Фейкові новини, визначені як новини, які передають або включають неправдиву, сфабриковану або навмисно оманливу інформацію, з’явилися ще з появи друкарського верстата. Швидке поширення фейкових новин і дезінформації в Інтернеті не тільки вводить в оману громадськість, але також може мати глибокий вплив на суспільство, політику, економіку та культуру. Приклади:
- Культивування недовіри до ЗМІ
- Підрив демократичного процесу
- Поширення фальшивої або дискредитованої науки (наприклад, рух проти ваксів)
Прогрес у сфері штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML) зробив розробку інструментів для створення та поширення фейкових новин ще простішою. Перші приклади включають передові соціальні боти та автоматизовані облікові записи, які посилюють початковий етап поширення фейкових новин. Загалом, громадськості непросто визначити, чи є такі акаунти людьми чи ботами. Крім того, соціальні боти не є незаконними інструментами, і багато компаній легально купують їх як частину своєї маркетингової стратегії. Тому систематично стримувати використання соціальних ботів непросто.
Останні відкриття в області генеративного штучного інтелекту дозволяють створювати текстовий контент з безпрецедентною швидкістю за допомогою великих мовних моделей (LLM). LLM — це генеративні текстові моделі штучного інтелекту з понад 1 мільярдом параметрів, які сприяють синтезу високоякісного тексту.
У цій публікації ми досліджуємо, як ви можете використовувати LLM для вирішення поширеної проблеми виявлення фейкових новин. Ми припускаємо, що LLM є достатньо просунутими для цього завдання, особливо якщо покращити техніку підказки, наприклад Ланцюг думок та ReAct використовуються в поєднанні з інструментами для пошуку інформації.
Ми проілюструємо це, створивши a LangChain додаток, який, отримавши новину, інформує користувача про те, правдива чи фальшива стаття, використовуючи природну мову. Розчин також використовує Amazon Bedrock, повністю керований сервіс, який робить базові моделі (FM) від Amazon і сторонніх постачальників моделей доступними через Консоль управління AWS і API.
LLM і фейкові новини
Феномен фейкових новин почав швидко розвиватися з появою Інтернету, а точніше соціальних мереж (Nielsen та ін., 2017). У соціальних мережах фейкові новини можуть швидко поширюватися в мережі користувачів, що змушує громадськість формувати неправильну колективну думку. Крім того, люди часто поширюють фейкові новини імпульсивно, ігноруючи правдивість змісту, якщо новина резонує з їхніми особистими нормами (Ципурський та ін. 2018 рік). Дослідження в галузі соціальних наук показали, що когнітивне упередження (упередження підтвердження, ефект перемоги та упередження, що підтримує вибір) є одним із найважливіших факторів у прийнятті ірраціональних рішень з точки зору як створення, так і споживання фейкових новин (Kim, et al., 2021). Це також означає, що споживачі новин діляться та споживають інформацію лише в напрямку зміцнення своїх переконань.
Потужність генеративного штучного інтелекту створювати текстовий і насичений контент із безпрецедентною швидкістю загострює проблему фейкових новин. Прикладом, який варто згадати, є технологія deepfake — поєднання різних зображень на оригінальному відео та створення іншого відео. Окрім намірів дезінформації, які вносять люди, LLMs додають цілий новий набір проблем:
- Фактичні помилки – LLM мають підвищений ризик містити фактичні помилки через характер їх підготовки та здатність бути креативними під час створення наступних слів у реченні. Навчання LLM базується на неодноразовому представленні моделі з неповними вхідними даними, а потім на використанні методів навчання ML, доки вони правильно не заповнять прогалини, таким чином вивчаючи структуру мови та модель світу на основі мови. Отже, хоча LLM чудово підбирають шаблони та рекомбінують («стохастичні папуги»), вони не справляються з низкою простих завдань, які потребують логічних міркувань або математичних висновків, і можуть галюцинувати відповіді. Крім того, температура є одним із вхідних параметрів LLM, який контролює поведінку моделі під час генерації наступного слова в реченні. Вибираючи вищу температуру, модель використовуватиме слово з меншою ймовірністю, забезпечуючи більш випадкову відповідь.
