контексте нашего приложения агент выполняет последовательность шагов, называемую LLMChain. Он объединяет шаблон приглашения, модель и защитные меры для форматирования вводимых пользователем данных, их передачи в модель, получения ответа, а затем проверки (и, при необходимости, исправления) выходных данных модели.
В следующем разделе мы рассмотрим быстрое проектирование LLM для получения ожидаемых результатов.
Рекомендации LLM и результаты
Следование концепции высокого уровня подсказок, ориентированных на вовлечение, описанной в исследовании. Персонализированные рекомендации с помощью подсказок больших языковых моделей, основополагающим принципом нашей стратегии подсказок является интеграция предпочтений пользователя при создании подсказок. Эти подсказки предназначены для того, чтобы помочь LLM более эффективно идентифицировать атрибуты в описании контента, соответствующие предпочтениям пользователя. Если говорить подробнее, наша подсказка состоит из нескольких компонентов:
- Контекстная релевантность – Начальная часть нашего шаблона приглашения включает метаданные мультимедиа, такие как название элемента (название фильма), описание (синопсис фильма) и атрибут (жанр фильма). Включая эту информацию, подсказка предоставляет LLM более широкий контекст и более полное понимание содержания. Эта контекстная информация помогает LLM лучше понять элемент посредством его описания и атрибутов, тем самым повышая его полезность в сценариях рекомендаций по контенту.
- Согласование предпочтений пользователя – Принимая во внимание профиль пользователя, который отражает предпочтения пользователя, потенциальные рекомендации лучше подходят для определения характеристик и функций контента, которые резонируют с целевыми пользователями. Такое согласование повышает полезность описаний элементов, поскольку повышает эффективность рекомендации элементов, которые актуальны и соответствуют предпочтениям пользователя.
- Повышенное качество рекомендаций – Подсказка, ориентированная на взаимодействие, использует предпочтения пользователя для определения соответствующих рекламных материалов. Мы также можем использовать предпочтения пользователя, чтобы настроить тон LLM для конечного результата. Это может привести к получению точного, информативного и персонализированного опыта, тем самым улучшая общую производительность системы рекомендаций по контенту.
В следующем коде показан пример шаблона приглашения:
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. """
Ниже приведен пример результата с предпочтениями пользователя в жанрах научной фантастики, приключений и войны:
Тема: Исследуйте границы классического кино с помощью наших научно-фантастических, приключенческих и военных фильмов!
Уважаемый [Имя],
Готовы ли вы отправиться в путешествие во времени и пространстве, испытать захватывающие дух действия и стать свидетелем храбрости героев на поле битвы? Не смотрите дальше! Classic Cinema с гордостью представляет нашу тщательно подобранную подборку фильмов, специально разработанную с учетом ваших интересов в области научной фантастики, приключений и войны.Прежде всего, у нас есть культовый «Звездные войны: Эпизод V – Империя наносит ответный удар» (1980). Эта классическая часть саги «Звездные войны» рассказывает о пути Люка Скайуокера к становлению мастером-джедаем, в то время как его друзья сражаются против Империи зла. Этот фильм с его революционными спецэффектами и запоминающимися персонажами обязательно стоит посмотреть любому поклоннику жанра.
Далее мы рекомендуем «Интерстеллар» (2014), заставляющий задуматься и визуально потрясающий фильм, погружающий в тайны времени и пространства. Группа исследователей отправляется на поиски спасения человечества, они сталкиваются с захватывающими дух пейзажами и раскрывают тайны вселенной.
Наконец, у нас есть «Спасение рядового Райана» (1998), захватывающая и напряженная военная драма, в которой рассказывается о группе солдат, выполняющих опасную миссию по поиску и спасению десантника, чьи братья погибли в бою. Этот фильм, получивший признание критиков, является мощной данью уважения героям Второй мировой войны.
Не пропустите эти кинематографические шедевры! Посмотрите их сейчас и испытайте острые ощущения от приключений, чудо научной фантастики и храбрость героев войны.
Приятного просмотра и да пребудет с вами сила!С наилучшими пожеланиями,
Команда Классического Кино
Ниже приведен еще один пример результата с предпочтениями пользователя: документальный, мюзикл и драма:
Тема: Рекомендации классического кино для любителей документальных, музыкальных и драматических фильмов.
