To objavo so napisali Shirsha Ray Chaudhuri, Harpreet Singh Baath, Rashmi B Pawar in Palvika Bansal iz Thomson Reuters.
Thomson Reuters (TR), globalno vsebinsko in tehnološko usmerjeno podjetje, že desetletja uporablja umetno inteligenco (AI) in strojno učenje (ML) v svojih profesionalnih informacijskih izdelkih. Thomson Reuters Labs, predana ekipa za inovacije podjetja, je bila sestavni del njegovega pionirskega dela na področju umetne inteligence in obdelave naravnega jezika (NLP). Ključni mejnik je bila uvedba Westlaw Is Natural (WIN) leta 1992. Ta tehnologija je bila ena prvih te vrste, ki je uporabljala NLP za bolj učinkovito in naravno pravno raziskovanje. Hitro naprej v leto 2023 in Thomson Reuters še naprej določa prihodnost strokovnjakov s hitrimi inovacijami, kreativnimi rešitvami in zmogljivo tehnologijo.
Uvedba generativne umetne inteligence ponuja Thomson Reutersu še eno priložnost, da sodeluje s strankami in znova izboljša način opravljanja svojega dela, tako da strokovnjakom pomaga pridobiti vpoglede in avtomatizirati poteke dela, kar jim omogoča, da svoj čas usmerijo tam, kjer je najbolj pomembno. Medtem ko Thomson Reuters premika meje tega, kar lahko generativna umetna inteligenca in druge tehnologije storijo za sodobne strokovnjake, kako izkorišča moč te tehnologije za svoje ekipe?
Thomson Reuters je močno osredotočen na ozaveščanje in razumevanje umetne inteligence med sodelavci v vsaki ekipi in na vsakem poslovnem področju. Začenši s temeljnimi načeli o tem, kaj je umetna inteligenca in kako deluje ML, zagotavlja tekoči program sej ozaveščanja o umetni inteligenci za celotno podjetje, vključno s spletnimi seminarji, gradivi za usposabljanje in panelnimi razpravami. Med temi sejami so se začele pojavljati zamisli o tem, kako bi lahko uporabili umetno inteligenco, ko so kolegi razmišljali o uporabi orodij, ki bi jim pomagala pri uporabi umetne inteligence za njihove vsakodnevne naloge in za pomoč strankam.
V tem prispevku razpravljamo o tem, kako so Thomson Reuters Labs ustvarili Open Arena, igrišče Thomson Reuters za velik jezikovni model (LLM) za celotno podjetje, ki je bilo razvito v sodelovanju z AWS. Prvotni koncept je nastal na hackathonu AI/ML, ki sta ga podprla Simone Zucchet (arhitekt rešitev AWS) in Tim Precious (vodja računa AWS) in je bil razvit v produkcijo z uporabo storitev AWS v manj kot 6 tednih s podporo AWS. Storitve, ki jih upravlja AWS, kot npr AWS Lambda, Amazon DynamoDBin Amazon SageMaker, kot tudi vnaprej zgrajeni Hugging Face Deep Learning Containers (DLC) so prispevali k hitrosti inovacij. Open Arena je pomagala odpreti eksperimentiranje z generativno umetno inteligenco v celotnem podjetju v varnem in nadzorovanem okolju.
Če se potopimo globlje, je Open Arena spletno igrišče, ki uporabnikom omogoča eksperimentiranje z naraščajočim naborom orodij, omogočenih z LLM-ji. To zagotavlja neprogramski dostop za zaposlene v Thomson Reuters, ki nimajo izkušenj s kodiranjem, vendar želijo raziskati umetnost možnega z generativno umetno inteligenco pri TR. Open Arena je bila razvita za pridobivanje hitrih odgovorov iz več sklopov korpusov, na primer za agente za podporo strankam, rešitve za pridobivanje hitrih odgovorov s spletnih mest, rešitve za povzemanje in preverjanje točk v dokumentu in še veliko več. Zmogljivosti Open Arena še naprej rastejo, saj izkušnje zaposlenih v podjetju Thomson Reuters spodbujajo nove ideje in ko se pojavljajo novi trendi na področju generativne umetne inteligence. Vse to olajša modularna brezstrežniška arhitektura AWS, ki podpira rešitev.