- Тривалий – Згенеровані тексти, як правило, довгі та не мають чіткої деталізації окремих фактів.
- Відсутність перевірки фактів – Немає стандартизованих інструментів, доступних для перевірки фактів під час процесу створення тексту.
Загалом поєднання людської психології та обмежень систем штучного інтелекту створило ідеальний шторм для розповсюдження фейкових новин і дезінформації в Інтернеті.
Огляд рішення
LLM демонструють видатні здібності у створенні мови, її розумінні та швидкому навчанні. Вони навчаються на величезному масиві тексту з Інтернету, де якість і точність вилученої природної мови можуть бути не гарантовані.
У цьому дописі ми пропонуємо рішення для виявлення фейкових новин, засноване як на ланцюжку думок, так і на швидкому підході Re-Act (міркування та дії). Спочатку ми обговорюємо ці два швидкі методи розробки, а потім показуємо їх реалізацію за допомогою LangChain і Amazon Bedrock.
На наступній діаграмі архітектури показано рішення для нашого детектора фейкових новин.
Ми використовуємо підмножину Набір даних FEVER містить заяву та правдиву інформацію про заяву, яка вказує на неправдиві, правдиві або неперевірені заяви (Торн Дж. та ін., 2018).
Робочий процес можна розбити на наступні етапи:
- Користувач вибирає одне з тверджень, щоб перевірити, фальшиве чи правдиве.
- Заява та завдання виявлення фейкових новин включені в підказку.
- Підказка передається в LangChain, який викликає FM в Amazon Bedrock.
- Amazon Bedrock повертає відповідь на запит користувача з виразом True або False.
У цій публікації ми використовуємо модель Claude v2 від Anthrophic (anthropic.claude-v2). Клод є генеративним LLM, заснованим на дослідженнях Anthropic щодо створення надійних, інтерпретованих і керованих систем ШІ. Створений з використанням таких методів, як конституційний штучний інтелект і навчання нешкідливості, Клод вирізняється вдумливим діалогом, створенням контенту, складним міркуванням, креативністю та кодуванням. Однак, використовуючи Amazon Bedrock і нашу архітектуру рішень, ми також маємо можливість вибирати серед інших FM, наданих Amazon, AI21labs, Cohere та Стабільність.ai.
Ви можете знайти деталі реалізації в наступних розділах. Вихідний код доступний у репозиторій GitHub.
Передумови
Для цього підручника вам потрібен термінал bash із встановленим Python 3.9 або новішої версії на Linux, Mac або підсистемі Windows для Linux і обліковий запис AWS.
Ми також рекомендуємо використовувати або an Студія Amazon SageMaker зошит, ан AWS Cloud9 екземпляр, або ан Обчислювальна хмара Amazon Elastic (Amazon EC2).
Розгорніть виявлення фейкових новин за допомогою API Amazon Bedrock
Рішення використовує API Amazon Bedrock, доступ до якого можна отримати за допомогою Інтерфейс командного рядка AWS (AWS CLI), AWS SDK для Python (Boto3)або Amazon SageMaker блокнот. Зверніться до Посібник користувача Amazon Bedrock для отримання додаткової інформації. Для цієї публікації ми використовуємо API Amazon Bedrock через AWS SDK для Python.
Налаштуйте середовище API Amazon Bedrock
Щоб налаштувати середовище API Amazon Bedrock, виконайте такі дії:
- Завантажте останню версію Boto3 або оновіть її:
- Переконайтеся, що ви налаштували облікові дані AWS за допомогою
aws configure
або передати їх клієнту Boto3. - Установіть останню версію LangChain:
Тепер ви можете перевірити налаштування за допомогою наступного сценарію оболонки Python. Сценарій створює екземпляр клієнта Amazon Bedrock за допомогою Boto3. Далі ми називаємо list_foundation_models
API для отримання списку моделей основи, доступних для використання.
