Lažne novice, opredeljene kot novice, ki posredujejo ali vključujejo napačne, izmišljene ali namerno zavajajoče informacije, so bile prisotne že od nastanka tiskarskega stroja. Hitro širjenje lažnih novic in dezinformacij na spletu ni samo zavajanje javnosti, ampak ima lahko tudi velik vpliv na družbo, politiko, gospodarstvo in kulturo. Primeri vključujejo:
- Gojenje nezaupanja v medije
- Spodkopavanje demokratičnega procesa
- Širjenje lažne ali diskreditirane znanosti (na primer gibanje proti vaksu)
Napredek na področju umetne inteligence (AI) in strojnega učenja (ML) je še olajšal razvoj orodij za ustvarjanje in deljenje lažnih novic. Prvi primeri vključujejo napredne družabne bote in avtomatizirane račune, ki pospešijo začetno stopnjo širjenja lažnih novic. Na splošno javnosti ni nepomembno ugotoviti, ali so taki računi ljudje ali boti. Poleg tega družabni roboti niso nezakonita orodja in mnoga podjetja jih zakonito kupujejo kot del svoje marketinške strategije. Zato ni enostavno sistematično omejiti uporabe družabnih botov.
Nedavna odkritja na področju generativne umetne inteligence omogočajo ustvarjanje besedilnih vsebin z neverjetno hitrostjo s pomočjo velikih jezikovnih modelov (LLM). LLM so generativni besedilni modeli umetne inteligence z več kot 1 milijardo parametrov in so olajšani pri sintezi visokokakovostnega besedila.
V tem prispevku raziskujemo, kako lahko uporabite LLMs za reševanje prevladujoče težave odkrivanja lažnih novic. Predlagamo, da so LLM dovolj napredni za to nalogo, zlasti če so izboljšane hitre tehnike, kot je npr Veriga misli in React se uporabljajo v povezavi z orodji za iskanje informacij.
To ponazorimo z ustvarjanjem a LangChain aplikacijo, ki ob novici v naravnem jeziku obvesti uporabnika, ali je članek resničen ali lažen. Rešitev uporablja tudi Amazon Bedrock, popolnoma upravljana storitev, ki omogoča dostop do temeljnih modelov (FM) Amazona in ponudnikov modelov tretjih oseb prek Konzola za upravljanje AWS in API-ji.
LLM in lažne novice
Fenomen lažnih novic se je začel hitro razvijati s prihodom interneta in natančneje družbenih medijev (Nielsen et al., 2017). Na družbenih omrežjih se lahko lažne novice hitro delijo v uporabnikovem omrežju, zaradi česar si javnost ustvari napačno kolektivno mnenje. Poleg tega ljudje pogosto širijo lažne novice impulzivno in ignorirajo resničnost vsebine, če novica odmeva z njihovimi osebnimi normami (Tsipursky et al. 2018). Raziskave v družboslovju so pokazale, da je kognitivna pristranskost (potrditvena pristranskost, učinek bandwagon in pristranskost, ki podpira izbiro) eden najpomembnejših dejavnikov pri sprejemanju neracionalnih odločitev v smislu ustvarjanja in uživanja lažnih novic (Kim in sod., 2021). To tudi pomeni, da potrošniki novic delijo in uživajo informacije le v smeri krepitve svojih prepričanj.
Moč generativne umetne inteligence za ustvarjanje besedilnih in bogatih vsebin s hitrostjo brez primere še poslabša problem lažnih novic. Primer, ki ga je vredno omeniti, je tehnologija deepfake – združevanje različnih slik na izvirnem videoposnetku in generiranje drugega videoposnetka. Poleg dezinformacijskega namena, ki ga v mešanico vnesejo človeški akterji, LLM dodajajo povsem nove izzive:
- Stvarne napake – LLM-ji imajo povečano tveganje, da bodo vsebovali dejanske napake zaradi narave njihovega usposabljanja in zmožnosti kreativnosti pri ustvarjanju naslednjih besed v stavku. Usposabljanje LLM temelji na večkratni predstavitvi modela z nepopolnimi vhodnimi podatki, nato pa uporabi tehnik usposabljanja ML, dokler pravilno ne zapolni vrzeli, s čimer se nauči jezikovne strukture in modela sveta, ki temelji na jeziku. Posledično, čeprav so LLM-ji odlični ujemalci vzorcev in re-kombinatorji (»stohastični papagaji«), ne uspejo pri številnih preprostih nalogah, ki zahtevajo logično razmišljanje ali matematično sklepanje, in lahko halucinirajo odgovore. Poleg tega je temperatura eden od vhodnih parametrov LLM, ki nadzoruje obnašanje modela pri generiranju naslednje besede v stavku. Z izbiro višje temperature bo model uporabil besedo z manjšo verjetnostjo, kar bo zagotovilo bolj naključen odziv.