Уважаемый [Имя],
Мы надеемся, что это письмо застанет вас хорошо и что вам понравится разнообразие фильмов, доступных на нашей платформе. В Classic Cinema мы гордимся тем, что можем удовлетворить разнообразные вкусы наших клиентов, и выбрали три исключительных фильма, которые, по нашему мнению, найдут отклик в вашем интересе к документальным, музыкальным и драматическим фильмам.
Прежде всего, у нас есть «Побег из Шоушенка» (1994), мощная и воодушевляющая драма, рассказывающая о путешествии двух заключенных, которые находят надежду и искупление в коррумпированной и беспощадной тюремной системе. Этот фильм с его захватывающим сюжетом, выдающейся игрой актеров и вечными темами обязательно стоит посмотреть всем, кто любит хорошо снятые драмы.
Далее мы рекомендуем «Властелин колец: Братство кольца» (2001), эпическое приключение, сочетающее в себе захватывающую дух графику, запоминающихся персонажей и богато детализированный мир. Этот фильм представляет собой мастер-класс по рассказыванию историй с глубоким пониманием истории и культуры, который перенесет вас в Средиземье и заставит желать большего.
Наконец, мы предлагаем «Пианист» (2002), глубокий и трогательный документальный фильм, рассказывающий правдивую историю Владислава Шпильмана, польского еврейского пианиста, который изо всех сил пытался выжить после разрушения Варшавского гетто во время Второй мировой войны. Этот фильм является мощным напоминанием о способности человеческого духа сохранять устойчивость и надежду даже перед лицом невообразимой трагедии.
Мы надеемся, что эти рекомендации соответствуют вашим интересам и принесут вам приятные и полезные впечатления от просмотра фильмов. Не пропустите эту вневременную классику – посмотрите ее прямо сейчас и откройте для себя магию классического кино!
С наилучшими пожеланиями,
Команда классического кино
Для сравнения мы провели тесты как с Llama 2 7B-Chat (см. следующий пример кода), так и с Llama 70B. Обе модели показали хорошие результаты и привели к последовательным выводам. Используя шаблон запроса, наполненный актуальными данными, нам стало проще тестировать произвольные LLM, что помогло нам выбрать правильный баланс между производительностью и стоимостью. Мы также сделали несколько общих наблюдений, которые стоит отметить.
Во-первых, мы видим, что предоставленные рекомендации действительно соответствуют предпочтениям пользователей. Рекомендации по фильмам определяются различными компонентами нашего приложения, в первую очередь профилем пользователя, хранящимся в хранилище функций.
Кроме того, тон писем соответствует предпочтениям пользователя. Благодаря расширенным возможностям LLM по распознаванию языков мы можем настраивать описания фильмов и содержимое электронных писем, адаптируя их к каждому отдельному пользователю.
Кроме того, окончательный формат вывода может быть встроен в приглашение. Например, в нашем случае приветствие «Уважаемый [Имя]» должно быть заполнено службой электронной почты. Важно отметить, что хотя мы избегаем раскрытия личной информации (PII) в нашем генеративном приложении ИИ, существует возможность повторно ввести эту информацию во время постобработки, при условии, что предоставлен правильный уровень разрешений.
Убирать
Чтобы избежать ненужных затрат, удалите ресурсы, созданные вами в рамках этого решения, включая хранилище функций и конечную точку вывода LLM, развернутые с помощью SageMaker JumpStart.
Заключение
Возможности LLM в выработке персонализированных рекомендаций огромны и преобразующи, особенно в сочетании с правильными инструментами. Интегрируя SageMaker Feature Store и LangChain для быстрого проектирования, разработчики могут создавать и управлять узкоспециализированными профилями пользователей. В результате получаются высококачественные, контекстно-зависимые входные данные, которые значительно повышают эффективность рекомендаций. В нашем иллюстративном сценарии мы увидели, как это можно применить для адаптации рекомендаций фильмов к индивидуальным предпочтениям пользователя, что приводит к высоко персонализированному опыту.
Поскольку сфера LLM продолжает развиваться, мы ожидаем появления более инновационных приложений, использующих эти модели для обеспечения еще более привлекательного и персонализированного опыта. Возможности безграничны, и мы с нетерпением ждем возможности увидеть, что вы создадите с помощью этих инструментов. С помощью таких ресурсов, как SageMaker JumpStart и Коренная порода Амазонки теперь доступны для ускорения разработки генеративных приложений искусственного интеллекта, мы настоятельно рекомендуем изучить создание рекомендательных решений с использованием LLM на AWS.