Після успішного виконання попередньої команди ви повинні отримати список FM від Amazon Bedrock.
LangChain як швидке рішення для зчеплення
Щоб виявити фейкові новини для певного речення, ми дотримуємося процесу нульового ланцюжка думок (Вей Дж. та ін., 2022), який складається з таких кроків:
- Спочатку модель намагається створити заяву про запропоновану новину.
- Модель створює маркований список тверджень.
- Для кожного твердження модель визначає, чи є твердження істинним чи хибним. Зауважте, що використовуючи цю методологію, модель покладається виключно на свої внутрішні знання (ваги, обчислені на етапі попереднього навчання), щоб винести вердикт. На даний момент інформація не перевіряється за зовнішніми даними.
- Враховуючи факти, модель відповідає TRUE або FALSE на дане твердження в підказці.
Щоб досягти цих кроків, ми використовуємо LangChain, структуру для розробки додатків на основі мовних моделей. Цей фреймворк дозволяє нам розширювати FM, об’єднуючи разом різні компоненти для створення розширених випадків використання. У цьому рішенні ми використовуємо вбудований SimpleSequentialChain у LangChain для створення простого послідовного ланцюжка. Це дуже корисно, тому що ми можемо взяти вихід з одного ланцюжка і використовувати його як вхідні дані для іншого.
Amazon Bedrock інтегровано з LangChain, тому вам потрібно лише створити його екземпляр, передавши model_id
під час створення екземпляра об’єкта Amazon Bedrock. Якщо потрібно, параметри висновку моделі можна надати через model_kwargs
аргумент, наприклад:
- maxTokenCount – Максимальна кількість токенів у згенерованій відповіді
- stopSequences – Послідовність зупинки, яку використовує модель
- температура – Значення в діапазоні від 0 до 1, де 0 є найбільш детермінованим, а 1 – найбільш творчим
- топ – Значення в діапазоні від 0 до 1 і використовується для контролю вибору токенів на основі ймовірності потенційного вибору
Якщо ви вперше використовуєте основну модель Amazon Bedrock, переконайтеся, що ви надіслали запит на доступ до моделі, вибравши зі списку моделей на Доступ до моделі сторінку на консолі Amazon Bedrock, яка в нашому випадку є claude-v2 від Anthropic.
Наступна функція визначає ланцюжок запитів Chain-of-Thought, про який ми згадували раніше, для виявлення фейкових новин. Функція приймає об’єкт Amazon Bedrock (llm) і підказку користувача (q) як аргументи. LangChain PromptTemplate функціональність використовується тут для попереднього визначення рецепту для створення підказок.
Наступний код викликає функцію, яку ми визначили раніше, і надає відповідь. Заява є TRUE
or FALSE
. TRUE
означає, що подана заява містить правильні факти, і FALSE
означає, що твердження містить принаймні один невірний факт.
Приклад оператора та моделі відповіді наведено в наступних вихідних даних:
ReAct та інструменти
У попередньому прикладі модель правильно визначила, що твердження є хибним. Однак повторне надсилання запиту демонструє нездатність моделі відрізнити правильність фактів. Модель не має інструментів для перевірки правдивості тверджень поза межами її власної навчальної пам’яті, тому наступні запуски того самого запиту можуть призвести до того, що вона помилково позначатиме фальшиві твердження як істинні. У наступному коді ви маєте інший запуск того самого прикладу:
Одним з методів гарантування правдивості є ReAct. ReAct (Яо С. та ін., 2023) — це швидка техніка, яка доповнює базову модель простором дій агента. У цій публікації, а також у документі ReAct, простір дій реалізує пошук інформації за допомогою дій пошуку, пошуку та завершення з простого веб-API Вікіпедії.
