ข่าวปลอม หมายถึง ข่าวที่สื่อหรือรวมข้อมูลที่เป็นเท็จ ปลอมแปลง หรือจงใจทำให้เข้าใจผิด เกิดขึ้นตั้งแต่ช่วงแรกของการพิมพ์ การแพร่กระจายอย่างรวดเร็วของข่าวปลอมและข้อมูลบิดเบือนทางออนไลน์ไม่เพียงแต่เป็นการหลอกลวงต่อสาธารณชนเท่านั้น แต่ยังส่งผลกระทบอย่างลึกซึ้งต่อสังคม การเมือง เศรษฐกิจ และวัฒนธรรมอีกด้วย ตัวอย่างได้แก่:
- ปลูกฝังความไม่ไว้วางใจในสื่อ
- บั่นทอนกระบวนการประชาธิปไตย
- การเผยแพร่วิทยาศาสตร์เท็จหรือน่าอดสู (เช่น การเคลื่อนไหวต่อต้าน Vax)
ความก้าวหน้าในปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ทำให้การพัฒนาเครื่องมือสำหรับการสร้างและแชร์ข่าวปลอมง่ายยิ่งขึ้น ตัวอย่างแรกๆ ได้แก่ โซเชียลบอทขั้นสูงและบัญชีอัตโนมัติที่เพิ่มพลังให้กับการแพร่กระจายข่าวปลอมในช่วงแรก โดยทั่วไปแล้ว ไม่ใช่เรื่องเล็กน้อยที่สาธารณชนจะตัดสินว่าบัญชีดังกล่าวเป็นคนหรือบอท นอกจากนี้ โซเชียลบอทไม่ใช่เครื่องมือที่ผิดกฎหมาย และบริษัทหลายแห่งซื้อบอทเหล่านี้อย่างถูกกฎหมายโดยเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ทางการตลาด ดังนั้นจึงไม่ง่ายเลยที่จะควบคุมการใช้โซเชียลบอทอย่างเป็นระบบ
การค้นพบล่าสุดในด้าน Generative AI ทำให้สามารถสร้างเนื้อหาที่เป็นข้อความได้อย่างรวดเร็วอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อนด้วยความช่วยเหลือของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) LLM เป็นโมเดลข้อความ AI เชิงสร้างสรรค์ที่มีพารามิเตอร์มากกว่า 1 พันล้านพารามิเตอร์ และอำนวยความสะดวกในการสังเคราะห์ข้อความคุณภาพสูง
ในโพสต์นี้ เราจะสำรวจวิธีที่คุณสามารถใช้ LLM เพื่อจัดการกับปัญหาการตรวจจับข่าวปลอมที่แพร่หลาย เราขอแนะนำว่า LLM มีความก้าวหน้าเพียงพอสำหรับงานนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากมีการปรับปรุงเทคนิคการแจ้งเตือน เช่น ห่วงโซ่แห่งความคิด และ เกิดปฏิกิริยา ใช้ร่วมกับเครื่องมือในการสืบค้นข้อมูล
เราแสดงให้เห็นสิ่งนี้โดยการสร้าง หลังเชน แอปพลิเคชันที่แจ้งข่าวแก่ผู้ใช้ว่าบทความนั้นจริงหรือปลอมโดยใช้ภาษาธรรมชาติ วิธีแก้ปัญหาก็ใช้ อเมซอน เบดร็อคซึ่งเป็นบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบที่ทำให้โมเดลพื้นฐาน (FM) จาก Amazon และผู้ให้บริการโมเดลบุคคลที่สามสามารถเข้าถึงได้ผ่านทาง คอนโซลการจัดการ AWS และ API
LLM และข่าวปลอม
ปรากฏการณ์ข่าวปลอมเริ่มพัฒนาอย่างรวดเร็วด้วยการถือกำเนิดของอินเทอร์เน็ตและโดยเฉพาะโซเชียลมีเดีย (Nielsen และคณะ, 2017). บนโซเชียลมีเดีย สามารถแชร์ข่าวปลอมได้อย่างรวดเร็วในเครือข่ายของผู้ใช้ ส่งผลให้สาธารณชนเกิดความเห็นร่วมกันที่ผิด นอกจากนี้ ผู้คนมักเผยแพร่ข่าวปลอมอย่างหุนหันพลันแล่น โดยไม่สนใจข้อเท็จจริงของเนื้อหาหากข่าวดังกล่าวสอดคล้องกับบรรทัดฐานส่วนบุคคล (Tsipursky และคณะ 2018). การวิจัยในสาขาสังคมศาสตร์ได้เสนอแนะว่าอคติทางการรับรู้ (อคติในการยืนยัน ผลของ bandwagon และอคติในการเลือกสนับสนุน) เป็นหนึ่งในปัจจัยที่สำคัญที่สุดในการตัดสินใจอย่างไม่มีเหตุผลทั้งในด้านการสร้างและการบริโภคข่าวปลอม (คิมและคณะ 2021). นอกจากนี้ยังบอกเป็นนัยว่าผู้บริโภคข่าวแบ่งปันและใช้ข้อมูลเพียงเพื่อเสริมสร้างความเชื่อของตนเท่านั้น
พลังของ generative AI ในการผลิตเนื้อหาที่เป็นข้อความและเนื้อหาที่หลากหลายอย่างรวดเร็วอย่างที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน ทำให้ปัญหาข่าวปลอมรุนแรงขึ้น ตัวอย่างที่น่ากล่าวถึงคือเทคโนโลยี Deepfake ซึ่งรวมภาพต่างๆ ในวิดีโอต้นฉบับและสร้างวิดีโออื่นขึ้นมา นอกจากเจตนาให้ข้อมูลบิดเบือนที่นักแสดงที่เป็นมนุษย์นำมาผสมผสานแล้ว LLM ยังเพิ่มความท้าทายชุดใหม่อีกด้วย:
- ข้อผิดพลาดตามข้อเท็จจริง – LLM มีความเสี่ยงเพิ่มขึ้นที่จะมีข้อผิดพลาดด้านข้อเท็จจริงเนื่องจากลักษณะของการฝึกอบรมและความสามารถในการสร้างสรรค์ในขณะที่สร้างคำถัดไปในประโยค การฝึกอบรม LLM ขึ้นอยู่กับการนำเสนอแบบจำลองที่มีการป้อนข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ซ้ำแล้วซ้ำอีก จากนั้นใช้เทคนิคการฝึกอบรม ML จนกว่าจะเติมเต็มช่องว่างได้อย่างถูกต้อง จึงทำให้เกิดการเรียนรู้โครงสร้างภาษาและแบบจำลองโลกที่ใช้ภาษา ผลที่ตามมา แม้ว่า LLM จะเป็นตัวจับคู่รูปแบบและตัวรวมรูปแบบใหม่ (“นกแก้วสุ่ม”) ได้ดี แต่ก็ล้มเหลวในงานง่ายๆ หลายอย่างที่ต้องใช้เหตุผลเชิงตรรกะหรือการหักทางคณิตศาสตร์ และอาจทำให้คำตอบเห็นภาพหลอนได้ นอกจากนี้ อุณหภูมิยังเป็นหนึ่งในพารามิเตอร์อินพุต LLM ที่ควบคุมพฤติกรรมของแบบจำลองเมื่อสร้างคำถัดไปในประโยค เมื่อเลือกอุณหภูมิที่สูงขึ้น แบบจำลองจะใช้คำที่มีโอกาสต่ำกว่า เพื่อให้การตอบสนองแบบสุ่มมากขึ้น
- ยาว – ข้อความที่สร้างขึ้นมักจะมีความยาวและขาดรายละเอียดที่ชัดเจนสำหรับข้อเท็จจริงส่วนบุคคล
- ขาดการตรวจสอบข้อเท็จจริง – ไม่มีเครื่องมือมาตรฐานสำหรับการตรวจสอบข้อเท็จจริงในระหว่างกระบวนการสร้างข้อความ
โดยรวมแล้ว การผสมผสานระหว่างจิตวิทยามนุษย์และข้อจำกัดของระบบ AI ทำให้เกิดพายุที่สมบูรณ์แบบสำหรับการแพร่กระจายของข่าวปลอมและข้อมูลที่ไม่ถูกต้องทางออนไลน์
ภาพรวมโซลูชัน
LLM กำลังแสดงให้เห็นถึงความสามารถที่โดดเด่นในการสร้างภาษา ความเข้าใจ และการเรียนรู้เพียงไม่กี่ขั้นตอน พวกเขาได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับคลังข้อความจำนวนมหาศาลจากอินเทอร์เน็ต ซึ่งอาจไม่รับประกันคุณภาพและความถูกต้องของภาษาธรรมชาติที่ดึงออกมา
ในโพสต์นี้ เราได้นำเสนอโซลูชันในการตรวจจับข่าวปลอมโดยอาศัยวิธีการพร้อมท์แบบ Chain-of-Thought และ Re-Act (การใช้เหตุผลและการดำเนินการ) ขั้นแรก เราจะหารือเกี่ยวกับเทคนิคทางวิศวกรรมที่รวดเร็วทั้งสองนั้น จากนั้นเราจะแสดงการใช้งานโดยใช้ LangChain และ Amazon Bedrock
แผนภาพสถาปัตยกรรมต่อไปนี้สรุปวิธีแก้ปัญหาสำหรับเครื่องตรวจจับข่าวปลอมของเรา
เราใช้สับเซตของ ชุดข้อมูล FEVER มีข้อความและข้อเท็จจริงเชิงประจักษ์เกี่ยวกับข้อความที่แสดงคำกล่าวอ้างอันเป็นเท็จ เป็นจริง หรือไม่อาจตรวจสอบได้ (Thorne J. และคณะ 2018).
ขั้นตอนการทำงานสามารถแบ่งออกเป็นขั้นตอนต่อไปนี้:
- ผู้ใช้เลือกข้อความใดข้อความหนึ่งเพื่อตรวจสอบว่าเป็นเท็จหรือจริง
- คำแถลงและงานตรวจจับข่าวปลอมจะรวมอยู่ในพรอมต์
- ข้อความแจ้งจะถูกส่งไปยัง LangChain ซึ่งจะเรียกใช้ FM ใน Amazon Bedrock
- Amazon Bedrock ตอบกลับคำขอของผู้ใช้ด้วยคำสั่ง True หรือ False
ในโพสต์นี้ เราใช้โมเดล Claude v2 จาก Anthropic (anthropic.claude-v2) Claude คือ generative LLM ที่อิงจากการวิจัยของ Anthropic ในการสร้างระบบ AI ที่เชื่อถือได้ ตีความได้ และควบคุมทิศทางได้ Claude สร้างขึ้นโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น AI ตามรัฐธรรมนูญและการฝึกอบรมที่ไม่เป็นอันตราย โดยมีความเป็นเลิศในด้านบทสนทนาที่รอบคอบ การสร้างเนื้อหา การใช้เหตุผลที่ซับซ้อน ความคิดสร้างสรรค์ และการเขียนโค้ด อย่างไรก็ตาม ด้วยการใช้ Amazon Bedrock และสถาปัตยกรรมโซลูชันของเรา เรายังมีความยืดหยุ่นในการเลือกจาก FM อื่นๆ ที่ให้บริการโดย อเมซอน, AI21แล็บ, รวมกันและ ความเสถียร ai.
คุณสามารถค้นหารายละเอียดการใช้งานได้ในส่วนต่อไปนี้ ซอร์สโค้ดมีอยู่ใน ที่เก็บ GitHub.