Zasnova odprte arene
Cilj Thomson Reuters je bil jasen: zgraditi varno, varno in uporabniku prijazno platformo – »odprto areno« – kot igrišče za celotno podjetje. Tukaj notranje ekipe ne samo da bi lahko raziskovale in testirale različne LLM-je, razvite v podjetju, in tiste iz odprtokodne skupnosti, na primer s partnerstvom AWS in Hugging Face, ampak tudi odkrile edinstvene primere uporabe z združitvijo zmogljivosti LLM-jev s Thomson Reuters obsežni podatki podjetja. Tovrstna platforma bi povečala sposobnost ekip za ustvarjanje inovativnih rešitev, izboljšanje izdelkov in storitev, ki bi jih Thomson Reuters lahko ponudil svojim strankam.
Predvidena platforma Open Arena bi služila raznolikim ekipam znotraj Thomson Reuters po vsem svetu in jim zagotovila igrišče za prosto interakcijo z LLM-ji. Zmožnost te interakcije v nadzorovanem okolju bi ekipam omogočila, da odkrijejo nove aplikacije in metodologije, ki morda ne bi bile očitne pri manj neposrednem sodelovanju s temi kompleksnimi modeli.
Gradnja odprte arene
Gradnja Open Arena je bil večplasten proces. Naš cilj je bil izkoristiti zmogljivosti brezstrežniških storitev AWS in storitev ML, da bi oblikovali rešitev, ki bi zaposlenim Thomson Reuters nemoteno omogočila eksperimentiranje z najnovejšimi LLM-ji. Videli smo potencial teh storitev ne samo za zagotavljanje razširljivosti in upravljanja, temveč tudi za zagotavljanje stroškovne učinkovitosti.
Pregled rešitev
Od ustvarjanja robustnega okolja za uvajanje in natančno prilagajanje modela do zagotavljanja natančnega upravljanja podatkov in zagotavljanja brezhibne uporabniške izkušnje, je TR potreboval vsak vidik za integracijo z več storitvami AWS. Arhitektura Open Arene je bila zasnovana tako, da je celovita, a intuitivna in uravnoveša kompleksnost z enostavno uporabo. Naslednji diagram ponazarja to arhitekturo.
SageMaker je služil kot hrbtenica, olajšal je uvajanje modela kot končne točke SageMaker in zagotovil robustno okolje za natančno nastavitev modelov. Izkoristili smo Hugging Face on SageMaker DLC, ki ga ponuja AWS, da bi izboljšali naš postopek uvajanja. Poleg tega smo uporabili SageMaker Hugging Face Inference Toolkit in knjižnico Accelerate za pospešitev postopka sklepanja in učinkovito obvladovanje zahtev izvajanja zapletenih modelov, ki zahtevajo veliko virov. Ta celovita orodja so bila ključnega pomena pri zagotavljanju hitre in brezhibne uvedbe naših LLM. Lambda funkcije, ki jih sproži Amazon API Gateway, je upravljal API-je in zagotavljal natančno predprocesiranje in naknadno obdelavo podatkov.
V našem prizadevanju za brezhibno uporabniško izkušnjo smo sprejeli varen prehod API za povezavo sprednjega dela, ki gostuje v Preprosta storitev shranjevanja Amazon (Amazon S3) v zaledje Lambda. Sprednji del smo uvedli kot statično spletno mesto na vedru S3, ki zagotavlja avtentikacijo uporabnikov s pomočjo Amazon CloudFront in mehanizem enotne prijave našega podjetja.
Open Arena je bila zasnovana za brezhibno integracijo z več LLM prek API-jev REST. To je zagotovilo, da je bila platforma dovolj prilagodljiva, da se je lahko hitro odzvala in integrirala, ko so bili razviti in izdani novi najsodobnejši modeli v hitro razvijajočem se generativnem prostoru umetne inteligence. Od samega začetka je bila Open Arena zasnovana tako, da zagotavlja varno in varno igrišče za podjetja z umetno inteligenco/ML, tako da lahko zaposleni v Thomson Reuters eksperimentirajo s katerim koli najsodobnejšim LLM takoj, ko so izpuščeni. Uporaba modelov Hugging Face na SageMakerju je ekipi omogočila natančno nastavitev modelov v varnem okolju, ker so vsi podatki šifrirani in ne zapustijo virtualnega zasebnega oblaka (VPC), kar zagotavlja, da podatki ostanejo zasebni in zaupni.