Причина використання ReAct у порівнянні з Chain-of-Thought полягає у використанні зовнішнього пошуку знань для розширення базової моделі для виявлення того, чи є дана новина фейковою чи правдивою.
У цій публікації ми використовуємо реалізацію ReAct від LangChain через агента ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION. Ми модифікуємо попередню функцію для реалізації ReAct і використання Вікіпедії за допомогою функції load_tools із langchain.agents.
Нам також потрібно встановити пакет Wikipedia:
!pip install Wikipedia
Нижче наведено новий код:
Нижче наведено вихідні дані попередньої функції з тим самим оператором, який використовувався раніше:
Прибирати
Щоб заощадити кошти, видаліть усі ресурси, які ви розгорнули під час навчання. Якщо ви запустили AWS Cloud9 або примірник EC2, ви можете видалити його через консоль або за допомогою AWS CLI. Так само ви можете видалити блокнот SageMaker, який ви могли створити за допомогою консолі SageMaker.
Обмеження та пов’язана з ними робота
Сфера виявлення фейкових новин активно досліджується в науковому середовищі. У цьому дописі ми використовували методики «Ланцюг думок» і «ReAct», і при оцінці цих технік ми зосереджувалися лише на точності класифікації техніки підказки (чи дане твердження є істинним чи хибним). Тому ми не розглядали інші важливі аспекти, як-от швидкість відповіді, і не поширювали рішення на додаткові джерела бази знань, окрім Вікіпедії.
Незважаючи на те, що ця публікація була зосереджена на двох методах, Chain-of-Thought і ReAct, велика кількість робіт досліджувала, як LLM можуть виявляти, усувати або пом’якшувати фейкові новини. Lee et al. запропонував використання моделі кодера-декодера з використанням NER (розпізнавання іменованих сутностей) для маскування іменованих сутностей, щоб гарантувати, що замаскований токен дійсно використовує знання, закодовані в мовній моделі. Черн та ін. розробив FacTool, який використовує принципи ланцюга думок для вилучення претензій із підказки та, як наслідок, збору відповідних доказів претензій. Потім LLM оцінює фактичність претензії, враховуючи отриманий список доказів. Du E. та ін. представляє взаємодоповнюючий підхід, коли кілька магістрів права пропонують та обговорюють свої індивідуальні відповіді та процеси міркування протягом кількох раундів, щоб прийти до спільної остаточної відповіді.
Виходячи з літератури, ми бачимо, що ефективність LLM у виявленні фейкових новин зростає, коли LLM доповнюються зовнішніми знаннями та можливістю спілкування з кількома агентами. Однак ці підходи більш складні з точки зору обчислень, оскільки вони вимагають кількох викликів моделі та взаємодії, довших підказок і тривалих викликів мережевого рівня. Зрештою, ця складність перетворюється на збільшення загальної вартості. Ми рекомендуємо оцінити співвідношення ціни та ефективності перед розгортанням подібних рішень у виробництві.
Висновок
У цій публікації ми заглибились у те, як використовувати LLMs для вирішення поширеної проблеми фейкових новин, яка є однією з головних проблем нашого суспільства в наш час. Ми почали з того, що окреслили проблеми, пов’язані з фейковими новинами, наголошуючи на їхній здатності впливати на суспільні настрої та спричиняти суспільні збурення.
Потім ми представили концепцію LLM як передових моделей ШІ, які навчаються на значній кількості даних. Завдяки цьому тривалому навчанню ці моделі можуть похвалитися вражаючим розумінням мови, що дозволяє створювати текст, схожий на людину. Завдяки таким можливостям ми продемонстрували, як LLM можна використовувати в боротьбі з фейковими новинами за допомогою двох різних методів оперативного підказування, Chain-of-Thought і ReAct.