เบื้องต้น
สำหรับบทช่วยสอนนี้ คุณต้องมีเทอร์มินัล bash ที่ติดตั้ง Python 3.9 ขึ้นไปบน Linux, Mac หรือระบบย่อย Windows สำหรับ Linux และบัญชี AWS
นอกจากนี้เรายังแนะนำให้ใช้ an สตูดิโอ Amazon SageMaker สมุดบันทึก AWS Cloud9 ตัวอย่างหรือ อเมซอน อีลาสติก คอมพิวท์ คลาวด์ (Amazon EC2) อินสแตนซ์
ปรับใช้การตรวจจับข่าวปลอมโดยใช้ Amazon Bedrock API
โซลูชันนี้ใช้ Amazon Bedrock API ซึ่งสามารถเข้าถึงได้โดยใช้ อินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่ง AWS AWS (AWS CLI) AWS SDK สำหรับ Python (Boto3)หรือ อเมซอน SageMaker สมุดบันทึก. อ้างถึง คู่มือผู้ใช้ Amazon Bedrock สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม. สำหรับโพสต์นี้ เราใช้ Amazon Bedrock API ผ่าน AWS SDK สำหรับ Python
ตั้งค่าสภาพแวดล้อม Amazon Bedrock API
หากต้องการตั้งค่าสภาพแวดล้อม Amazon Bedrock API ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:
- ดาวน์โหลด Boto3 ล่าสุดหรืออัปเกรด:
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณกำหนดค่าข้อมูลรับรอง AWS โดยใช้
aws configure
สั่งหรือส่งต่อไปยังไคลเอนต์ Boto3 - ติดตั้งเวอร์ชันล่าสุดของ หลังเชน:
ตอนนี้คุณสามารถทดสอบการตั้งค่าของคุณโดยใช้เชลล์สคริปต์ Python ต่อไปนี้ สคริปต์สร้างอินสแตนซ์ไคลเอ็นต์ Amazon Bedrock โดยใช้ Boto3 ต่อไปเราเรียก. list_foundation_models
API เพื่อรับรายการโมเดลพื้นฐานที่พร้อมใช้งาน
หลังจากรันคำสั่งก่อนหน้าสำเร็จแล้ว คุณควรรับรายการ FM จาก Amazon Bedrock
LangChain เป็นโซลูชันการผูกมัดที่รวดเร็ว
ในการตรวจจับข่าวปลอมสำหรับประโยคที่กำหนด เราจะปฏิบัติตามกระบวนการให้เหตุผลแบบลูกโซ่แห่งความคิดเป็นศูนย์ (Wei J. และคณะ 2022) ซึ่งประกอบด้วยขั้นตอนต่างๆ ดังต่อไปนี้:
- ในขั้นต้น โมเดลจะพยายามสร้างแถลงการณ์เกี่ยวกับข่าวที่ได้รับแจ้ง
- โมเดลจะสร้างรายการการยืนยันหัวข้อย่อย
- สำหรับการยืนยันแต่ละครั้ง โมเดลจะพิจารณาว่าการยืนยันนั้นเป็นจริงหรือเท็จ โปรดทราบว่าการใช้ระเบียบวิธีนี้ โมเดลอาศัยความรู้ภายในตัวโมเดลโดยเฉพาะ (น้ำหนักที่คำนวณในขั้นตอนก่อนการฝึกอบรม) เพื่อบรรลุคำตัดสิน ข้อมูลไม่ได้รับการตรวจสอบกับข้อมูลภายนอกใด ๆ ณ จุดนี้
- เมื่อพิจารณาข้อเท็จจริงแล้ว โมเดลจะตอบ TRUE หรือ FALSE สำหรับคำสั่งที่ระบุในพร้อมต์
เพื่อให้บรรลุขั้นตอนเหล่านี้ เราใช้ LangChain ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษา เฟรมเวิร์กนี้ช่วยให้เราสามารถเพิ่ม FM ได้โดยการเชื่อมโยงส่วนประกอบต่างๆ เข้าด้วยกันเพื่อสร้างกรณีการใช้งานขั้นสูง ในโซลูชันนี้ เราใช้บิวท์อิน SimpleSequentialChain ใน LangChain เพื่อสร้าง chain ลำดับแบบง่ายๆ สิ่งนี้มีประโยชน์มาก เพราะเราสามารถนำเอาต์พุตจากเชนหนึ่งและใช้เป็นอินพุตไปยังอีกเชนหนึ่งได้
Amazon Bedrock ผสานรวมเข้ากับ LangChain ดังนั้นคุณเพียงแค่ต้องสร้างอินสแตนซ์โดยส่งผ่าน model_id
เมื่อสร้างอินสแตนซ์อ็อบเจ็กต์ Amazon Bedrock หากจำเป็น คุณสามารถจัดเตรียมพารามิเตอร์การอนุมานแบบจำลองผ่านทาง model_kwargs
อาร์กิวเมนต์เช่น:
- maxTokenCount – จำนวนโทเค็นสูงสุดในการตอบกลับที่สร้างขึ้น
- หยุดลำดับ – ลำดับการหยุดที่ใช้โดยโมเดล
- อุณหภูมิ – ค่าที่อยู่ระหว่าง 0–1 โดย 0 คือค่าที่กำหนดได้มากที่สุด และ 1 คือค่าที่สร้างสรรค์ที่สุด
- ด้านบน – ค่าที่อยู่ระหว่าง 0–1 และใช้เพื่อควบคุมตัวเลือกของโทเค็นตามความน่าจะเป็นของตัวเลือกที่เป็นไปได้
หากนี่เป็นครั้งแรกที่คุณใช้โมเดลพื้นฐานของ Amazon Bedrock ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณขอสิทธิ์เข้าถึงโมเดลโดยเลือกจากรายการโมเดลใน การเข้าถึงโมเดล บนคอนโซล Amazon Bedrock ซึ่งในกรณีของเราคือ claude-v2 จาก Anthropic
ฟังก์ชั่นต่อไปนี้จะกำหนดลูกโซ่พร้อมท์ Chain-of-Thought ที่เรากล่าวถึงก่อนหน้านี้สำหรับการตรวจจับข่าวปลอม ฟังก์ชันนี้รับอ็อบเจ็กต์ Amazon Bedrock (llm) และพรอมต์ผู้ใช้ (q) เป็นอาร์กิวเมนต์ แลงเชน พรอมต์เทมเพลต ฟังก์ชันการทำงานถูกใช้ที่นี่เพื่อกำหนดสูตรล่วงหน้าสำหรับการสร้างพรอมต์