- Dolgotrajna – Ustvarjena besedila so ponavadi dolga in nimajo jasno definirane razdrobljenosti posameznih dejstev.
- Pomanjkanje preverjanja dejstev – Ni na voljo standardiziranega orodja za preverjanje dejstev med postopkom ustvarjanja besedila.
Na splošno je kombinacija človeške psihologije in omejitev sistemov umetne inteligence ustvarila popolno nevihto za širjenje lažnih novic in dezinformacij na spletu.
Pregled rešitev
LLM-ji izkazujejo izjemne sposobnosti pri ustvarjanju jezikov, razumevanju in hitrem učenju. Usposabljajo se na obsežnem korpusu besedil iz interneta, kjer morda nista zagotovljeni kakovost in točnost ekstrahiranega naravnega jezika.
V tej objavi ponujamo rešitev za odkrivanje lažnih novic, ki temelji na hitrem pristopu verige misli in ponovnega ukrepanja (razmišljanje in ukrepanje). Najprej razpravljamo o teh dveh tehnikah hitrega inženiringa, nato pa prikažemo njuno izvedbo z uporabo LangChain in Amazon Bedrock.
Naslednji diagram arhitekture opisuje rešitev za naš detektor lažnih novic.
Uporabljamo podmnožico Nabor podatkov FEVER ki vsebuje izjavo in osnovno resnico o izjavi, ki navaja lažne, resnične ali nepreverljive trditve (Thorne J. et al., 2018).
Potek dela je mogoče razdeliti na naslednje korake:
- Uporabnik izbere eno od izjav, da preveri, ali je lažna ali resnična.
- Izjava in naloga za odkrivanje lažnih novic sta vključena v poziv.
- Poziv se posreduje LangChainu, ki prikliče FM v Amazon Bedrock.
- Amazon Bedrock vrne odgovor na zahtevo uporabnika s stavkom True ali False.
V tej objavi uporabljamo model Claude v2 podjetja Anthrophic (anthropic.claude-v2). Claude je generativni LLM, ki temelji na Anthropicovem raziskovanju ustvarjanja zanesljivih, razložljivih in vodljivih sistemov AI. Claude, ustvarjen s tehnikami, kot sta ustavna umetna inteligenca in usposabljanje za neškodljivost, se odlikuje po premišljenem dialogu, ustvarjanju vsebine, kompleksnem razmišljanju, ustvarjalnosti in kodiranju. Vendar pa imamo z uporabo Amazon Bedrock in našo arhitekturo rešitev tudi prilagodljivost pri izbiri med drugimi FM-ji, ki jih ponuja Amazon, AI21labs, Koherin Stabilnost.ai.
Podrobnosti o izvedbi najdete v naslednjih razdelkih. Izvorna koda je na voljo v repozitorij GitHub.
Predpogoji
Za to vadnico potrebujete terminal bash z nameščenim Pythonom 3.9 ali novejšim v Linuxu, Macu ali podsistemu Windows za Linux in račun AWS.
Priporočamo tudi uporabo an Amazon SageMaker Studio zvezek, an AWS Cloud9 primerek ali an Amazonski elastični računalniški oblak (Amazon EC2) primerek.
Namestite zaznavanje lažnih novic z uporabo API-ja Amazon Bedrock
Rešitev uporablja API Amazon Bedrock, do katerega lahko dostopate z Vmesnik ukazne vrstice AWS (AWS CLI), AWS SDK za Python (Boto3)ali an Amazon SageMaker zvezek. Glejte na Uporabniški priročnik za Amazon Bedrock za več informacij. Za to objavo uporabljamo API Amazon Bedrock prek AWS SDK za Python.