Ми підкреслили, як LLM можуть полегшити послуги перевірки фактів у неперевершеному масштабі, враховуючи їх здатність швидко обробляти та аналізувати величезні обсяги тексту. Цей потенціал для аналізу в реальному часі може призвести до раннього виявлення та стримування фейкових новин. Ми проілюстрували це, створивши сценарій Python, який, отримавши твердження, висвітлює користувачеві, правдива чи фальшива стаття, використовуючи природну мову.
Ми закінчили, підкресливши обмеження поточного підходу, і закінчили на ноті надії, підкресливши, що за умови належних заходів безпеки та постійного вдосконалення LLM можуть стати незамінними інструментами в боротьбі з фейковими новинами.
Ми будемо раді почути від вас. Повідомте нам, що ви думаєте, у розділі коментарів або скористайтеся форумом проблем репозиторій GitHub.
Відмова від відповідальності: код, наданий у цій публікації, призначений лише для освітніх та експериментальних цілей. Не слід покладатися на нього для виявлення фейкових новин або дезінформації в реальних виробничих системах. Не надається жодних гарантій щодо точності чи повноти виявлення фейкових новин за допомогою цього коду. Користувачі повинні проявляти обережність і виконувати належну обачність, перш ніж використовувати ці методи в конфіденційних програмах.
Щоб розпочати роботу з Amazon Bedrock, відвідайте Консоль Amazon Bedrock.
Про авторів
Анамарія Тодор є головним архітектором рішень у Копенгагені, Данія. Вона побачила свій перший комп’ютер, коли їй було 4 роки, і з тих пір ніколи не відмовлялася від інформатики, відеоігор та інженерії. Вона працювала на різних технічних посадах, від фрілансера, повного розробника до інженера даних, технічного керівника та технічного директора, у різних компаніях Данії, зосереджуючись на ігровій та рекламній індустрії. Вона працює в AWS понад 3 роки, працюючи головним архітектором рішень, зосереджуючись головним чином на науках про життя та ШІ/ML. Анамарія має ступінь бакалавра прикладної інженерії та комп’ютерних наук, ступінь магістра комп’ютерних наук і понад 10 років досвіду роботи в AWS. Коли вона не працює чи не грає у відеоігри, вона навчає дівчат і жінок-професіоналів розуміти та знаходити свій шлях за допомогою технологій.
Марсель Кастро є старшим архітектором рішень в Осло, Норвегія. У своїй ролі Марсель допомагає клієнтам з архітектурою, дизайном і розробкою оптимізованої для хмари інфраструктури. Він є членом команди AWS Generative AI Ambassador, мета якої — стимулювати та підтримувати клієнтів у регіоні EMEA на їх шляху до генеративного штучного інтелекту. Він має ступінь доктора філософії в галузі комп’ютерних наук у Швеції та ступінь магістра та бакалавра в галузі електротехніки та телекомунікацій у Бразилії.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
- PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
- джерело: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/harness-large-language-models-in-fake-news-detection/
- : має
- :є
- : ні
- :де
- $ 100 мільйонів
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 12
- 13
- 14
- 20
- 2022
- 21st
- 26%
- 27
- 32
- 36
- 7
- 9
- a
- здатність
- МЕНЮ
- вище
- AC
- академічний
- наукові дослідження
- Академія
- доступ
- доступний