DynamoDB, naša izbrana storitev baze podatkov NoSQL, je učinkovito shranila in upravljala široko paleto podatkov, vključno z uporabniškimi poizvedbami, odgovori, odzivnimi časi in uporabniškimi podatki. Da bi poenostavili proces razvoja in uvajanja, smo zaposlili AWS CodeBuild in AWS CodePipeline za neprekinjeno integracijo in neprekinjeno dostavo (CI/CD). Spremljanje infrastrukture in zagotavljanje njenega optimalnega delovanja smo omogočili s amazoncloudwatch, ki je zagotovil nadzorne plošče po meri in obsežne zmožnosti beleženja.
Razvoj in integracija modela
Srce Open Arene je njena raznolika ponudba LLM-jev, ki obsega tako odprtokodne kot lastno razvite modele. Ti modeli so bili natančno prilagojeni, da zagotavljajo odzive po posebnih pozivih uporabnika.
Eksperimentirali smo z različnimi LLM-ji za različne primere uporabe v Open Areni, vključno s Flan-T5-XL, Open Assistant, MPT, Falcon in natančno nastavljenim Flan-T5-XL na razpoložljivih odprtokodnih nizih podatkov z uporabo natančnega prilagajanja parametrov. tehnika. Za eksperimentiranje z različnimi tehnikami kvantizacije smo uporabili integracijo bitsandbytes iz Hugging Face. To nam je omogočilo optimizacijo naših LLM-jev za izboljšano zmogljivost in učinkovitost ter utrlo pot še večjim inovacijam. Pri izbiri modela kot zaledja za temi primeri uporabe smo upoštevali različne vidike, na primer, kako je videti delovanje teh modelov pri nalogah NLP, ki so pomembne za Thomson Reuters. Poleg tega smo morali upoštevati inženirske vidike, kot so naslednji:
- Povečana učinkovitost pri gradnji aplikacij z LLM – Hitra integracija in uvajanje najsodobnejših LLM-jev v naše aplikacije in delovne obremenitve, ki se izvajajo na AWS, z uporabo znanih kontrol in integracij z globino in širino AWS
- Varna prilagoditev – Zagotavljanje, da vsi podatki, ki se uporabljajo za natančno nastavitev LLM, ostanejo šifrirani in ne zapustijo VPC
- prilagodljivost – Možnost izbire med širokim izborom domačih in odprtokodnih LLM AWS, da poiščete pravi model za naše raznolike primere uporabe
Postavljali smo vprašanja, kot je, ali so višji stroški večjih modelov upravičeni s precejšnjim povečanjem zmogljivosti? Ali lahko ti modeli obravnavajo dolge dokumente?
Naslednji diagram ponazarja našo arhitekturo modela.
Te modele smo ocenjevali glede na predhodne vidike odprtokodnih pravnih podatkovnih nizov in notranjih podatkovnih nizov Thomson Reuters, da bi jih ocenili za posebne primere uporabe.
Za primere uporabe na podlagi vsebine (izkušnje, ki zahtevajo odgovore iz določenega korpusa) imamo a pridobivanje razširjene generacije (RAG), ki bo pridobil najbolj ustrezno vsebino glede na poizvedbo. V takšnih cevovodih so dokumenti razdeljeni na dele, nato pa se ustvarijo vdelave in shranijo v OpenSearch. Da bi dobili dokumente ali dele z najboljšim ujemanjem, uporabljamo pristop pridobivanja/ponovnega razvrščanja, ki temelji na modelih dvojnega in navzkrižnega kodiranja. Pridobljeno najboljše ujemanje se nato posreduje kot vhod v LLM skupaj s poizvedbo, da se ustvari najboljši odgovor.
Integracija interne vsebine podjetja Thomson Reuters z izkušnjo LLM je bila ključnega pomena pri omogočanju uporabnikom, da iz teh modelov pridobijo ustreznejše in pronicljive rezultate. Še pomembneje je, da je med vsako ekipo sprožilo ideje o možnostih sprejetja rešitev, ki podpirajo AI, v njihovih poslovnih delovnih tokovih.
Ploščice Open Arena: olajšanje interakcije z uporabniki
Open Arena uporablja uporabniku prijazen vmesnik, zasnovan z vnaprej nastavljenimi ploščicami za omogočanje za vsako izkušnjo, kot je prikazano na naslednjem posnetku zaslona. Te ploščice služijo kot vnaprej nastavljene interakcije, ki ustrezajo posebnim zahtevam uporabnikov.
Ploščica Eksperimentiraj z odprtokodnim LLM na primer odpre kanal za interakcijo, podoben klepetu, z odprtokodnimi LLM.