Nastavite okolje Amazon Bedrock API
Za nastavitev okolja API Amazon Bedrock izvedite naslednje korake:
- Prenesite najnovejši Boto3 ali ga nadgradite:
- Prepričajte se, da ste konfigurirali poverilnice AWS z uporabo
aws configure
ali jih posredujte odjemalcu Boto3. - Namestite najnovejšo različico LangChain:
Zdaj lahko preizkusite svojo nastavitev z naslednjim lupinskim skriptom Python. Skript ustvari odjemalca Amazon Bedrock z uporabo Boto3. Nato pokličemo list_foundation_models
API za pridobitev seznama modelov temeljev, ki so na voljo za uporabo.
Po uspešnem zagonu prejšnjega ukaza bi morali dobiti seznam FM-jev iz Amazon Bedrock.
LangChain kot rešitev za hitro veriženje
Da bi odkrili lažne novice za dani stavek, sledimo procesu razmišljanja z ničelno verigo misli (Wei J. et al., 2022), ki je sestavljen iz naslednjih korakov:
- Na začetku model poskuša ustvariti izjavo o pozvani novici.
- Model ustvari seznam trditev s točkami.
- Za vsako trditev model določi, ali je trditev resnična ali napačna. Upoštevajte, da se pri uporabi te metodologije model zanaša izključno na svoje interno znanje (uteži, izračunane v fazi pred usposabljanjem), da doseže sodbo. Informacije trenutno niso preverjene z nobenimi zunanjimi podatki.
- Glede na dejstva model odgovori TRUE ali FALSE za dano trditev v pozivu.
Za dosego teh korakov uporabljamo LangChain, ogrodje za razvoj aplikacij, ki jih poganjajo jezikovni modeli. Ta okvir nam omogoča, da razširimo FM z veriženjem različnih komponent, da ustvarimo napredne primere uporabe. Pri tej rešitvi uporabljamo vgrajeno SimpleSequentialChain v LangChain za ustvarjanje preproste zaporedne verige. To je zelo koristno, saj lahko vzamemo izhod iz ene verige in ga uporabimo kot vhod v drugo.
Amazon Bedrock je integriran z LangChain, zato ga morate instancirati le tako, da posredujete model_id
pri instanciranju objekta Amazon Bedrock. Če je potrebno, lahko parametre sklepanja modela zagotovite prek model_kwargs
argument, kot je:
- maxTokenCount – Največje število žetonov v ustvarjenem odgovoru
- stopSequences – Zaporedje zaustavitve, ki ga uporablja model
- temperatura – Vrednost, ki se giblje med 0–1, pri čemer je 0 najbolj deterministična, 1 pa najbolj kreativna
- vrh – Vrednost, ki se giblje med 0–1 in se uporablja za nadzor izbire žetonov na podlagi verjetnosti možnih izbir
Če prvič uporabljate temeljni model Amazon Bedrock, ne pozabite zahtevati dostopa do modela tako, da izberete s seznama modelov na Dostop do modela strani na konzoli Amazon Bedrock, ki je v našem primeru claude-v2 podjetja Anthropic.
Naslednja funkcija definira verigo pozivov Chain-of-Thought, ki smo jo omenili prej, za odkrivanje lažnih novic. Funkcija vzame objekt Amazon Bedrock (llm) in uporabniški poziv (q) kot argumenta. LangChaina PromptTemplate funkcionalnost se tukaj uporablja za vnaprejšnjo določitev recepta za generiranje pozivov.
Naslednja koda pokliče funkcijo, ki smo jo definirali prej, in ponudi odgovor. Izjava je TRUE
or FALSE
. TRUE
pomeni, da navedena izjava vsebuje pravilna dejstva in FALSE
pomeni, da izjava vsebuje vsaj eno netočno dejstvo.
Primer izjave in odgovora modela je podan v naslednjem rezultatu:
ReAct in orodja
V prejšnjem primeru je model pravilno ugotovil, da je izjava napačna. Vendar ponovno oddajanje poizvedbe dokazuje nezmožnost modela razločiti pravilnost dejstev. Model nima orodij za preverjanje resničnosti izjav, ki presegajo njegov lastni pomnilnik za usposabljanje, zato lahko nadaljnji zagoni istega poziva povzročijo, da lažne izjave napačno označi kot resnične. V naslednji kodi imate drugačno izvedbo istega primera:
Ena od tehnik za zagotavljanje resničnosti je ReAct. ReAct (Yao S. et al., 2023) je hitra tehnika, ki dopolnjuje temeljni model z agentovim akcijskim prostorom. V tej objavi, kot tudi v dokumentu ReAct, akcijski prostor izvaja iskanje informacij z dejanji iskanja, iskanja in zaključka iz preprostega spletnega API-ja Wikipedije.