- доступною
- рахунки
- Рахунки
- точність
- Achieve
- Досягнення
- через
- діючий
- дію
- дії
- активно
- актори
- насправді
- додавати
- доповнення
- Додатковий
- просунутий
- прихід
- реклама
- знову
- проти
- Агент
- агенти
- AI
- Моделі AI
- Системи ШІ
- AI / ML
- AL
- ВСІ
- дозволяє
- тільки
- Також
- хоча
- Amazon
- Amazon EC2
- Amazon Web Services
- Посол
- американська
- серед
- суми
- an
- аналіз
- аналізувати
- Древній
- та
- Щорічно
- Інший
- відповідь
- Відповіді
- Антропний
- будь-який
- API
- Інтерфейси
- з'являється
- додаток
- застосування
- прикладної
- призначений
- підхід
- підходи
- приблизно
- архітектура
- ЕСТЬ
- аргумент
- аргументація
- навколо
- стаття
- штучний
- штучний інтелект
- Штучний інтелект (AI)
- мистецтва
- AS
- аспекти
- Оцінювання
- оцінки
- припущення
- гарантований
- астрономія
- At
- Спроби
- збільшення
- збільшено
- збільшує
- Автоматизований
- доступний
- нагороджений
- AWS
- AWS Cloud9
- база
- заснований
- бити
- Бій
- BE
- оскільки
- ставати
- становлення
- було
- перед тим
- поведінка
- за
- буття
- переконанням
- крім
- між
- За
- зміщення
- Мільярд
- біологія
- біомедичні
- тіло
- обидва
- боти
- Brazil
- приносити
- Зламаний
- вбудований
- підприємець
- але
- by
- call
- Виклики
- CAN
- можливості
- можливості
- потужність
- випадок
- випадків
- Викликати
- обережність
- Століття
- ланцюг
- ланцюга
- проблеми
- chang
- перевірка
- хімія
- китайський
- вибір
- Вибирати
- стверджувати
- претензій
- клас
- класифікація
- очевидно
- клієнт
- близько
- Cloud9
- тренування
- код
- Кодування
- пізнавальний
- збирати
- Collective
- коледж
- COLUMBIA
- поєднання
- коментарі
- загальний
- зазвичай
- співтовариство
- Компанії
- порівняння
- взаємодоповнюючі
- повний
- комплекс
- складність
- Компоненти
- складається
- обчислення
- комп'ютер
- Інформатика
- концепція
- уклали
- підтвердити
- підтвердження
- зв'язок
- Отже
- вважається
- послідовний
- складається
- Консоль
- споживати
- Споживачі
- споживання
- Політика стримування
- містить
- зміст
- контент-створення
- безперервний
- внесок
- контроль
- управління
- Розмова
- виправити
- правильно
- Коштувати
- витрати
- може
- країни
- країна
- створювати
- створений
- створює
- створення
- створення
- Креатив
- креативність
- Повноваження
- CTO
- культура
- приборкання
- Поточний
- Клієнти
- дані
- дебати
- рішення
- певний
- Визначає
- Ступінь
- демократичний
- продемонстрований
- демонструє
- демонстрація
- Denmark
- відділ
- розгорнути
- розгортання
- дизайн
- деталі
- виявляти
- Виявлення
- Визначати
- визначає
- розвиненою
- Розробник
- розвивається
- розробка
- події
- Діалог
- різний
- старанність
- напрям
- обговорювати
- дезінформація
- дисплей
- збої
- розрізняти
- недовіру
- Лікар
- робить
- Ні
- вниз
- dr
- управляти
- два
- під час
- e
- E&T
- кожен
- Раніше
- Рано
- заробляти
- зароблений
- земля
- легше
- легко
- Економіка
- економіка
- освітній
- педагогів
- ефект
- ефективність
- або
- усунутий
- в іншому місці
- в регіоні EMEA
- поява
- акцент
- дозволяє
- що закінчився
- інженер
- Машинобудування
- Удосконалення
- забезпечувати
- вхід
- юридичні особи
- суб'єкта
- Навколишнє середовище
- рівність
- помилки
- особливо
- встановлений
- оцінки