Ploščica Vprašaj svoj dokument omogoča uporabnikom, da naložijo dokumente in postavijo specifična vprašanja v zvezi z vsebino študija LLM. Ploščica Eksperimentiraj s povzemanjem omogoča uporabnikom, da velike količine besedila predelajo v jedrnate povzetke, kot je prikazano na naslednjem posnetku zaslona.
Te ploščice poenostavljajo uporabniško uporabo delovnih rešitev, ki podpirajo AI, in proces navigacije znotraj platforme, spodbujajo ustvarjalnost in spodbujajo odkrivanje inovativnih primerov uporabe.
Vpliv Odprte arene
Začetek odprte arene je pomenil pomemben mejnik na poti Thomson Reuters k spodbujanju kulture inovacij in sodelovanja. Uspeh platforme je bil neizpodbiten, njene prednosti pa so hitro postale očitne v celotnem podjetju.
Intuitivna zasnova Open Arene, ki temelji na klepetu, ne zahteva posebnega tehničnega znanja, zaradi česar je dostopna različnim ekipam in različnim delovnim mestom po vsem svetu. Ta enostavna uporaba je povečala stopnjo angažiranosti, spodbudila več uporabnikov k raziskovanju platforme in razkrila inovativne primere uporabe.
V manj kot enem mesecu je Open Arena poskrbela za več kot 1,000 mesečnih internih uporabnikov iz globalnega odtisa TR, s povprečnim časom interakcije 5 minut na uporabnika. S ciljem spodbujanja internega eksperimentiranja TR LLM in množičnega ustvarjanja primerov uporabe LLM je uvedba Open Arene povzročila pritok novih primerov uporabe, ki učinkovito izkoriščajo moč LLM-jev v kombinaciji z obsežnimi viri podatkov Thomson Reuters.
Tukaj so nekateri naši uporabniki povedali o Open Areni:
»Open Arena daje zaposlenim iz vseh delov podjetja priložnost, da na praktičen, praktičen način eksperimentirajo z LLM. Eno je brati o orodjih AI, drugo pa jih uporabljati sam. Ta platforma spodbuja naša prizadevanja za učenje AI v Thomson Reuters.«
– Abby Pinto, vodja rešitev za razvoj talentov, People Function
»OA (Open Arena) mi je omogočil eksperimentiranje z zapletenimi težavami pri prevajanju novic za nemško jezikovno službo Reuters, ki jih običajna prevajalska programska oprema ne zmore, in to v varnem okolju, kjer lahko uporabljam naše dejanske zgodbe brez strahu pred uhajanje podatkov. Ekipa, ki stoji za OA, se je neverjetno odzivala na predloge za nove funkcije, kar je storitev, o kateri lahko samo sanjate z drugo programsko opremo.«
– Scot W. Stevenson, višji dopisnik Breaking News za nemško jezikovno službo, Berlin, Nemčija
»Ko sem uporabljal Open Areno, sem dobil idejo, da bi zgradil podoben vmesnik za naše ekipe agentov za podporo strankam. To igrišče nam je pomagalo ponovno zamisliti možnosti z GenAI.”
– Marcel Batista, Gerente de Servicos, Operations Customer Service & Support
»Open Arena, ki jo poganjajo brezstrežniške storitve AWS, Amazon SageMaker in Hugging Face, nam je pomagala, da smo svojim kolegom hitro razkrili najsodobnejše LLM-je in generativna orodja AI, kar je pomagalo spodbujati inovacije v celotnem podjetju.«
– Shirsha Ray Chaudhuri, direktor, raziskovalni inženiring, Thomson Reuters Labs
V širšem obsegu je imela uvedba Open Arene velik vpliv na podjetje. To ni samo povečalo ozaveščenosti zaposlenih o AI, temveč je spodbudilo tudi duh inovativnosti in sodelovanja. Platforma je združila ekipe, da bi raziskovale, eksperimentirale in ustvarjale ideje ter tako spodbujale okolje, v katerem bi revolucionarne koncepte lahko spremenili v resničnost.