รหัสต่อไปนี้เรียกใช้ฟังก์ชันที่เรากำหนดไว้ก่อนหน้านี้และให้คำตอบ คำกล่าวคือ TRUE
or FALSE
. TRUE
หมายความว่า ข้อความที่ให้ไว้มีข้อเท็จจริงที่ถูกต้อง และ FALSE
หมายความว่าข้อความนั้นมีข้อเท็จจริงที่ไม่ถูกต้องอย่างน้อยหนึ่งข้อ
ตัวอย่างของคำสั่งและการตอบสนองแบบจำลองมีอยู่ในผลลัพธ์ต่อไปนี้:
ReAct และเครื่องมือ
ในตัวอย่างก่อนหน้านี้ โมเดลระบุอย่างถูกต้องว่าคำสั่งนั้นเป็นเท็จ อย่างไรก็ตาม การส่งข้อความสอบถามอีกครั้งแสดงให้เห็นว่าโมเดลไม่สามารถแยกแยะความถูกต้องของข้อเท็จจริงได้ แบบจำลองไม่มีเครื่องมือในการตรวจสอบความจริงของข้อความที่อยู่นอกเหนือความทรงจำในการฝึกอบรมของตัวเอง ดังนั้นการเรียกใช้พร้อมท์เดียวกันในภายหลังสามารถนำไปสู่การติดป้ายข้อความปลอมว่าเป็นจริงได้ ในโค้ดต่อไปนี้ คุณมีการเรียกใช้ตัวอย่างเดียวกันที่แตกต่างกัน:
เทคนิคหนึ่งในการรับประกันความจริงก็คือ ReAct ทำปฏิกิริยา (เหยา เอส. และคณะ, 2023) เป็นเทคนิคพร้อมท์ที่เสริมโมเดลพื้นฐานด้วยพื้นที่การดำเนินการของตัวแทน ในโพสต์นี้ เช่นเดียวกับในรายงาน ReAct พื้นที่การดำเนินการจะใช้การดึงข้อมูลโดยใช้การค้นหา การค้นหา และการดำเนินการให้เสร็จสิ้นจาก Wikipedia web API แบบง่ายๆ
เหตุผลเบื้องหลังการใช้ ReAct เมื่อเปรียบเทียบกับ Chain-of-Thought คือการใช้การดึงความรู้จากภายนอกเพื่อเพิ่มแบบจำลองพื้นฐานเพื่อตรวจสอบว่าข่าวที่ระบุนั้นเป็นข่าวปลอมหรือจริง
ในโพสต์นี้ เราใช้การนำ ReAct ไปใช้ของ LangChain ผ่านทางตัวแทน ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION. เราแก้ไขฟังก์ชันก่อนหน้านี้เพื่อใช้ ReAct และใช้ Wikipedia โดยใช้ฟังก์ชัน load_tools จาก langchain.agents.
เราจำเป็นต้องติดตั้งแพ็คเกจ Wikipedia ด้วย:
!pip install Wikipedia
ด้านล่างเป็นรหัสใหม่:
ต่อไปนี้เป็นผลลัพธ์ของฟังก์ชันก่อนหน้าที่ได้รับคำสั่งเดียวกันกับที่ใช้ก่อนหน้านี้:
ทำความสะอาด
เพื่อประหยัดค่าใช้จ่าย ให้ลบทรัพยากรทั้งหมดที่คุณปรับใช้โดยเป็นส่วนหนึ่งของบทช่วยสอน หากคุณเปิดใช้ AWS Cloud9 หรือ EC2 instance คุณสามารถลบออกได้ผ่านคอนโซลหรือใช้ AWS CLI ในทำนองเดียวกัน คุณสามารถลบสมุดบันทึก SageMaker ที่คุณอาจสร้างขึ้นผ่านคอนโซล SageMaker ได้
ข้อจำกัดและงานที่เกี่ยวข้อง
การตรวจจับข่าวปลอมมีการวิจัยอย่างแข็งขันในชุมชนวิทยาศาสตร์ ในโพสต์นี้ เราใช้เทคนิค Chain-of-Thought และ ReAct และในการประเมินเทคนิคต่างๆ เราเน้นเฉพาะความถูกต้องของการจำแนกประเภทเทคนิคทันที (หากข้อความที่ระบุเป็นจริงหรือเท็จ) ดังนั้นเราจึงไม่ได้พิจารณาประเด็นสำคัญอื่นๆ เช่น ความเร็วในการตอบสนอง หรือขยายโซลูชันไปยังแหล่งฐานความรู้เพิ่มเติมนอกเหนือจาก Wikipedia
แม้ว่าโพสต์นี้จะมุ่งเน้นไปที่สองเทคนิค Chain-of-Thought และ ReAct แต่งานที่ครอบคลุมได้สำรวจว่า LLM สามารถตรวจจับ กำจัด หรือบรรเทาข่าวปลอมได้อย่างไร ลีและคณะ ได้เสนอการใช้แบบจำลองตัวเข้ารหัส-ตัวถอดรหัสโดยใช้ NER (การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ) เพื่อปกปิดเอนทิตีที่มีชื่อ เพื่อให้แน่ใจว่าโทเค็นที่ถูกมาสก์นั้นใช้ความรู้ที่เข้ารหัสในโมเดลภาษาจริง ๆ เชิญ และคณะ พัฒนา FacTool ซึ่งใช้หลักการลูกโซ่แห่งความคิดเพื่อแยกการอ้างสิทธิ์ออกจากทันที และรวบรวมหลักฐานที่เกี่ยวข้องของการอ้างสิทธิ์ จากนั้น LLM จะตัดสินข้อเท็จจริงของการเรียกร้องโดยพิจารณาจากรายการหลักฐานที่ดึงมาได้ ดู อี และคณะ นำเสนอแนวทางเสริมที่ LLM หลายรายเสนอและอภิปรายคำตอบและกระบวนการให้เหตุผลของแต่ละบุคคลในหลายรอบเพื่อให้ได้คำตอบสุดท้ายร่วมกัน
จากวรรณกรรม เราพบว่าประสิทธิภาพของ LLM ในการตรวจจับข่าวปลอมจะเพิ่มขึ้นเมื่อ LLM ได้รับการเสริมด้วยความรู้ภายนอกและความสามารถในการสนทนาแบบหลายตัวแทน อย่างไรก็ตาม วิธีการเหล่านี้มีความซับซ้อนในการคำนวณมากกว่า เนื่องจากต้องใช้การเรียกและการโต้ตอบหลายรูปแบบ พร้อมท์ที่ยาวขึ้น และการเรียกเลเยอร์เครือข่ายที่มีความยาว ท้ายที่สุดแล้วความซับซ้อนนี้ส่งผลให้ต้นทุนโดยรวมเพิ่มขึ้น เราขอแนะนำให้ประเมินอัตราส่วนต้นทุนต่อประสิทธิภาพก่อนที่จะปรับใช้โซลูชันที่คล้ายกันในการผลิต