- Навіть
- Події
- еволюціонує
- приклад
- Приклади
- виключно
- Здійснювати
- досвід
- Пояснювати
- дослідити
- Розвіданий
- обширний
- зовнішній
- витяг
- фасилітувати
- полегшений
- факт
- фактори
- Факти
- FAIL
- підроблений
- підроблені новини
- false
- знаменитий
- жінка
- поле
- боротися
- заливки
- остаточний
- фінансовий
- знайти
- виявлення
- закінчення
- Перший
- перший раз
- Гнучкість
- увагу
- фокусується
- фокусування
- стежити
- після
- для
- форма
- формальний
- форум
- фонд
- фундаментальні
- Заснований
- Рамки
- від
- fu
- повністю
- функція
- функціональність
- Games
- азартні ігри
- прогалини
- Стать
- Гендерна рівність
- Загальне
- породжувати
- генерується
- породжує
- покоління
- генеративний
- Генеративний ШІ
- отримати
- дівчинки
- GitHub
- даний
- Go
- мета
- великий
- Земля
- гарантії
- було
- збруя
- Мати
- he
- чути
- допомога
- допомагає
- її
- тут
- високоякісний
- вище
- основний момент
- дуже
- його
- історія
- тримає
- честь
- надіється
- житло
- Як
- How To
- Однак
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- людина
- i
- IBM
- ідентифікований
- if
- незаконний
- ілюструвати
- зображень
- Impact
- здійснювати
- реалізація
- implements
- імпорт
- важливо
- вражаючий
- поліпшений
- in
- нездатність
- включати
- includes
- У тому числі
- Зареєстрований
- об'єднує
- збільшений
- Збільшує
- вказує
- індивідуальний
- промисловості
- інформація
- інформує
- Інфраструктура
- початковий
- вхід
- всередині
- встановлювати
- встановлений
- екземпляр
- Інститут
- установи
- інтегрований
- Інтелект
- намір
- Взаємодії
- внутрішній
- інтернет
- в
- введені
- викликає
- залучений
- питання
- питання
- IT
- ЙОГО
- подорож
- JPG
- json
- судді
- Кеннет
- Знати
- знання
- відомий
- відсутність
- мова
- великий
- Пізно
- останній
- Latin
- запущений
- шар
- вести
- провідний
- вивчення
- найменш
- юридично
- дозволяти
- життя
- Life Sciences
- як
- недоліки
- Лінія
- зв'язку
- Linux
- список
- Перераховані
- літератури
- LLM
- логічний
- довше
- пошук
- любов
- макінтош
- машина
- навчання за допомогою машини
- made
- головним чином
- підтримує
- основний
- зробити
- РОБОТИ
- Робить
- вдалося
- управління
- багато
- Маркетинг
- маска
- магістра
- математичний
- математика
- максимальний
- Може..
- засоби
- означав
- Медіа
- медичний
- медицина
- член
- члени
- пам'ять
- згаданий
- Методологія
- Мічиган
- мільйона
- міни
- Дезінформація
- вводить в оману
- MIT
- Пом'якшити
- змішувати
- ML
- модель
- Моделі
- змінювати
- більше
- найбільш
- руху
- множинний
- my
- Названий
- НАСА
- National
- Природний
- природа
- Необхідність
- необхідний
- мережу
- ніколи
- Нові
- новини
- наступний
- немає
- Нобелівський лауреат
- норм
- Norway
- Помітний
- ноутбук
- зараз
- номер
- об'єкт
- спостереження
- жовтень
- of
- запропонований
- часто
- Старий
- on
- ONE
- онлайн
- тільки
- операції
- Думка
- or
- порядок
- оригінал
- Інше
- інакше
- наші
- контури
- окреслення
- вихід
- видатний
- над
- загальний
- власний
- яка перебуває у власності
- алюр
- пакет
- сторінка
- сторінок
- Папір
- параметри
- частина
- проходити
- Пройшов
- Проходження
- Патенти
- шлях
- Викрійки
- Люди
- ідеальний
- Виконувати
- персонал
- фаза
- Вчений ступінь
- явище
- філософія
- Фізика
- частина
- основний
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- ігри
- точка
- політика
- це можливо
- пошта
- потенціал
- влада
- Харчування
- представлений
- подарунки
- press
- поширений
- попередній
- раніше
- в першу чергу
- Головний
- Принципи
- друк
- Друкарський станок
- попередній
- призи
- Проблема
- процес
- процеси
- виробляти
- Production
- професіонали
- глибокий
- програма
- пропонувати
- запропонований
- забезпечувати
- за умови
- провайдери
- забезпечує
- забезпечення
- Психологія
- громадськість
- покупка
- цілей
- Python
- якість
- кількість
- швидко
- радіо
- випадковий
- діапазони
- ранг
- швидко
- швидко
- співвідношення
- досягати
- Реагувати
- Реальний світ
- реального часу
- причина
- отримати
- отримано
- рецепт
- визнання
- рекомендувати
- послатися
- відноситься
- пов'язаний
- щодо
- доречний
- надійний
- ПОВТОРНО
- Сховище
- запросити
- вимагати
- вимагається
- дослідження
- резонує
- ресурси
- Реагувати
- відповідь
- відповіді
- відповідальний
- повертати
- Умови повернення
- Багаті
- Risk
- Роль
- ролі
- турів
- прогін
- біг
- пробіжки
- s
- гарантії
- мудрець
- то ж
- зберегти
- бачив
- шкала
- Школа
- Інженерна школа
- наука
- НАУКИ
- науковий
- Вчені
- сценарій
- Sdk
- Пошук
- розділ
- розділам
- побачити
- вибирає
- старший
- чутливий
- пропозиція
- настрій
- Послідовність
- обслуговування
- Послуги
- комплект
- установка
- Поділитись
- загальні
- акції
- поділ
- вона
- Склад
- Повинен
- Показувати
- аналогічний
- Аналогічно
- простий
- з
- сестра
- So
- соціальна
- соціальні медіа
- суспільний
- суспільство
- рішення
- Рішення
- деякі
- Source
- вихідні
- Джерела
- Простір
- напруга
- конкретно
- швидкість
- поширення
- Поширення
- Стажування
- standard
- Станфорд
- Стенфордський університет
- почалася
- Заява
- заяви
- Штати
- заходи
- Стоп
- буря
- Стратегія
- зміцнення
- структура
- Студентам
- Вивчення
- наступні
- істотний
- Успішно
- такі
- пропонувати
- РЕЗЮМЕ
- Надзарядка
- підтримка
- Переконайтеся
- Влада
- Швеція
- швидко
- синтез
- Systems
- снасті
- Приймати
- приймає
- Завдання
- завдання
- команда
- технічний
- техніка
- методи
- технологічний
- Технологія
- зв'язок
- шаблон
- термінал
- terms
- тест
- текст
- текстуальний
- Що
- Команда
- інформація
- Джерело
- світ
- їх
- Їх
- потім
- Там.
- тим самим
- отже
- Ці
- вони
- думати
- третя сторона
- це
- ті
- думка
- через
- по всьому
- TIE
- час
- Терміни
- до
- разом
- знак
- Жетони
- інструменти
- навчений
- Навчання
- правда
- Правда
- підручник
- два
- Зрештою
- підкреслено
- розуміння
- United
- Сполучені Штати
- університети
- університет
- безпрецедентний
- безпрецедентний
- до
- модернізація
- на
- us
- використання
- використовуваний
- користувач
- користувачі
- використовує
- використання
- використовує
- значення
- різний
- величезний
- Вердикт
- перевірено
- перевірити
- версія
- дуже
- через
- Відео
- відеоігри
- візит
- було
- we
- Web
- веб-сервіси
- ДОБРЕ
- Що
- коли
- Чи
- який
- в той час як
- ВООЗ
- всі
- чому
- Вікіпедія
- волі
- windows
- з
- в
- жінка
- жінки
- Виграв
- слово
- слова
- Work
- працював
- робочий
- робочий
- світ
- вартість
- Неправильно
- років
- Ти
- вашу
- зефірнет