Poleg tega je Open Arena pozitivno vplivala na storitve in izdelke Thomson Reuters AI. Platforma je služila kot peskovnik za umetno inteligenco, kar ekipam omogoča, da identificirajo in izboljšajo aplikacije umetne inteligence, preden jih vključijo v našo ponudbo. Posledično je to pospešilo razvoj in izboljšanje storitev umetne inteligence Thomson Reuters, ki strankam zagotavlja rešitve, ki se nenehno razvijajo in so v ospredju tehnološkega napredka.
zaključek
V hitrem svetu umetne inteligence je ključnega pomena, da še naprej napredujemo, in Thomson Reuters je zavezan k temu. Ekipa, ki stoji za Open Areno, nenehno dela na dodajanju več funkcij in izboljšanju zmogljivosti platforme z uporabo storitev AWS, kot je Amazon Bedrock in Amazon SageMaker Jumpstart, s čimer zagotavljamo, da ostane dragocen vir za naše ekipe. Ko gremo naprej, želimo slediti hitro razvijajoči se pokrajini generativne umetne inteligence in magistrskih študijev. AWS zagotavlja storitve, potrebne za TR, da drži korak z nenehno razvijajočim se generativnim področjem umetne inteligence.
Poleg stalnega razvoja platforme Open Arena aktivno delamo na produkciji množice primerov uporabe, ki jih ustvari platforma. To nam bo omogočilo, da našim strankam ponudimo še bolj napredne in učinkovite rešitve AI, prilagojene njihovim posebnim potrebam. Poleg tega bomo še naprej spodbujali kulturo inovacij in sodelovanja, kar bo našim ekipam omogočilo raziskovanje novih zamisli in aplikacij za tehnologijo umetne inteligence.
Ko se podajamo na to razburljivo potovanje, smo prepričani, da bo imela Open Arena ključno vlogo pri spodbujanju inovacij in sodelovanja v Thomson Reuters. Če ostanemo v ospredju napredka AI, bomo zagotovili, da se bodo naši izdelki in storitve še naprej razvijali in izpolnjevali nenehno spreminjajoče se zahteve naših strank.
O avtorjih
Shirsha Ray Chaudhuri (Direktorica, raziskovalni inženiring) vodi ekipo ML Engineering v Bangaloreju za Thomson Reuters Labs, kjer vodi razvoj in uvajanje dobro arhitekturnih rešitev v AWS in drugih platformah v oblaku za projekte ML, ki spodbujajo učinkovitost in vrednost funkcij, ki jih poganja AI. v izdelkih, platformah in poslovnih sistemih Thomson Reuters. Sodeluje s skupnostmi na področju umetne inteligence za dobre projekte z družbenim vplivom in na področju tehnologije za D&I. Rada se povezuje z ljudmi, ki uporabljajo umetno inteligenco in sodobno tehnologijo za gradnjo boljšega sveta, ki je bolj vključujoč, bolj digitalen in skupaj za boljši jutri.
Harpreet Singh Baath je višji inženir za oblak in razvoj pri Thomson Reuters Labs, kjer pomaga raziskovalnim inženirjem in znanstvenikom pri razvoju rešitev za strojno učenje na platformah v oblaku. Z več kot 6-letnimi izkušnjami Harpreetovo strokovno znanje obsega arhitekture v oblaku, avtomatizacijo, kontejnerizacijo, omogočanje praks DevOps in optimizacijo stroškov. Navdušen je nad učinkovitostjo in stroškovno učinkovitostjo, saj zagotavlja, da so viri v oblaku optimalno izkoriščeni.
Rashmi B Pawar je inženir strojnega učenja pri Thomson Reuters. Ima precejšnje izkušnje pri produkciji modelov, vzpostavljanju sklepanja in ustvarjanju cevovodov za usposabljanje, prilagojenih za različne aplikacije strojnega učenja. Poleg tega ima veliko strokovnega znanja pri vključevanju delovnih tokov strojnega učenja v obstoječe sisteme in izdelke.
Palvika Bansal je pridruženi znanstvenik za uporabne raziskave pri Thomson Reuters. Delala je na projektih v različnih sektorjih za reševanje poslovnih težav za stranke z uporabo AI/ML. Je zelo strastna do svojega dela in navdušena nad novimi izzivi. Poleg službe rada potuje, kuha in bere.
Simone Zucchet je višji arhitekt rešitev pri AWS. S skoraj desetletnimi izkušnjami kot arhitektka oblakov Simone uživa v delu na inovativnih projektih, ki pomagajo spremeniti način, na katerega organizacije pristopajo k poslovnim težavam. Pomaga podpirati velike poslovne stranke pri AWS in je del strojnega učenja TFC. Zunaj poklicnega življenja se rad ukvarja z avtomobili in fotografijo.
Heiko Hotz je višji arhitekt rešitev za umetno inteligenco in strojno učenje s posebnim poudarkom na obdelavi naravnega jezika, velikih jezikovnih modelih in generativni umetni inteligenci. Pred to vlogo je bil vodja podatkovne znanosti za Amazonovo službo za stranke v EU. Heiko pomaga našim strankam, da so uspešne na njihovem potovanju AI/ML na AWS in je sodeloval z organizacijami v številnih panogah, vključno z zavarovalništvom, finančnimi storitvami, mediji in zabavo, zdravstvom, komunalnimi storitvami in proizvodnjo. V prostem času Heiko čim več potuje.
João Moura je specialist za rešitve AI/ML pri AWS s sedežem v Španiji. Strankam pomaga pri usposabljanju modelov globokega učenja in optimizaciji sklepanja ter širše pri gradnji obsežnih platform ML na AWS. Je tudi aktiven zagovornik strojne opreme, specializirane za ML, in rešitev ML z nizko kodo.
Georgios Schinas je specializirani arhitekt rešitev za AI/ML v regiji EMEA. Sedež ima v Londonu in tesno sodeluje s strankami v Veliki Britaniji in na Irskem. Georgios strankam pomaga oblikovati in uvajati aplikacije za strojno učenje v produkciji na AWS, s posebnim zanimanjem za prakse MLOps in strankam omogoča izvajanje strojnega učenja v velikem obsegu. V prostem času rad potuje, kuha in se druži s prijatelji in družino.
- 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. Avtomobili/EV, Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
- PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
- ChartPrime. Izboljšajte svojo igro trgovanja s ChartPrime. Dostopite tukaj.
- BlockOffsets. Posodobitev okoljskega offset lastništva. Dostopite tukaj.
- vir: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-thomson-reuters-developed-open-arena-an-enterprise-grade-large-language-model-playground-in-under-6-weeks/
- :ima
- : je
- :ne
- :kje
- 000
- 1
- 100
- 2023
- 7
- a
- sposobnost
- O meni
- pospeši
- pospešeno
- dostop
- dostopen
- Račun
- čez
- aktivna
- aktivno
- dejanska
- dodajte
- Poleg tega
- sprejet
- Sprejem
- napredovanje
- napredno
- napredovanje
- napredek
- napredovanje
- spet
- proti
- agenti
- AI
- AI in strojno učenje
- Storitve AI
- AI / ML
- Cilj
- Namerjen
- vsi
- omogočajo
- dovoljene
- Dovoli
- omogoča
- skupaj
- Prav tako
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- med
- med
- an
- in
- Še ena
- odgovori
- kaj
- API
- API-ji
- očitno
- aplikacije
- uporabna
- pristop
- Arhitektura
- SE
- OBMOČJE
- Arena
- Umetnost
- umetni
- Umetna inteligenca
- Umetna inteligenca (AI)
- AS
- vidik
- vidiki
- oceniti
- Pomočnik
- Sodelavec
- izbor
- At
- Povečana
- Preverjanje pristnosti
- avtomatizirati
- Avtomatizacija
- Na voljo
- povprečenje
- zavest
- AWS
- Hrbtenica
- Backend
- ozadje
- uravnoteženje
- temeljijo
- BE
- ker
- postajajo
- bilo
- pred
- zadaj
- Prednosti
- Berlin
- BEST
- Boljše
- Povečana
- tako
- Meje
- širina
- Breaking
- breaking news
- širši
- splošno
- prinesel
- izgradnjo
- Building
- poslovni
- vendar
- by
- klic
- prišel
- CAN
- Zmogljivosti
- začetnica
- avtomobili
- primeri
- poskrbi
- izzivi
- priložnost
- Channel
- Izberite
- izbran
- jasno
- stranke
- Zapri
- tesno
- Cloud
- Kodiranje
- sodelovanje
- sodelavci
- kombinirani
- storjeno
- skupnosti
- skupnost
- podjetje
- Podjetja
- kompleksna
- kompleksnost
- celovito
- Koncept
- koncepti
- zgoščeno
- Prepričani
- Connect
- Posledično
- Razmislite
- velika