สรุป
ในโพสต์นี้ เราได้เจาะลึกถึงวิธีใช้ LLM เพื่อจัดการกับปัญหาข่าวปลอมที่แพร่หลาย ซึ่งเป็นหนึ่งในความท้าทายที่สำคัญของสังคมของเราในปัจจุบัน เราเริ่มต้นด้วยการสรุปความท้าทายที่นำเสนอโดยข่าวปลอม โดยเน้นไปที่ศักยภาพของข่าวที่จะส่งผลต่อความรู้สึกของสาธารณชนและทำให้เกิดการหยุดชะงักในสังคม
จากนั้นเราได้แนะนำแนวคิดของ LLM ให้เป็นแบบจำลอง AI ขั้นสูงที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลปริมาณมาก เนื่องจากการฝึกอบรมที่กว้างขวางนี้ โมเดลเหล่านี้จึงมีความเข้าใจภาษาที่น่าประทับใจ ทำให้สามารถผลิตข้อความที่มีลักษณะเหมือนมนุษย์ได้ ด้วยความสามารถนี้ เราได้สาธิตวิธีการควบคุม LLM ในการต่อสู้กับข่าวปลอมโดยใช้เทคนิคการแจ้งเตือนสองแบบที่แตกต่างกัน ได้แก่ Chain-of-Thought และ ReAct
เราเน้นย้ำว่า LLM สามารถอำนวยความสะดวกในบริการตรวจสอบข้อเท็จจริงในระดับที่ไม่มีใครเทียบเคียงได้อย่างไร เนื่องจากความสามารถในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อความจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็ว ศักยภาพในการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์นี้สามารถนำไปสู่การตรวจจับและยับยั้งข่าวปลอมได้ตั้งแต่เนิ่นๆ เราอธิบายสิ่งนี้โดยการสร้างสคริปต์ Python ที่เน้นให้ผู้ใช้เห็นว่าบทความนั้นเป็นเรื่องจริงหรือของปลอมโดยใช้ภาษาธรรมชาติ
เราสรุปด้วยการเน้นย้ำข้อจำกัดของแนวทางปัจจุบันและจบลงด้วยข้อความที่มีความหวัง โดยเน้นว่าด้วยการป้องกันที่ถูกต้องและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง LLM อาจกลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ในการต่อสู้กับข่าวปลอม
เราชอบที่จะได้ยินจากคุณ แจ้งให้เราทราบว่าคุณคิดอย่างไรในส่วนความคิดเห็น หรือใช้ฟอรัมปัญหาใน พื้นที่เก็บข้อมูล GitHub
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: รหัสที่ให้ไว้ในโพสต์นี้มีวัตถุประสงค์เพื่อการศึกษาและการทดลองเท่านั้น ไม่ควรพึ่งพาการตรวจจับข่าวปลอมหรือข้อมูลที่ไม่ถูกต้องในระบบการผลิตในโลกแห่งความเป็นจริง ไม่มีการรับประกันเกี่ยวกับความถูกต้องหรือความสมบูรณ์ของการตรวจจับข่าวปลอมโดยใช้รหัสนี้ ผู้ใช้ควรใช้ความระมัดระวังและดำเนินการตรวจสอบสถานะก่อนที่จะใช้เทคนิคเหล่านี้ในแอปพลิเคชันที่มีความละเอียดอ่อน
หากต้องการเริ่มต้นใช้งาน Amazon Bedrock โปรดไปที่ อเมซอน คอนโซล Bedrock.
เกี่ยวกับผู้แต่ง
อนามาเรีย โทดอร์ เป็น Principal Solutions Architect ในเมืองโคเปนเฮเกน ประเทศเดนมาร์ก เธอเห็นคอมพิวเตอร์เครื่องแรกเมื่ออายุ 4 ขวบ และไม่เคยละทิ้งวิทยาการคอมพิวเตอร์ วิดีโอเกม และวิศวกรรมตั้งแต่นั้นมา เธอเคยทำงานในบทบาทด้านเทคนิคต่างๆ ตั้งแต่ฟรีแลนซ์ นักพัฒนาเต็มรูปแบบ ไปจนถึงวิศวกรข้อมูล หัวหน้าฝ่ายเทคนิค และ CTO ในบริษัทต่างๆ ในเดนมาร์ก โดยมุ่งเน้นที่อุตสาหกรรมเกมและการโฆษณา เธอทำงานที่ AWS มากว่า 3 ปี โดยทำงานเป็น Principal Solutions Architect โดยเน้นไปที่วิทยาศาสตร์ชีวภาพและ AI/ML เป็นหลัก Anamaria สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาวิศวกรรมประยุกต์และวิทยาการคอมพิวเตอร์ ปริญญาโทสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ และประสบการณ์ด้าน AWS มากกว่า 10 ปี เมื่อเธอไม่ได้ทำงานหรือเล่นวิดีโอเกม เธอจะฝึกสอนเด็กผู้หญิงและมืออาชีพหญิงในการทำความเข้าใจและค้นหาเส้นทางผ่านเทคโนโลยี
มาร์เซล คาสโตร เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสประจำเมืองออสโล ประเทศนอร์เวย์ ในบทบาทของเขา Marcel ช่วยเหลือลูกค้าในด้านสถาปัตยกรรม การออกแบบ และการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับให้เหมาะสมกับระบบคลาวด์ เขาเป็นสมาชิกของทีม AWS Generative AI Ambassador โดยมีเป้าหมายเพื่อขับเคลื่อนและสนับสนุนลูกค้า EMEA ในการเดินทางของ Generative AI เขาสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาเอกสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์จากสวีเดน และปริญญาโทและปริญญาตรีสาขาวิศวกรรมไฟฟ้าและโทรคมนาคมจากบราซิล