Razlog za uporabo ReAct v primerjavi z Chain-of-Thought je uporaba zunanjega pridobivanja znanja za razširitev temeljnega modela za odkrivanje, ali je določena novica lažna ali resnična.
V tej objavi uporabljamo LangChainovo implementacijo ReAct prek agenta ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION. Prejšnjo funkcijo spremenimo za implementacijo ReAct in uporabo Wikipedije z uporabo funkcije load_tools iz langchain.agenti.
Namestiti moramo tudi paket Wikipedia:
!pip install Wikipedia
Spodaj je nova koda:
Sledi izhod prejšnje funkcije z enakim stavkom, uporabljenim prej:
Čiščenje
Če želite prihraniti stroške, izbrišite vse vire, ki ste jih razmestili kot del vadnice. Če ste zagnali primerek AWS Cloud9 ali EC2, ga lahko izbrišete prek konzole ali z uporabo AWS CLI. Podobno lahko izbrišete zvezek SageMaker, ki ste ga morda ustvarili prek konzole SageMaker.
Omejitve in s tem povezano delo
Področje odkrivanja lažnih novic se v znanstveni skupnosti aktivno raziskuje. V tem prispevku smo uporabili tehniki Chain-of-Thought in ReAct, pri ocenjevanju tehnik pa smo se osredotočili le na točnost klasifikacije tehnik takojšnjega odziva (če je dana trditev resnična ali napačna). Zato nismo upoštevali drugih pomembnih vidikov, kot je hitrost odziva, niti nismo razširili rešitve na dodatne vire baze znanja poleg Wikipedije.
Čeprav se je ta objava osredotočala na dve tehniki, Chain-of-Thought in ReAct, je obsežno delo raziskalo, kako lahko LLM odkrijejo, odstranijo ali ublažijo lažne novice. Lee in sod. je predlagal uporabo modela kodirnika-dekoderja z uporabo NER (prepoznavanje imenovane entitete) za maskiranje imenovanih entitet, da bi zagotovili, da maskirani žeton dejansko uporablja znanje, kodirano v jezikovnem modelu. Chern et.al. razvil FacTool, ki uporablja načela verige misli za izločanje zahtevkov iz poziva in posledično zbiranje ustreznih dokazov o trditvah. LLM nato presodi dejanskost zahtevka na podlagi pridobljenega seznama dokazov. Du E. et al. predstavlja komplementarni pristop, kjer več LLM-jev predlaga in razpravlja o svojih individualnih odzivih in procesih razmišljanja v več krogih, da bi prišli do skupnega končnega odgovora.
Na podlagi literature vidimo, da se učinkovitost LLM-jev pri odkrivanju lažnih novic poveča, če so LLM-ji nadgrajeni z zunanjim znanjem in zmožnostjo pogovora z več agenti. Vendar so ti pristopi računsko bolj zapleteni, ker zahtevajo več modelskih klicev in interakcij, daljše pozive in dolgotrajne klice omrežnega sloja. Končno se ta zapletenost prevede v povečane skupne stroške. Priporočamo, da ocenite razmerje med ceno in zmogljivostjo, preden uvedete podobne rešitve v proizvodnji.
zaključek
V tem prispevku smo se poglobili v to, kako uporabiti študije LLM za reševanje prevladujočega vprašanja lažnih novic, ki je eden največjih izzivov naše današnje družbe. Začeli smo z orisom izzivov, ki jih predstavljajo lažne novice, s poudarkom na njihovem potencialu vplivanja na razpoloženje javnosti in povzročanja družbenih motenj.
Nato smo predstavili koncept LLM kot naprednih modelov umetne inteligence, ki se usposabljajo na znatni količini podatkov. Zaradi tega obsežnega usposabljanja se ti modeli ponašajo z impresivnim razumevanjem jezika, kar jim omogoča ustvarjanje besedila, podobnega človeku. S to zmogljivostjo smo pokazali, kako je mogoče LLM-je izkoristiti v boju proti lažnim novicam z uporabo dveh različnih hitrih tehnik, Chain-of-Thought in ReAct.