- šteje
- nenehno
- poraba
- Zabojniki
- vsebina
- naprej
- se nadaljuje
- neprekinjeno
- prispevali
- nadzorom
- Nadzor
- konvencionalne
- strošek
- bi
- obrti
- ustvaril
- Ustvarjanje
- Oblikovanje
- Creative
- ustvarjalnost
- ključnega pomena
- Kultura
- po meri
- stranka
- Za stranke
- Pomoč strankam
- Stranke, ki so
- customization
- vrhunsko
- nadzorne plošče
- datum
- Upravljanje podatkov
- znanost o podatkih
- Baze podatkov
- nabor podatkov
- iz dneva v dan
- desetletja
- namenjen
- globoko
- globoko učenje
- globlje
- opredeliti
- poda
- dostavo
- dostava
- zahteve
- razporedi
- razporejeni
- uvajanja
- uvajanje
- globina
- Oblikovanje
- zasnovan
- Razvoj
- razvili
- Razvoj
- drugačen
- digitalni
- neposredna
- Direktor
- odkriti
- Odkritje
- razpravlja
- Razprave
- razne
- do
- dokument
- Dokumenti
- ne
- Ne
- tem
- dont
- pripravi
- sanje
- pogon
- vožnjo
- med
- vsak
- enostavnost
- Enostavnost uporabe
- učinkovito
- učinkovitosti
- učinkovite
- učinkovito
- prizadevanja
- vkrcati
- EMEA
- pojavljajo
- zaposleni
- Zaposleni
- omogočajo
- omogočena
- omogoča
- omogočanje
- spodbujanje
- šifriran
- konec
- sodelovanje
- inženir
- Inženiring
- Inženirji
- okrepi
- okrepljeno
- dovolj
- zagotovitev
- zagotoviti
- Podjetje
- podjetniškega razreda
- Zabava
- navdušeni
- okolje
- vzpostavitev
- EU
- ocenjevanje
- Tudi
- VEDNO
- vedno spreminjajoče se
- Tudi vsak
- očitno
- razvijajo
- razvija
- zanimivo
- obstoječih
- izkušnje
- Doživetja
- poskus
- strokovno znanje
- raziskuje
- obsežen
- ekstrakt
- Obraz
- olajšano
- olajšanje
- seznanjeni
- družina
- FAST
- hitro tempu
- strah
- Lastnosti
- Polje
- finančna
- finančne storitve
- Najdi
- prva
- prilagodljiv
- Osredotočite
- osredotočena
- po
- Odtis
- za
- ospredju
- Naprej
- Spodbujati
- gojenje
- prijatelji
- iz
- spredaj
- Prednji del
- delovanje
- funkcije
- Poleg tega
- Prihodnost
- zaslužek
- Prehod
- ustvarjajo
- ustvarila
- generativno
- Generativna AI
- nemški
- dobili
- daje
- Globalno
- Globalno
- globus
- Cilj
- dobro
- več
- prelomni
- Grow
- Pridelovanje
- maraton hekanja
- imel
- ročaj
- hands-on
- strojna oprema
- plezalni pas
- Dovoljenje
- Imajo
- he
- Glava
- glave
- zdravstveno varstvo
- Srce
- pomoč
- pomagal
- pomoč
- Pomaga
- jo
- tukaj
- več
- zelo
- njegov
- gostila
- Kako
- Kako
- HTML
- http
- HTTPS
- i
- Ideja
- Ideje
- identificirati
- vžig
- ponazarja
- vpliv
- izboljšanju
- in
- začetek
- Vključno
- Vključno
- vključujoč
- povečal
- neverjetno
- industrij
- vplivajo
- priliv
- Podatki
- Infrastruktura
- Inovacije
- Ekipa za inovacije
- inovativne
- vhod
- pronicljiv
- vpogledi
- primer
- instrumental
- zavarovanje
- integral
- integrirati
- Povezovanje
- integracija
- integracije
- Intelligence
- interakcijo
- interakcije
- interakcije
- obresti
- vmesnik
- notranji
- v
- Predstavitev
- intuitivno
- Irska
- IT
- ITS
- Job
- Potovanje
- jpg
- samo
- Imejte
- Ključne
- ključni mejnik
- Otrok
- znanje
- Labs
- Pokrajina
- jezik
- velika
- obsežne
- večja
- Zadnji
- kosilo
- vodi
- vodi
- puščanje
- učenje
- pustite
- Led
- Pravne informacije
- manj
- ravni
- Knjižnica
- življenje
- kot
- LLM
- sečnja
- London
- Long
- Poglej
- izgleda kot
- ljubi
- stroj
- strojno učenje
- je
- Izdelava
- upravlja
- upravljanje
- upravitelj
- proizvodnja
- več
- označeno
- Stave
- materiali
- Zadeve
- me
- Mehanizem
- mediji
- Srečati