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/harness-large-language-models-in-fake-news-detection/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ 100 ล้าน
- $ ขึ้น
- 1
- 10
- 100
- 12
- 13
- 14
- 20
- 2022
- 21st
- 26%
- 27
- 32
- 36
- 7
- 9
- a
- ความสามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- ข้างบน
- AC
- นักวิชาการ
- การวิจัยทางวิชาการ
- วิทยาลัย
- เข้า
- Accessed
- สามารถเข้าถึงได้
- ลงชื่อเข้าใช้
- บัญชี
- ความถูกต้อง
- บรรลุ
- ความสำเร็จ
- ข้าม
- การแสดง
- การกระทำ
- การปฏิบัติ
- อย่างกระตือรือร้น
- นักแสดง
- จริง
- เพิ่ม
- นอกจากนี้
- เพิ่มเติม
- สูง
- การกำเนิด
- การโฆษณา
- อีกครั้ง
- กับ
- ตัวแทน
- ตัวแทน
- AI
- โมเดล AI
- ระบบ AI
- AI / ML
- AL
- ทั้งหมด
- ช่วยให้
- คนเดียว
- ด้วย
- แม้ว่า
- อเมซอน
- Amazon EC2
- Amazon Web Services
- เอกอัครราชทูต
- อเมริกัน
- ในหมู่
- จำนวน
- an
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- โบราณ
- และ
- ทุกๆปี
- อื่น
- คำตอบ
- คำตอบ
- มานุษยวิทยา
- ใด
- API
- APIs
- ปรากฏ
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- ประยุกต์
- ได้รับการแต่งตั้ง
- เข้าใกล้
- วิธีการ
- ประมาณ
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- อาร์กิวเมนต์
- ข้อโต้แย้ง
- รอบ
- บทความ
- เทียม
- ปัญญาประดิษฐ์
- ปัญญาประดิษฐ์ (AI)
- ศิลปะ
- AS
- ด้าน
- การประเมิน
- การประเมินผล
- สมมติฐาน
- มั่นใจ
- ดาราศาสตร์
- At
- ความพยายามในการ
- เสริม
- เติม
- การเพิ่ม
- อัตโนมัติ
- ใช้ได้
- ที่ได้รับรางวัล
- AWS
- AWS Cloud9
- ฐาน
- ตาม
- ทุบตี
- การต่อสู้
- BE
- เพราะ
- กลายเป็น
- สมควร
- รับ
- ก่อน
- พฤติกรรม
- หลัง
- กำลัง
- ความเชื่อ
- นอกจากนี้
- ระหว่าง
- เกิน
- อคติ
- พันล้าน
- ชีววิทยา
- ชีวการแพทย์
- ร่างกาย
- ทั้งสอง
- บอท
- บราซิล
- นำมาซึ่ง
- แตก
- built-in
- นักธุรกิจ
- แต่
- by
- โทรศัพท์
- โทร
- CAN
- ความสามารถในการ
- ความสามารถ
- ความจุ
- กรณี
- กรณี
- ก่อให้เกิด
- ความระมัดระวัง
- ศตวรรษ
- โซ่
- ห่วงโซ่
- ความท้าทาย
- ช้าง
- ตรวจสอบ
- เคมี
- ชาวจีน
- ทางเลือก
- Choose
- ข้อเรียกร้อง
- การเรียกร้อง
- ชั้น
- การจัดหมวดหมู่
- อย่างเห็นได้ชัด
- ไคลเอนต์
- ปิดหน้านี้
- Cloud9
- การฝึก
- รหัส
- การเข้ารหัส
- ความรู้ความเข้าใจ
- รวบรวม
- โดยรวม
- วิทยาลัย
- COLUMBIA
- การผสมผสาน
- ความคิดเห็น
- ร่วมกัน
- อย่างธรรมดา
- ชุมชน
- บริษัท
- การเปรียบเทียบ
- ประกอบ
- สมบูรณ์
- ซับซ้อน
- ความซับซ้อน
- ส่วนประกอบ
- สงบ
- คำนวณ
- คอมพิวเตอร์
- วิทยาการคอมพิวเตอร์
- แนวคิด
- สรุป
- ยืนยัน
- การยืนยัน
- ร่วม
- ดังนั้น
- ถือว่า
- คงเส้นคงวา
- ประกอบ
- ปลอบใจ
- บริโภค
- ผู้บริโภค
- การบริโภค
- บรรจุ
- มี
- เนื้อหา
- การสร้างเนื้อหา
- ต่อเนื่องกัน
- ผลงาน
- ควบคุม
- การควบคุม
- การสนทนา
- แก้ไข
- ได้อย่างถูกต้อง
- ราคา
- ค่าใช้จ่าย
- ได้
- ประเทศ
- ประเทศ
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- สร้าง
- การสร้าง
- การสร้าง
- ความคิดสร้างสรรค์
- ความคิดสร้างสรรค์
- หนังสือรับรอง
- CTO
- วัฒนธรรม
- เหนี่ยวรั้ง
- ปัจจุบัน
- ลูกค้า
- ข้อมูล
- การอภิปราย
- การตัดสินใจ
- กำหนด
- กำหนด
- องศา
- ประชาธิปัตย์
- แสดงให้เห็นถึง
- แสดงให้เห็นถึง
- แสดงให้เห็นถึง
- เดนมาร์ก
- แผนก
- นำไปใช้
- ปรับใช้
- ออกแบบ
- รายละเอียด
- ตรวจจับ
- การตรวจพบ
- กำหนด
- แน่นอน
- พัฒนา
- ผู้พัฒนา
- ที่กำลังพัฒนา
- พัฒนาการ
- การพัฒนา
- บทสนทนา
- ต่าง
- ความขยัน
- ทิศทาง
- สนทนา
- บิดเบือน
- แสดง
- การหยุดชะงัก
- เห็นความแตกต่าง
- ไม่ไว้วางใจ
- คุณหมอ
- ทำ
- ไม่
- ลง
- dr
- ขับรถ
- สอง
- ในระหว่าง
- e
- E&T
- แต่ละ
- ก่อน
- ก่อน
- ได้รับ
- ที่ได้รับ
- โลก
- ง่ายดาย
- ง่าย
- เศรษฐศาสตร์
- เศรษฐกิจ
- เกี่ยวกับการศึกษา
- นักการศึกษา
- ผล
- ประสิทธิผล
- ทั้ง
- กำจัด
- ที่อื่น ๆ
- EMEA
- ภาวะฉุกเฉิน