Poudarili smo, kako lahko LLM olajšajo storitve preverjanja dejstev v neprimerljivem obsegu, glede na njihovo sposobnost hitre obdelave in analize ogromnih količin besedila. Ta potencial za analizo v realnem času lahko privede do zgodnjega odkrivanja in zadrževanja lažnih novic. To smo ponazorili z ustvarjanjem skripta Python, ki ob podani izjavi uporabniku z uporabo naravnega jezika poudari, ali je članek resničen ali lažen.
Zaključili smo s poudarjanjem omejitev sedanjega pristopa in zaključili z upanjem, s poudarkom, da bi s pravilnimi zaščitnimi ukrepi in stalnimi izboljšavami lahko LLM postali nepogrešljivo orodje v boju proti lažnim novicam.
Radi bi slišali od vas. Sporočite nam, kaj mislite, v razdelku za komentarje ali uporabite forum o težavah v repozitorij GitHub.
Zavrnitev odgovornosti: Koda v tej objavi je namenjena samo za izobraževalne in eksperimentalne namene. Nanj se ne bi smeli zanašati pri odkrivanju lažnih novic ali napačnih informacij v proizvodnih sistemih v resničnem svetu. Za točnost ali popolnost odkrivanja lažnih novic s to kodo ni nobenih jamstev. Uporabniki morajo biti previdni in opraviti ustrezno skrbnost, preden uporabijo te tehnike v občutljivih aplikacijah.
Če želite začeti uporabljati Amazon Bedrock, obiščite Konzola Amazon Bedrock.
O avtorjih
Anamarija Todor je glavni arhitekt rešitev s sedežem v Kopenhagnu na Danskem. Svoj prvi računalnik je videla, ko je bila stara 4 leta, in od takrat nikoli ni opustila računalništva, video iger in tehnike. Delala je na različnih tehničnih vlogah, od samostojnega razvijalca, razvijalca celotnega sklada do podatkovnega inženirja, tehničnega vodje in tehničnega direktorja v različnih podjetjih na Danskem, pri čemer se je osredotočala na igralniško in oglaševalsko industrijo. V podjetju AWS je že več kot 3 leta, dela kot glavni arhitekt rešitev in se osredotoča predvsem na znanosti o življenju in AI/ML. Anamaria ima diplomo iz uporabnega inženirstva in računalništva, magisterij iz računalništva in več kot 10 let izkušenj z AWS. Ko ne dela ali igra video iger, poučuje dekleta in profesionalke, kako razumeti in najti svojo pot skozi tehnologijo.
Marcel Castro je višji arhitekt rešitev s sedežem v Oslu na Norveškem. V svoji vlogi Marcel pomaga strankam pri arhitekturi, oblikovanju in razvoju infrastrukture, optimizirane za oblak. Je član veleposlaniške ekipe AWS Generative AI Ambassador s ciljem spodbujati in podpirati stranke EMEA na njihovem potovanju generativne umetne inteligence. Ima doktorat iz računalništva na Švedskem ter magisterij in diplomo iz elektrotehnike in telekomunikacij v Braziliji.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
- PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
- vir: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/harness-large-language-models-in-fake-news-detection/
- :ima
- : je
- :ne
- :kje
- $ 100 milijonov
- $GOR
- 1
- 10
- 100
- 12
- 13
- 14
- 20
- 2022
- 21.