- združitev
- metodologije
- natančen
- morda
- mejnik
- Minute
- ML
- MLOps
- Model
- modeli
- sodobna
- Modularna
- spremljanje
- mesec
- mesečno
- več
- učinkovitejše
- Najbolj
- premikanje
- premikaj se naprej
- veliko
- več
- Množica
- materni
- naravna
- Obdelava Natural Language
- ostalo
- potrebna
- potrebe
- mreža
- Novo
- Nove funkcije
- novice
- nlp
- št
- Cilj
- of
- ponudba
- ponujen
- Ponudbe
- on
- enkrat
- ONE
- v teku
- samo
- odprite
- open source
- Odpre
- operacije
- Priložnost
- optimalna
- optimizacija
- Optimizirajte
- or
- organizacije
- izvirno
- Ostalo
- naši
- ven
- zunaj
- več
- lastne
- Pace
- plošča
- panelne razprave
- parameter
- del
- zlasti
- Partnerstvo
- deli
- opravil
- strastno
- Tlakovanje
- ljudje
- za
- Izvedite
- performance
- fotografija
- Pionirstvo
- plinovod
- ključno
- Kraj
- platforma
- Platforme
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- Predvajaj
- točke
- pozitiven
- možnosti
- mogoče
- Prispevek
- potencial
- moč
- poganja
- močan
- Praktično
- vaje
- Precious
- Načela
- Predhodna
- zasebna
- Težave
- Postopek
- obravnavati
- proizvodnja
- Izdelki
- strokovni
- strokovnjaki
- globok
- Program
- projekti
- zagovornik
- zagotavljajo
- če
- zagotavlja
- zagotavljanje
- potiska
- poizvedbe
- iskanje
- vprašanja
- Hitri
- hitro
- hitro
- hitro
- RAY
- Reagirajo
- Preberi
- reading
- Reality
- izboljšati
- okolica
- povezane
- sprosti
- ustreznost
- pomembno
- ostanki
- obvezna
- Zahteve
- Raziskave
- vir
- virov intenzivno
- viri
- Odgovor
- odgovorov
- odziven
- REST
- Rezultati
- Reuters
- Pravica
- robusten
- vloga
- vloge
- Valjanje
- Run
- tek
- varna
- sagemaker
- peskovnik
- Videl
- pravijo,
- Prilagodljivost
- Lestvica
- Znanost
- Znanstvenik
- Znanstveniki
- brezšivne
- brez težav
- Sektorji
- zavarovanje
- izbiranje
- izbor
- višji
- služijo
- Brez strežnika
- Storitev
- Storitve
- sej
- nastavite
- Kompleti
- več
- je
- pokazale
- pomemben
- Podoben
- Enostavno
- poenostavitev
- sam
- spletna stran
- So
- družbeni
- Software
- Rešitev
- rešitve
- SOLVE
- nekaj
- vir
- Vesolje
- Španija
- razponi
- posebna
- specialist
- specifična
- Poraba
- Duh
- po delih
- začel
- Začetek
- state-of-the-art
- shranjevanje
- shranjeni
- zgodbe
- racionalizirati
- uspeh
- uspešno
- taka
- Povzamemo
- podpora
- Podprti
- Površina
- sistemi
- prilagojene
- ob
- talent
- Naloge
- skupina
- Skupine
- tech
- tehnični
- tehnike
- tehnološki
- Tehnologije
- Tehnologija
- Test
- da
- O
- Prihodnost
- UK
- njihove
- Njih
- POTEM
- te
- jih
- stvar
- ta
- Thomson Reuters
- tisti,
- skozi
- Tim
- čas
- krat
- do
- skupaj
- jutri
- Orodje
- orodja
- proti
- usposabljanje
- Transform
- prevod
- Potovanje
- potovanja
- Trends
- sprožilo
- Obrnjen
- Uk
- odkrijte
- pod
- razumevanje
- edinstven
- odklepanje
- razkrivanje
- us
- uporaba
- Rabljeni
- uporabnik
- Uporabniška izkušnja
- Uporabniku prijazen
- Uporabniki
- uporabo
- javne gospodarske službe
- uporablja
- dragocene
- vrednost
- raznolikost
- različnih
- Popravljeno
- preverjanje
- Virtual
- prostornine
- W
- želeli
- je
- način..
- we
- web
- spletne storitve
- Web-Based
- Webinars
- spletne strani
- Weeks
- Dobro
- so bili
- Kaj
- Kaj je
- kdaj
- ki
- medtem
- WHO
- široka
- bo
- zmago
- z
- v
- brez
- delo
- delal
- delovnih tokov
- deluje
- deluje
- svet
- bi
- let
- še
- Vi
- Vaša rutina za
- sami
- zefirnet