- ความสำคัญ
- การเปิดใช้งาน
- สิ้นสุดวันที่
- วิศวกร
- ชั้นเยี่ยม
- ปรับปรุง
- ทำให้มั่นใจ
- การป้อน
- หน่วยงาน
- เอกลักษณ์
- สิ่งแวดล้อม
- ความเสมอภาค
- ข้อผิดพลาด
- โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
- ที่จัดตั้งขึ้น
- การประเมินการ
- แม้
- เหตุการณ์
- การพัฒนา
- ตัวอย่าง
- ตัวอย่าง
- โดยเฉพาะ
- การออกกำลังกาย
- ประสบการณ์
- อธิบาย
- สำรวจ
- สำรวจ
- กว้างขวาง
- ภายนอก
- สารสกัด
- อำนวยความสะดวก
- การอำนวยความสะดวก
- ความจริง
- ปัจจัย
- ข้อเท็จจริง
- ล้มเหลว
- เทียม
- ข่าวปลอม
- เท็จ
- มีชื่อเสียง
- หญิง
- สนาม
- สู้
- เติม
- สุดท้าย
- ทางการเงิน
- หา
- หา
- เสร็จสิ้น
- ชื่อจริง
- ครั้งแรก
- ความยืดหยุ่น
- มุ่งเน้น
- มุ่งเน้นไปที่
- โดยมุ่งเน้น
- ปฏิบัติตาม
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- ฟอร์ม
- เป็นทางการ
- ฟอรั่ม
- รากฐาน
- พื้นฐาน
- ก่อตั้งขึ้นเมื่อ
- กรอบ
- ราคาเริ่มต้นที่
- fu
- อย่างเต็มที่
- ฟังก์ชัน
- ฟังก์ชั่น
- เกม
- การเล่นเกม
- ช่องว่าง
- เพศ
- เท่าเทียมกันทางเพศ
- General
- สร้าง
- สร้าง
- การสร้าง
- รุ่น
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- ได้รับ
- สาว ๆ
- GitHub
- กำหนด
- Go
- เป้าหมาย
- ยิ่งใหญ่
- พื้น
- การค้ำประกัน
- มี
- เทียม
- มี
- he
- ได้ยิน
- ช่วย
- จะช่วยให้
- เธอ
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- ที่มีคุณภาพสูง
- สูงกว่า
- ไฮไลท์
- อย่างสูง
- ของเขา
- ประวัติ
- ถือ
- เกียรติ
- มีความหวัง
- การเคหะ
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- อย่างไรก็ตาม
- HTML
- ที่ http
- HTTPS
- เป็นมนุษย์
- i
- ไอบีเอ็ม
- ระบุ
- if
- ที่ผิดกฎหมาย
- แสดง
- ภาพ
- ส่งผลกระทบ
- การดำเนินการ
- การดำเนินงาน
- การดำเนินการ
- นำเข้า
- สำคัญ
- ประทับใจ
- การปรับปรุง
- in
- การไร้ความสามารถ
- ประกอบด้วย
- รวมถึง
- รวมทั้ง
- Incorporated
- รวม
- เพิ่มขึ้น
- เพิ่มขึ้น
- บ่งชี้ว่า
- เป็นรายบุคคล
- อุตสาหกรรม
- ข้อมูล
- แจ้ง
- โครงสร้างพื้นฐาน
- แรกเริ่ม
- อินพุต
- ภายใน
- ติดตั้ง
- การติดตั้ง
- ตัวอย่าง
- สถาบัน
- สถาบัน
- แบบบูรณาการ
- Intelligence
- ความตั้งใจ
- ปฏิสัมพันธ์
- ภายใน
- อินเทอร์เน็ต
- เข้าไป
- แนะนำ
- จะเรียก
- ร่วมมือ
- ปัญหา
- ปัญหา
- IT
- ITS
- การเดินทาง
- jpg
- JSON
- ผู้พิพากษา
- kenneth
- ทราบ
- ความรู้
- ที่รู้จักกัน
- ไม่มี
- ภาษา
- ใหญ่
- ปลาย
- ล่าสุด
- ละติน
- เปิดตัว
- ชั้น
- นำ
- ชั้นนำ
- การเรียนรู้
- น้อยที่สุด
- ตามกฎหมาย
- ให้
- ชีวิต
- วิทยาศาสตร์สิ่งมีชีวิต
- กดไลก์
- ข้อ จำกัด
- Line
- การเชื่อมโยง
- ลินุกซ์
- รายการ
- จดทะเบียน
- วรรณคดี
- LLM
- ตรรกะ
- อีกต่อไป
- ค้นหา
- ความรัก
- Mac
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- ส่วนใหญ่
- รักษา
- สำคัญ
- ทำ
- ทำให้
- การทำ
- การจัดการ
- การจัดการ
- หลาย
- การตลาด
- หน้ากาก
- ปริญญาโท
- คณิตศาสตร์
- คณิตศาสตร์
- สูงสุด
- อาจ..
- วิธี
- หมายความว่า
- ภาพบรรยากาศ
- ทางการแพทย์
- ยา
- สมาชิก
- สมาชิก
- หน่วยความจำ
- กล่าวถึง
- ระเบียบวิธี
- มิชิแกน
- ล้าน
- การทำเหมืองแร่
- ข้อมูลที่ผิด
- หลอกตา
- เอ็มไอที
- บรรเทา
- ผสม
- ML
- แบบ
- โมเดล
- แก้ไข
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- การเคลื่อนไหว
- หลาย
- my
- ที่มีชื่อ
- นาซา
- แห่งชาติ
- โดยธรรมชาติ
- ธรรมชาติ
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- เครือข่าย
- ไม่เคย
- ใหม่
- ข่าว
- ถัดไป
- ไม่
- รางวัลโนเบล
- บรรทัดฐาน
- นอร์เวย์
- โดดเด่น
- สมุดบันทึก
- ตอนนี้
- จำนวน
- วัตถุ
- การสังเกต
- ตุลาคม
- of
- เสนอ
- มักจะ
- เก่า
- on
- ONE
- ออนไลน์
- เพียง
- การดำเนินการ
- ความคิดเห็น
- or
- ใบสั่ง
- เป็นต้นฉบับ
- อื่นๆ
- มิฉะนั้น
- ของเรา
- โครงร่าง
- สรุป
- เอาท์พุต
- โดดเด่น
- เกิน
- ทั้งหมด
- ของตนเอง
- เป็นเจ้าของ
- ก้าว
- แพ็คเกจ
- หน้า
- หน้า
- กระดาษ
- พารามิเตอร์
- ส่วนหนึ่ง
- ส่ง
- ผ่าน
- ที่ผ่านไป