- 26%
- 27
- 32
- 36
- 7
- 9
- a
- sposobnost
- O meni
- nad
- AC
- akademsko
- akademske raziskave
- Akademija
- dostop
- dostopna
- dostopen
- Račun
- računi
- natančnost
- Doseči
- dosežkov
- čez
- igrati
- Ukrep
- dejavnosti
- aktivno
- akterji
- dejansko
- dodajte
- Poleg tega
- Dodatne
- napredno
- prihod
- Oglaševanje
- spet
- proti
- Agent
- agenti
- AI
- AI modeli
- AI sistemi
- AI / ML
- AL
- vsi
- omogoča
- sam
- Prav tako
- Čeprav
- Amazon
- Amazon EC2
- Amazon Web Services
- Veleposlanik
- Ameriška
- med
- zneski
- an
- Analiza
- analizirati
- Ancient
- in
- letno
- Še ena
- odgovor
- odgovori
- Antropično
- kaj
- API
- API-ji
- se prikaže
- uporaba
- aplikacije
- uporabna
- imenovan
- pristop
- pristopi
- približno
- Arhitektura
- SE
- Argument
- Argumenti
- okoli
- članek
- umetni
- Umetna inteligenca
- Umetna inteligenca (AI)
- Umetnost
- AS
- vidiki
- Ocenjevanje
- Ocene
- predpostavke
- zagotovljeno
- astronomija
- At
- Poskusi
- povečanje
- Povečana
- razširitve
- Avtomatizirano
- Na voljo
- oddano
- AWS
- AWS Cloud9
- baza
- temeljijo
- bash
- Bitka
- BE
- ker
- postanejo
- postajajo
- bilo
- pred
- vedenje
- zadaj
- počutje
- prepričanja
- poleg tega
- med
- Poleg
- pristranskosti
- Billion
- biologija
- biomedicina
- telo
- tako
- bote
- Brazilija
- prinašajo
- Broken
- vgrajeno
- poslovnež
- vendar
- by
- klic
- poziva
- CAN
- Zmogljivosti
- zmožnost
- kapaciteta
- primeru
- primeri
- Vzrok
- previdnost
- Stoletje
- verige
- verige
- izzivi
- chang
- preveriti
- kemija
- kitajski
- možnosti
- Izberite
- trdijo
- terjatve
- razred
- Razvrstitev
- jasno
- stranke
- Zapri
- Cloud9
- coaching
- Koda
- Kodiranje
- kognitivni
- zbiranje
- Kolektivna
- College
- COLUMBIA
- kombinacija
- komentarji
- Skupno
- pogosto
- skupnost
- Podjetja
- Primerjava
- dopolnilni
- dokončanje
- kompleksna
- kompleksnost
- deli
- sestavljajo
- Izračunajte
- računalnik
- Računalništvo
- Koncept
- sklenjene
- Potrdi
- Potrditev
- veznik
- Posledično
- šteje
- dosledno
- vsebuje
- Konzole
- porabijo
- Potrošniki
- poraba
- Vsebovanje
- Vsebuje
- vsebina
- ustvarjanje vsebine
- neprekinjeno
- Prispevek
- nadzor
- Nadzor
- Pogovor
- popravi
- pravilno
- strošek
- stroški
- bi
- države
- država
- ustvarjajo
- ustvaril
- ustvari
- Ustvarjanje
- Oblikovanje
- Creative
- ustvarjalnost
- Mandatno
- CTO
- Kultura
- omeji
- Trenutna
- Stranke, ki so
- datum
- Razprava
- odločitve
- opredeljen
- Določa
- Stopnja
- demokratična
- Dokazano
- dokazuje,
- dokazuje
- Danska
- Oddelek
- razporejeni
- uvajanja
- Oblikovanje
- Podrobnosti
- odkrivanje
- Odkrivanje
- Ugotovite,
- določa
- razvili
- Razvojni
- razvoju
- Razvoj
- razvoju
- Dialog
- drugačen
- skrbnosti
- smer
- razpravlja
- dezinformacija
- zaslon
- motnje
- razlikovati
- nezaupanje
- Zdravnik
- ne
- Ne
- navzdol
- dr
- pogon
- 2
- med
- e
- E&T
- vsak
- prej
- Zgodnje
- zaslužiti
- zaslužili
- Zemlja
- lažje
- lahka
- Economics
- Gospodarstvo
- izobraževalne
- vzgojitelji
- učinek
- učinkovitost
- bodisi
- odpravo
- drugje
- EMEA
- pojav
- Poudarek
- omogočanje
- končala
- inženir
- Inženiring
- izboljšave
- zagotovitev
- V
- subjekti
- entiteta
- okolje
- enakost
- napake
- zlasti
- ustanovljena
- ocenjevanje
- Tudi
- dogodki
- razvija
- Primer
- Primeri
- ekskluzivno
- Vaja
- izkušnje
- Pojasnite
- raziskuje
- Raziskano
- obsežen
- zunanja
- ekstrakt
- olajšati
- olajšano
- Dejstvo
- dejavniki
- dejstva
- FAIL
- ponaredek
- ponaredek novice
- false
- slavni
- ženska
- Polje
- boj
- polni
- končna
- finančna
- Najdi
- iskanje
- konča
- prva
- prvič
- prilagodljivost
- osredotočena
- Osredotoča
- osredotoča
- sledi
- po
- za
- obrazec
- formalno
- Forum
- Fundacija
- temeljno
- Ustanovljeno
- Okvirni
- iz
- fu
- v celoti
- funkcija
- funkcionalnost
- Games
- igre na srečo
- vrzeli
- Spol
- Enakost med spoloma
- splošno
- ustvarjajo
- ustvarila
- ustvarjajo
- generacija
- generativno
- Generativna AI
- dobili
- dekleta
- GitHub
- dana
- Go
- Cilj
- veliko
- Igrišče
- jamstva
- imel
- plezalni pas
- Imajo
- he
- slišati
- pomoč
- Pomaga
- jo
- tukaj
- visoka kvaliteta
- več
- Poudarki
- zelo
- njegov
- zgodovina
- drži
- čast
- upa
- Ohišje
- Kako
- Kako
- Vendar
- HTML
- http
- HTTPS
- človeškega
- i
- IBM
- identificirati
- if
- nezakonito
- ilustrirajte
- slike
- vpliv
- izvajati
- Izvajanje
- izvedbe
- uvoz
- Pomembno
- Impresivno
- izboljšalo
- in
- nezmožnost
- vključujejo
- vključuje
- Vključno
- Vključena
- vključuje
- povečal
- Poveča
- označuje
- individualna
- industrij
- Podatki
- obvešča
- Infrastruktura
- začetna
- vhod
- v notranjosti
- namestitev
- nameščen
- primer
- Inštitut
- Institucije
- integrirana
- Intelligence
- namen
- interakcije
- notranji
- Internet
- v
- Uvedeno
- prikliče
- vključeni
- vprašanje
- Vprašanja
- IT
- ITS
- Potovanje
- jpg
- json
- sodniki
- Kenneth
- Vedite
- znanje
- znano
- Pomanjkanje
- jezik
- velika
- Pozen
- Zadnji
- Latinski
- začela
- plast
- vodi
- vodi
- učenje
- vsaj
- zakonito
- Naj
- življenje
- Life Sciences
- kot
- omejitve
- vrstica
- Povezave
- linux
- Seznam
- Navedeno
- literatura
- LLM
- logično
- več
- iskanje
- ljubezen
- mac
- stroj
- strojno učenje
- je
- v glavnem
- vzdržuje
- velika
- Znamka
- IZDELA
- Izdelava
- upravlja
- upravljanje
- več
- Trženje
- Maska
- poveljnika
- matematični
- matematika
- največja
- Maj ..
- pomeni
- pomenilo
- mediji
- medicinski
- zdravila
- član
- člani
- Spomin
- omenjeno
- Metodologija
- Michigan
- milijonov
- mine
- Dezinformacije
- zavajajoče
- MIT
- Omiliti
- mix
- ML
- Model
- modeli
- spremenite
- več
- Najbolj
- Gibanje
- več
- my
- Imenovan
- Nasa
- nacionalni
- naravna
- Narava
- Nimate
- potrebna
- mreža
- nikoli
- Novo
- novice
- Naslednja
- št
- Nobelov nagrajenec
- norme
- Norveška
- opazen
- prenosnik
- zdaj
- Številka
- predmet
- Opazovanje
- oktober
- of
- ponujen
- pogosto
- Staro
- on
- ONE
- na spletu
- samo
- operacije
- Mnenje
- or
- Da
- izvirno
- Ostalo
- drugače
- naši
- obrisi
- oris
- izhod
- Neporavnani
- več
- Splošni
- lastne
- v lasti
- Pace
- paket
- Stran
- strani
- Papir
- parametri
- del
- mimo
- opravil
- Podaje
- Patenti
- pot
- Vzorec
- ljudje
- popolna
- Izvedite
- Osebni
- faza
- Dr.
- pojav
- filozofija
- Fizika
- kos
- ključno
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- igranje
- Točka
- politika
- mogoče
- Prispevek
- potencial
- moč
- poganja
- predstavljeni
- darila
- pritisnite
- prevladujoč
- prejšnja
- prej
- v prvi vrsti
- , ravnateljica
- Načela
- tiskanje
- Tiskarski stroji
- Predhodna
- nagrade
- problem
- Postopek
- Procesi
- proizvodnjo
- proizvodnja
- strokovnjaki
- globok
- Program
- predlaga
- predlagano
- zagotavljajo
- če
- ponudniki
- zagotavlja
- zagotavljanje
- Psihologija
- javnega
- nakup
- namene
- Python
- kakovost
- Količina
- hitro
- radio
- naključno
- območja
- uvrstitev
- hitro
- hitro
- razmerje
- dosežejo
- Reagirajo
- resnični svet
- v realnem času
- Razlog
- prejeti
- prejetih
- Recept
- Priznanje
- Priporočamo
- glejte
- nanaša
- povezane
- relativno
- pomembno
- zanesljiv
- PONOVNO
- Skladišče
- zahteva
- zahteva
- obvezna
- Raziskave
- resonira
- viri
- Odzove
- Odgovor
- odgovorov
- odgovorna
- vrnitev
- vrne
- Rich
- Tveganje
- vloga
- vloge
- kroge
- Run
- tek
- deluje
- s
- varovala
- sagemaker
- Enako
- Shrani
- Videl
- Lestvica
- <span style="color: #f7f7f7;">Šola</span>
- Tehniška
- Znanost
- ZNANOSTI
- znanstveno
- Znanstveniki
- script
- SDK
- Iskalnik
- Oddelek
- oddelki
- glej
- izbiranje
- višji
- občutljiva
- stavek
- sentiment
- Zaporedje
- Storitev
- Storitve
- nastavite
- nastavitev
- Delite s prijatelji, znanci, družino in partnerji :-)
- deli
- Delnice
- delitev
- je
- Shell
- shouldnt
- Prikaži
- Podoben
- podobno
- Enostavno
- saj
- sestra
- So
- socialna
- družbeni mediji
- družbeni
- Društvo
- Rešitev
- rešitve
- nekaj
- vir
- Izvorna koda
- Viri
- Vesolje
- napetost
- posebej
- hitrost
- namaz
- širjenje
- Stage
- standardna
- Stanford
- Univerza Stanford
- začel
- Izjava
- Izjave
- Države
- Koraki
- stop
- Storm
- Strategija
- krepitev
- Struktura
- Študenti
- študija
- kasneje
- precejšen
- Uspešno
- taka
- predlagajte
- POVZETEK
- Doplačilo
- podpora
- Preverite
- Gremo
- Švedska
- hitro
- sinteza
- sistemi
- reševanje
- Bodite
- meni
- Naloga
- Naloge
- skupina
- tehnični
- tehnika
- tehnike
- tehnološki
- Tehnologija
- telekomunikacije
- Predloga
- terminal
- Pogoji
- Test
- besedilo
- besedilno
- da
- O
- informacije
- Vir
- svet
- njihove
- Njih
- POTEM
- Tukaj.
- s tem
- zato
- te
- jih
- mislim
- tretjih oseb
- ta
- tisti,
- mislil
- skozi
- vsej
- KRAVATA
- čas
- časovnica
- do
- skupaj
- žeton
- Boni
- orodja
- usposobljeni
- usposabljanje
- Res
- Resnica
- Navodila
- dva
- Konec koncev
- podčrtano
- razumevanje
- Velika
- Združene države Amerike
- Univerze
- univerza
- neprimerljivo
- brez primere
- dokler
- nadgradnja
- naprej
- us
- uporaba
- Rabljeni
- uporabnik
- Uporabniki
- uporablja
- uporabo
- Uporaben
- vrednost
- različnih
- Popravljeno
- Verdict
- preverjeno
- preverjanje
- različica
- zelo
- preko
- Video
- video igre
- obisk
- je
- we
- web
- spletne storitve
- Dobro
- Kaj
- kdaj
- ali
- ki
- medtem
- WHO
- celoti
- zakaj
- Wikipedia
- bo
- okna
- z
- v
- ženska
- Ženske
- Zmagali
- beseda
- besede
- delo
- delal
- potek dela
- deluje
- svet
- vredno
- Napačen
- let
- Vi
- Vaša rutina za
- zefirnet