Об авторах
Янвэй Цуй, доктор философии, старший специалист по архитектуре решений в области машинного обучения в AWS. Он начал исследования в области машинного обучения в IRISA (Научно-исследовательский институт компьютерных наук и случайных систем) и имеет несколько лет опыта создания промышленных приложений на базе искусственного интеллекта в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и прогнозирования поведения пользователей в Интернете. В AWS он делится своим опытом в предметной области и помогает клиентам раскрыть бизнес-потенциал и добиться практических результатов с помощью машинного обучения в больших масштабах. Вне работы он любит читать и путешествовать.
Гордон Ван — старший специалист по AI/ML в AWS. Он поддерживает стратегических клиентов, используя лучшие практики искусственного интеллекта и машинного обучения во многих отраслях. Он увлечен компьютерным зрением, НЛП, генеративным искусственным интеллектом и MLOps. В свободное время он любит бегать и ходить в походы.
Мишель ХонгДоктор философии, работает архитектором решений прототипирования в Amazon Web Services, где помогает клиентам создавать инновационные приложения с использованием различных компонентов AWS. Она продемонстрировала свой опыт в области машинного обучения, особенно в области обработки естественного языка, для разработки решений на основе данных, которые оптимизируют бизнес-процессы и улучшают качество обслуживания клиентов.
Бин Ван, доктор философии, старший специалист по архитектуре аналитических решений в AWS. Он имеет более чем 12-летний опыт работы в индустрии машинного обучения с особым упором на рекламу. Он обладает опытом в области обработки естественного языка (NLP), рекомендательных систем, разнообразных алгоритмов ML и операций ML. Он глубоко увлечен применением методов ML/DL и больших данных для решения реальных проблем. Вне профессиональной жизни он увлекается музыкой, чтением и путешествиями.
- 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/personalize-your-generative-ai-applications-with-amazon-sagemaker-feature-store/
- :имеет
- :является
- :нет
- :куда
- $UP
- 100
- 12
- 14
- 15%
- 19
- 1994
- 1998
- 2001
- 2014
- 25
- 30
- 7
- 9
- a
- О нас
- ускорять
- провозглашенный
- Учетная запись
- точный
- достигнутый
- Приобретает
- через
- Действие
- действия
- дополнение
- Дополнительно
- придерживаться
- продвинутый
- Приключение.
- Реклама
- После
- против
- Агент
- агенты
- AI
- Поддержка
- AI / ML
- пособие
- цель
- алгоритм
- алгоритмы
- выравнивать
- выравнивание
- Все
- позволять
- причислены
- Несмотря на то, что
- Amazon
- Создатель мудреца Амазонки
- Amazon Web Services
- an
- аналитический
- и
- Другой
- предвидеть
- любой
- кто угодно
- апелляции
- Применение
- Приложения
- прикладной
- Применение
- подходы
- МЫ
- около
- AS
- помощь
- помощники
- At
- внимание
- Атрибуты
- доступен
- избежать
- AWS
- Баланс
- основанный
- Battlefield
- BE
- , так как:
- становление
- было
- поведение
- поведения
- верить
- ЛУЧШЕЕ
- лучшие практики
- Лучшая
- между
- большой
- Big Data
- хвастовство
- изоферменты печени
- безграничный
- захватывающий
- шире
- Братья
- строить
- Строительство
- строит
- бизнес
- by
- под названием
- Объявления
- Кампания
- CAN
- возможности
- Пропускная способность
- Захват
- осторожно
- проводятся
- случаев
- категории
- Категории
- цепи
- характеристика
- символы
- chatbots
- Выберите
- Кино
- кинематографический
- класс
- классический
- классика
- код
- комбинаты
- комбинируя
- обычно
- Компания
- сравнение
- зАВЕРШАЕТ
- комплекс
- компонент
- компоненты
- комплексный
- состоит из
- компьютер
- Информатика
- Компьютерное зрение
- сама концепция
- связи
- последовательный
- строить
- строительство
- содержит
- содержание
- контекст
- контекстной
- продолжается
- координация
- соответствует
- Цена
- Расходы
- может
- соединенный
- Создайте
- создали
- Создающий
- Пересекать
- решающее значение
- Культура
- Куратор
- Текущий
- клиент
- Клиенты
- настроить
- подгонянный
- опасно
- данным
- управляемых данными
- Наборы данных
- Время
- глубоко
- определение
- доставить
- Демографическая
- убивают
- развертывание
- развернуть
- Производный
- описано
- описание
- Проект
- предназначенный
- подробный
- подробнее
- Определять
- развивать
- застройщиков
- Развитие
- ДИКТ
- диктовать
- различный
- Интернет
- цифровой маркетинг
- обнаружить
- погружение
- Разное
- документальный фильм
- домен
- сделанный
- Dont
- проект
- Драма
- управлять
- в течение
- динамический
- динамично
- каждый
- легче
- фактически
- эффекты
- затрат
- Разрабатывать
- элементы
- Писем
- начинать
- империя
- работает
- позволяет
- конец
- Конечная точка
- привлечение
- Двигатель
- Проект и
- Двигатели
- повышать
- расширение
- Усиливает
- повышение
- приятный
- обогащение
- обеспечивать
- обеспечивает
- обеспечение
- Развлечения
- EPIC
- эпизод
- оборудованный
- существенный
- Даже
- развивается
- пример
- Примеры
- превышать
- исключительный
- возбужденный
- ожидаемый
- опыт
- Впечатления
- опыта
- Больше
- Исследователи
- Исследование
- выраженный
- продлить
- обширный
- извлечение
- Face
- вентилятор
- Особенность
- Группа функций
- Особенности
- ФРС
- Обратная связь
- Поля
- заполненный
- фильм
- окончательный
- в заключение
- Найдите
- находит
- Во-первых,
- фиксированной
- Фокус
- после
- следующим образом
- Что касается
- Форс-мажор
- формат
- найденный
- Год основания
- каркасы
- часто
- друзья
- от
- Граница
- полный
- полностью
- фундаментальный
- далее
- получил
- порождать
- порождающий
- поколение
- генеративный
- Генеративный ИИ
- жанре
- получить
- данный
- предоставленный
- новаторским
- группы
- инструкция
- управляемый
- методические рекомендации
- происходить
- Гармония
- Есть
- he
- здравоохранение
- помощь
- помогает
- ее
- Герои
- на высшем уровне
- высококачественный
- очень
- его
- исторический
- история
- держать
- надежды
- кашель
- Как
- HTTPS
- человек
- Человечество
- знаковых
- ID
- идея
- определения
- идентифицирующий
- if
- ii
- иллюстрировать
- иллюстрирует
- картина
- огромный
- Импортировать
- важную
- улучшать
- улучшение
- in
- включают
- В том числе
- включения
- individual
- промышленность
- промышленности
- промышленность
- информация
- информативный
- начальный
- инновационный
- вход
- затраты
- взнос
- пример
- Институт
- интегрировать
- Интегрируется
- Интегрируя
- Умный
- взаимодействие
- взаимодействие
- интерес
- заинтересованный
- интересы
- интерфейсы
- в
- IT
- пункты
- ЕГО
- путешествие
- JPG
- Сохранить
- пейзаж
- язык
- большой
- новее
- Лиды
- изучение
- Оставлять
- письмо
- уровень
- ЖИЗНЬЮ
- такое как
- вероятность
- ОГРАНИЧЕНИЯ
- линия
- Список
- Лама
- LLM
- посмотреть
- Властелин колец
- любит
- машина
- обучение с помощью машины
- сделанный
- магия
- поддерживает
- управлять
- управляемого
- управление
- управляет
- управления
- способ
- многих
- отображение
- Маркетинг
- мастер
- Basic course "Professional Brow Artist"
- согласование
- Май..
- Медиа
- памятный
- Сообщения
- Мета
- Метаданные
- может быть
- миллисекунды
- скучать
- Наша миссия
- ML
- млн операций в секунду
- режим
- модель
- Модели
- Модули
- Модули
- Месяц
- БОЛЕЕ
- самых
- кино
- Кино
- перемещение
- с разными
- Музыка
- музыкальный
- имя
- натуральный
- Обработка естественного языка
- природа
- необходимо
- Необходимость
- потребности
- следующий
- НЛП
- нет
- особенно
- ноутбук
- отметив,
- сейчас
- получение
- of
- от
- Предложения
- оффлайн
- on
- ONE
- онлайн
- Операционный отдел
- Оптимизировать
- or
- оркестровка
- заказ
- Другое
- наши
- внешний
- Результаты
- выходной
- выходы
- внешнюю
- выдающийся
- за
- общий
- бумага & картон
- параметры
- часть
- особый
- особенно
- pass
- страстный
- производительность
- выступления
- выполнены
- Разрешения
- воплощение
- Олицетворять
- Персонализированные
- Лично
- кандидат наук
- Платформа
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- Играть
- пожалуйста
- Польский
- Популярное
- расположены
- возможности,
- возможность
- После
- потенциал
- потенциалов
- мощностью
- мощный
- практиками
- Точно
- прогнозирования
- прогноз
- предпочтения
- привилегированный
- разрабатывает
- предыдущий
- гордость
- первичный
- принцип
- тюрьма
- заключенных
- частная
- проблемам
- процесс
- Процессы
- обработка
- производит
- Продукция
- профессиональный
- Профиль
- Профили
- профилирование
- глубокий
- способствует
- продвижение
- рекламный
- Спецпредложения
- макетирования
- с гордостью
- обеспечивать
- при условии
- приводит
- покупки
- поиск
- случайный
- ранг
- рейтинг
- рейтинги
- Reading
- готовый
- реальный мир
- реального времени
- последний
- рекомендовать
- Рекомендация
- рекомендаций
- Управление по борьбе с наркотиками (DEA)
- рекомендуя
- рекомендует
- запись
- выкуп
- относиться
- отражать
- отражающий
- отражает
- С уважением
- актуальность
- соответствующие
- оставаться
- напоминание
- хранилище
- представлять
- представленный
- представляющий
- спасать
- исследованиям
- упругость
- Resonate
- Полезные ресурсы
- ответ
- ответы
- результат
- в результате
- Итоги
- розничный
- возвращают
- Революционные
- вращается
- правую
- робототехника
- Роли
- романтика
- Бег
- работает
- s
- сага
- sagemaker
- Сохранить
- видел
- Шкала
- сценарий
- Сценарии
- планирование
- научно-фантастический
- Наука
- Поиск
- Поисковые системы
- поиск
- Во-вторых
- секреты
- Раздел
- посмотреть
- видя
- выбранный
- выбор
- SELF
- посылает
- старший
- смысл
- Последовательность
- обслуживание
- Услуги
- выступающей
- несколько
- общие
- Акции
- разделение
- она
- должен
- Шоу
- значительный
- существенно
- Значит
- просто
- упростить
- Решение
- Решения
- РЕШАТЬ
- некоторые
- источников
- Источники
- Space
- особый
- специалист
- конкретно
- конкретика
- Звезда
- Star Wars
- и политические лидеры
- заявил
- Шаги
- диск
- магазин
- хранить
- магазины
- хранение
- История
- рассказ
- Стратегический
- Стратегия
- Забастовки
- сильно
- Кабинет
- Ошеломляющий
- последующее
- такие
- предлагать
- подходящее
- suite
- РЕЗЮМЕ
- Поддержка
- выживать
- конспект
- система
- системы
- с учетом
- портняжное дело
- взять
- приняты
- принимает
- с
- цель
- Сложность задачи
- вкусы
- снижения вреда
- говорит
- шаблон
- тестXNUMX
- тестов
- текст
- чем
- Спасибо
- который
- Ассоциация
- их
- Их
- темы
- тогда
- Там.
- тем самым
- Эти
- они
- этой
- те
- наводящий на размышления
- три
- Через
- по всему
- время
- вечный
- Название
- в
- вместе
- TONE
- инструментом
- инструменты
- топ
- к
- Обучение
- преобразующей
- перевозки
- Путешествие
- дань
- правда
- два
- напишите
- типичный
- типично
- открывай
- лежащий в основе
- понимание
- невообразимый
- Вселенная
- отпереть
- ненужный
- новейший
- обновление
- us
- использование
- используемый
- Информация о пользователе
- пользователей
- использования
- через
- утилита
- VALIDATE
- Наши ценности
- разнообразие
- различный
- с помощью
- просмотр
- видение
- визуально
- визуальные
- от
- прохождение
- хотеть
- желая
- войны
- Варшава
- Смотреть
- we
- Web
- веб-сервисы
- ЧТО Ж
- известный
- Что
- когда
- в то время как
- который
- в то время как
- КТО
- чья
- будете
- в
- Свидетель
- удивляться
- слова
- Работа
- работает
- работает
- Мир
- стоимость
- бы
- письменный
- лет
- еще
- уступая
- Ты
- ВАШЕ
- зефирнет