- สิทธิบัตร
- เส้นทาง
- แบบแผน
- รูปแบบไฟล์ PDF
- คน
- สมบูรณ์
- ดำเนินการ
- ส่วนบุคคล
- ระยะ
- phd
- ปรากฏการณ์
- ปรัชญา
- ฟิสิกส์
- ชิ้น
- เป็นจุดสำคัญ
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- เล่น
- จุด
- การเมือง
- เป็นไปได้
- โพสต์
- ที่มีศักยภาพ
- อำนาจ
- ขับเคลื่อน
- นำเสนอ
- นำเสนอ
- กด
- เป็นที่แพร่หลาย
- ก่อน
- ก่อนหน้านี้
- ส่วนใหญ่
- หลัก
- หลักการ
- การพิมพ์
- แท่นพิมพ์
- ก่อน
- รางวัล
- ปัญหา
- กระบวนการ
- กระบวนการ
- ก่อ
- การผลิต
- มืออาชีพ
- ลึกซึ้ง
- โครงการ
- เสนอ
- เสนอ
- ให้
- ให้
- ผู้ให้บริการ
- ให้
- การให้
- จิตวิทยา
- สาธารณะ
- ซื้อ
- วัตถุประสงค์
- หลาม
- คุณภาพ
- ปริมาณ
- อย่างรวดเร็ว
- วิทยุ
- สุ่ม
- ช่วง
- จัดอันดับ
- รวดเร็ว
- อย่างรวดเร็ว
- อัตราส่วน
- มาถึง
- เกิดปฏิกิริยา
- โลกแห่งความจริง
- เรียลไทม์
- เหตุผล
- รับ
- ที่ได้รับ
- สูตร
- การรับรู้
- แนะนำ
- อ้างอิง
- หมายถึง
- ที่เกี่ยวข้อง
- สัมพัทธ์
- ตรงประเด็น
- น่าเชื่อถือ
- ซ้ำแล้วซ้ำเล่า
- กรุ
- ขอ
- ต้องการ
- จำเป็นต้องใช้
- การวิจัย
- สะท้อน
- แหล่งข้อมูล
- ตอบสนอง
- คำตอบ
- การตอบสนอง
- รับผิดชอบ
- กลับ
- รับคืน
- รวย
- ความเสี่ยง
- บทบาท
- บทบาท
- รอบ
- วิ่ง
- วิ่ง
- ทำงาน
- s
- การป้องกัน
- sagemaker
- เดียวกัน
- ลด
- เห็น
- ขนาด
- โรงเรียน
- โรงเรียนวิศวกรรม
- วิทยาศาสตร์
- วิทยาศาสตร์
- วิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- ต้นฉบับ
- SDK
- ค้นหา
- Section
- ส่วน
- เห็น
- การเลือก
- ระดับอาวุโส
- มีความละเอียดอ่อน
- ประโยค
- ความรู้สึก
- ลำดับ
- บริการ
- บริการ
- ชุด
- การติดตั้ง
- Share
- ที่ใช้ร่วมกัน
- หุ้น
- ใช้งานร่วมกัน
- เธอ
- เปลือก
- น่า
- โชว์
- คล้ายคลึงกัน
- เหมือนกับ
- ง่าย
- ตั้งแต่
- น้องสาว
- So
- สังคม
- โซเชียลมีเดีย
- สังคม
- สังคม
- ทางออก
- โซลูชัน
- บาง
- แหล่ง
- รหัสแหล่งที่มา
- แหล่งที่มา
- ช่องว่าง
- ความตึงเครียด
- เฉพาะ
- ความเร็ว
- กระจาย
- การแพร่กระจาย
- ระยะ
- มาตรฐาน
- Stanford
- มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด
- ข้อความที่เริ่ม
- คำแถลง
- งบ
- สหรัฐอเมริกา
- ขั้นตอน
- หยุด
- พายุ
- กลยุทธ์
- เสริมสร้างความเข้มแข็ง
- โครงสร้าง
- นักเรียน
- ศึกษา
- ภายหลัง
- เป็นกอบเป็นกำ
- ประสบความสำเร็จ
- อย่างเช่น
- แนะนำ
- สรุป
- ซุปเปอร์ชาร์จ
- สนับสนุน
- แน่ใจ
- พลิ้วไหว
- สวีเดน
- อย่างรวดเร็ว
- การสังเคราะห์
- ระบบ
- ต่อสู้
- เอา
- ใช้เวลา
- งาน
- งาน
- ทีม
- วิชาการ
- เทคนิค
- เทคนิค
- เทคโนโลยี
- เทคโนโลยี
- โทรคมนาคม
- เทมเพลต
- สถานีปลายทาง
- เงื่อนไขการใช้บริการ
- ทดสอบ
- ข้อความ
- เกี่ยวกับใจความ
- ที่
- พื้นที่
- ข้อมูล
- ที่มา
- โลก
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ที่นั่น
- ดังนั้น
- ดังนั้น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- คิด
- ของบุคคลที่สาม
- นี้
- เหล่านั้น
- คิดว่า
- ตลอด
- ตลอด
- ผูก
- เวลา
- ไทม์ไลน์
- ไปยัง
- ร่วมกัน
- โทเค็น
- ราชสกุล
- เครื่องมือ
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- จริง
- ความจริง
- เกี่ยวกับการสอน
- สอง
- ในที่สุด
- ขีดเส้นใต้
- ความเข้าใจ
- พร้อมใจกัน
- ประเทศสหรัฐอเมริกา
- มหาวิทยาลัย
- มหาวิทยาลัย
- หาตัวจับยาก
- เป็นประวัติการณ์
- จนกระทั่ง
- อัพเกรด
- เมื่อ
- us
- ใช้
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- ผู้ใช้
- ใช้
- การใช้
- การใช้ประโยชน์
- ความคุ้มค่า
- ต่างๆ
- กว้างใหญ่
- คำตัดสิน
- การตรวจสอบแล้ว
- ตรวจสอบ
- รุ่น
- มาก
- ผ่านทาง
- วีดีโอ
- วิดีโอเกม
- เยี่ยมชมร้านค้า
- คือ
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- ดี
- อะไร
- เมื่อ
- ว่า
- ที่
- ในขณะที่
- WHO
- ทั้งหมด
- ทำไม
- วิกิพีเดีย
- จะ
- หน้าต่าง
- กับ
- ภายใน
- หญิง
- ผู้หญิง
- วอน
- คำ
- คำ
- งาน
- ทำงาน
- เวิร์กโฟลว์
- การทำงาน
- โลก
- คุ้มค่า
- ผิด
- ปี
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล