בינה מלאכותית גנרית זוכה לתשומת לב ציבורית רבה כיום, עם דיבורים על מוצרים כמו GPT4, ChatGPT, DALL-E2, Bard וטכנולוגיות בינה מלאכותיות רבות אחרות. לקוחות רבים ביקשו מידע נוסף על פתרונות ה-AI הגנרטיביים של AWS. מטרת הפוסט הזה היא לתת מענה לצרכים הללו.
פוסט זה מספק סקירה כללית של AI גנרטיבי עם מקרה שימוש אמיתי ללקוח, מספק תיאור תמציתי ומתאר את היתרונות שלו, מפנה להדגמה קלה למעקב של AWS DeepComposer ליצירת יצירות מוזיקליות חדשות, ומתאר כיצד להתחיל להשתמש אמזון SageMaker JumpStart לפריסת GPT2, Stable Diffusion 2.0 ודגמי AI מחוללים אחרים.
סקירה כללית של בינה מלאכותית
AI גנרטיבי הוא תחום ספציפי של בינה מלאכותית המתמקד ביצירת חומר חדש. זהו אחד התחומים המרגשים ביותר בעולם הבינה המלאכותית, עם פוטנציאל לשנות עסקים קיימים ולאפשר לרעיונות עסקיים חדשים לחלוטין לצאת לשוק. אתה יכול להשתמש בטכניקות גנרטיביות עבור:
- יצירת יצירות אמנות חדשות באמצעות מודל כמו Stable Diffusion 2.0
- כתיבת ספר רב מכר באמצעות דגם כמו GPT2, Bloom או Flan-T5-XL
- חיבור הסימפוניה הבאה שלך באמצעות טכניקת הרובוטריקים ב-AWS DeepComposer
AWS DeepComposer הוא כלי חינוכי שעוזר לך להבין את מושגי המפתח הקשורים ללמידת מכונה (ML) באמצעות שפת הקומפוזיציה המוזיקלית. למידע נוסף, עיין ב צור רצועת רוק ג'אז באמצעות אינטליגנציה מלאכותית גנרטיבית.
Stable Diffusion, GPT2, Bloom ו-Flan-T5-XL הם כולם דגמי ML. הם פשוט אלגוריתמים מתמטיים שצריך לאמן לזהות דפוסים בתוך נתונים. לאחר לימוד הדפוסים, הם נפרסים על נקודות קצה, מוכנות לתהליך המכונה הסקה. נתונים חדשים שהמודל לא ראה מוזנים למודל ההסקה, ומופק חומר יצירתי חדש.
לדוגמה, עם מודלים של יצירת תמונות כגון Stable Diffusion, נוכל ליצור איורים מדהימים באמצעות כמה מילים. עם מודלים של יצירת טקסט כגון GPT2, Bloom ו-Flan-T5-XL, נוכל ליצור מאמרים ספרותיים חדשים, ואולי גם ספרים, ממשפט אנושי פשוט.
Autodesk הוא לקוח AWS המשתמש אמזון SageMaker לעזור למעצבי המוצר שלהם למיין אלפי חזרות של עיצובים חזותיים עבור מקרי שימוש שונים ולהשתמש ב-ML כדי לעזור לבחור את העיצוב האופטימלי. באופן ספציפי, הם עבדו עם Edera Safety כדי לסייע בפיתוח מגן חוט שדרה המגן על הרוכבים מפני תאונות בזמן השתתפות באירועי ספורט, כגון אופני הרים. למידע נוסף, בדוק את הסרטון AWS Machine Learning מאפשר אופטימיזציה של עיצוב.
למידע נוסף על מה שלקוחות AWS עושים עם בינה מלאכותית ואופנה, עיין ב עיצוב אופנה וירטואלי עם בינה מלאכותית גנרטיבית באמצעות Amazon SageMaker.
כעת, לאחר שהבנו על מה מדובר ב-AI גנרטיבי, בואו נקפוץ להדגמה של JumpStart כדי ללמוד כיצד ליצור טקסט או תמונות חדשים עם AI.
תנאים מוקדמים
סטודיו SageMaker של אמזון היא סביבת הפיתוח המשולבת (IDE) בתוך SageMaker המספקת לנו את כל תכונות ה-ML שאנו צריכים בחלון זכוכית אחד. לפני שנוכל להפעיל את JumpStart, עלינו להגדיר את Studio. אתה יכול לדלג על שלב זה אם כבר פועלת גרסה משלך של Studio.
הדבר הראשון שעלינו לעשות לפני שנוכל להשתמש בשירותי AWS כלשהם הוא לוודא שנרשמנו ויצרנו חשבון AWS. הבא הוא ליצור משתמש מנהלי וקבוצה. להנחיות לגבי שני השלבים, עיין ב הגדר תנאים מוקדמים של Amazon SageMaker.
השלב הבא הוא יצירת דומיין של SageMaker. דומיין מגדיר את כל האחסון ומאפשר לך להוסיף משתמשים כדי לגשת ל- SageMaker. למידע נוסף, עיין ב נכלל ב-Amazon SageMaker Domain. הדגמה זו נוצרה באזור AWS us-east-1
.
לבסוף, אתה משיק את Studio. עבור פוסט זה, אנו ממליצים להשיק אפליקציית פרופיל משתמש. להנחיות, עיין ב הפעל את Amazon SageMaker Studio.
בחר פתרון JumpStart
עכשיו הגענו לחלק המרגש. כעת אתה אמור להיות מחובר לסטודיו ולראות דף דומה לצילום המסך הבא.
בחלונית הניווט, מתחת SageMaker JumpStart, בחר דגמים, מחברות, פתרונות.
מוצגות בפניך מגוון פתרונות, מודלים בסיסיים וחפצים אחרים שיכולים לעזור לך להתחיל עם מודל ספציפי או בעיה עסקית או מקרה שימוש ספציפי.
אם אתה רוצה להתנסות באזור מסוים, אתה יכול להשתמש בפונקציית החיפוש. או שאתה יכול פשוט לעיין בחפצים כדי למצוא את הדגם הרלוונטי או הפתרון העסקי לצרכים שלך.
לדוגמה, אם אתה מעוניין בפתרונות זיהוי הונאה, הזן זיהוי הונאה בשורת החיפוש.
אם אתה מעוניין בפתרונות יצירת טקסט, הזן יצירת טקסט בשורת החיפוש. מקום טוב להתחיל בו אם ברצונך לחקור מגוון מודלים של יצירת טקסט הוא לבחור במחברת Intro to JS – Text Generation.
בואו נצלול להדגמה ספציפית של דגם ה-GPT-2.
הדגמה של דגם JumpStart GPT-2
GPT 2 הוא מודל שפה שעוזר ליצור טקסט דמוי אדם בהתבסס על הנחיה נתונה. אנחנו יכולים להשתמש במודל שנאי מסוג זה כדי ליצור משפטים חדשים ולעזור לנו להפוך את הכתיבה לאוטומטית. זה יכול לשמש ליצירת תוכן כגון בלוגים, פוסטים במדיה חברתית וספרים.
דגם GPT 2 הוא חלק ממשפחת Generative Pre-Trained Transformer שהייתה קודמתה ל-GPT 3. בזמן כתיבת שורות אלה, GPT 3 משמש כבסיס לאפליקציית OpenAI ChatGPT.
כדי להתחיל לחקור את ההדגמה של דגם GPT-2 ב-JumpStart, בצע את השלבים הבאים:
- ב-JumpStart, חפש ובחר GPT2.
- ב לפרוס מספר סימוכין סעיף, הרחב תצורת פריסה.
- בעד מופע אירוח של SageMaker, בחר את המופע שלך (עבור פוסט זה, אנו משתמשים ב-ml.c5.2xlarge).
לסוגי מכונות שונים מצורפות נקודות מחיר שונות. בזמן כתיבת שורות אלה, ה-ml.c5.2xlarge שבחרנו עולה מתחת ל-0.50$ לשעה. לקבלת התמחור המעודכן ביותר, עיין ב תמחור SageMaker של אמזון.
- בעד שם נקודת הקצה, הזן demo-hf-textgeneration-gpt2.
- לבחור לפרוס.
המתן לפריסה של נקודת הקצה של ML (עד 15 דקות).
- כאשר נקודת הקצה נפרסת, בחר פתח מחברת.
תראה עמוד דומה לצילום המסך הבא.
המסמך שבו אנו משתמשים כדי להציג את ההדגמה שלנו הוא מחברת Jupyter, המכילה את כל הקוד הדרוש של Python. שימו לב שהקוד בצילום המסך הזה אולי מעט שונה מהקוד שיש לכם, מכיוון ש-AWS מעדכנת כל הזמן את המחברות הללו ומוודאת שהן מאובטחות, נקיות מפגמים ומספקות את חווית הלקוח הטובה ביותר.
- לחץ לתוך התא הראשון ובחר Ctrl + Enter כדי להפעיל את בלוק הקוד.
כוכבית (*) מופיעה משמאל לבלוק הקוד ואז הופכת למספר. הכוכבית מציינת שהקוד פועל ומושלם כאשר המספר מופיע.
- בגוש הקוד הבא, הזן טקסט לדוגמה ולאחר מכן הקש Ctrl + Enter.
- לבחור Ctrl + Enter בגוש הקוד השלישי כדי להפעיל אותו.
לאחר כ-30-60 שניות, תראה את תוצאות ההסקה שלך.
עבור טקסט הקלט "Once upon a time there were 18 sandwiches,
" נקבל את הטקסט הבא שנוצר:
עבור טקסט הקלט "And for the final time Peter said to Mary,
" נקבל את הטקסט הבא שנוצר:
אתה יכול להתנסות בהפעלת בלוק הקוד השלישי הזה מספר פעמים, ותבחין שהמודל עושה תחזיות שונות בכל פעם.
כדי להתאים את הפלט באמצעות כמה מהתכונות המתקדמות, גלול מטה כדי להתנסות בבלוק הקוד הרביעי.
למידע נוסף על מודלים של יצירת טקסט, עיין ב הפעל יצירת טקסט עם דגמי Bloom ו-GPT ב-Amazon SageMaker JumpStart.
לנקות משאבים
לפני שנמשיך, אל תשכח למחוק את נקודת הקצה שלך כשתסיים. בכרטיסייה הקודמת, מתחת מחק את נקודת הקצה, בחר מחק.
אם סגרת בטעות מחברת זו, תוכל גם למחוק את נקודת הקצה שלך דרך מסוף SageMaker. תַחַת הסקה בחלונית הניווט, בחר נקודות קצה.
בחר את נקודת הקצה שבה השתמשת וב- פעולות בתפריט, בחר מחק.
כעת, לאחר שהבנו כיצד להשתמש בפתרון JumpStart הראשון שלנו, בואו נסתכל על שימוש במודל דיפוזיה יציבה.
הדגמת דגם JumpStart Stable Diffusion
אנו יכולים להשתמש במודל Stable Diffusion 2 כדי ליצור תמונות משורת טקסט פשוטה. זה יכול לשמש ליצירת תוכן לדברים כמו פוסטים במדיה חברתית, חומר פרסומי, עטיפות אלבומים או כל דבר שדורש יצירות אמנות יצירתיות.
- חזור ל-JumpStart, ואז חפש ובחר דיפוזיה יציבה 2.
- ב לפרוס מספר סימוכין סעיף, הרחב תצורת פריסה.
- בעד מופע אירוח של SageMaker, בחר את המופע שלך (עבור פוסט זה, אנו משתמשים ב-ml.g5.2xlarge).
- בעד שם נקודת הקצה, להיכנס
demo-stabilityai-stable-diffusion-v2
. - לבחור לפרוס.
מכיוון שמדובר בדגם גדול יותר, הפריסה עשויה להימשך עד 25 דקות. כשהוא מוכן, סטטוס נקודת הקצה יראה כ בשירות.
- לבחור פתח מחברת כדי לפתוח מחברת Jupyter עם קוד Python.
- הפעל את בלוק הקוד הראשון והשני.
- בגוש הקוד השלישי, שנה את שורת הטקסט ולאחר מכן הפעל את התא.
המתן כ-30-60 שניות עד שתופיע התמונה. התמונה הבאה מבוססת על הטקסט לדוגמה שלנו.
שוב, אתה יכול לשחק עם התכונות המתקדמות בבלוק הקוד הבא. התמונה שהוא יוצר שונה בכל פעם.
לנקות משאבים
שוב, אל תשכח למחוק את נקודת הקצה שלך. הפעם, אנו משתמשים ב-ml.g5.2xlarge, כך שהוא גובה חיובים מעט גבוהים יותר מבעבר. בזמן הכתיבה, זה היה קצת יותר מ-$1 לשעה.
לבסוף, בואו נעבור ל-AWS DeepComposer.
AWS DeepComposer
AWS DeepComposer היא דרך מצוינת ללמוד על AI גנרטיבי. זה מאפשר לך להשתמש במנגינות מובנות בדגמים שלך כדי ליצור צורות חדשות של מוזיקה. המודל שבו אתה משתמש קובע כיצד נעימת הקלט עוברת טרנספורמציה.
אם אתה רגיל להשתתף AWS Deep Racer ימים כדי לעזור לעובדים שלך ללמוד על למידה מחדש של אכיפה, שקול להרחיב ולשפר את היום עם AWS DeepComposer כדי ללמוד על AI גנרטיבי.
להסבר מפורט והדגמה קלה למעקב של שלושה מהדגמים בפוסט זה, עיין צור רצועת רוק ג'אז באמצעות אינטליגנציה מלאכותית גנרטיבית.
בדוק את הדברים הבאים דוגמאות מגניבות הועלה ל-SoundCloud באמצעות AWS DeepComposer.
נשמח לראות את הניסויים שלך, אז אל תהסס לפנות דרך המדיה החברתית (@digitalcolmer) ולשתף את הלמידה והניסויים שלך.
סיכום
בפוסט זה, דיברנו על ההגדרה של AI גנרטיבי, המומחשת על ידי סיפור לקוח של AWS. לאחר מכן דרכנו אותך כיצד להתחיל עם Studio ו-JumpStart, והראנו לך כיצד להתחיל עם דגמי GPT 2 ו-Stable Diffusion. סיכמנו סקירה קצרה של AWS DeepComposer.
כדי לחקור את JumpStart יותר, נסה להשתמש בנתונים שלך כדי לכוונן מודל קיים. למידע נוסף, עיין ב אימון מצטבר עם Amazon SageMaker JumpStart. למידע על כוונון עדין של דגמי דיפוזיה יציבה, עיין ב כוונן טקסט לתמונה דגמי Diffusion Stable עם Amazon SageMaker JumpStart.
למידע נוסף על מודלים של דיפוזיה יציבה, עיין ב צור תמונות מטקסט עם מודל הדיפוזיה היציב ב- Amazon SageMaker JumpStart.
לא כיסינו שום מידע על דגם ה-Flan-T5-XL, אז למידע נוסף, עיין בדברים הבאים GitHub ריפו. ה דוגמאות SageMaker של אמזון repo כולל גם מגוון של מחברות זמינות ב- GitHub עבור מוצרי SageMaker השונים, כולל JumpStart, המכסים מגוון מקרי שימוש שונים.
למידע נוסף על AWS ML באמצעות מגוון נכסים דיגיטליים בחינם, בדוק את שלנו מדריך למידת מכונה של AWS. אתה יכול גם לנסות בחינם תוכנית למידה ML כדי לבנות על הידע הנוכחי שלך או לקבל נקודת התחלה ברורה. כדי לקחת קורס בהנחיית מדריכים, אנו ממליצים בחום על הקורסים הבאים:
זו באמת תקופה מרגשת בתחום ה-AI/ML. AWS כאן כדי לתמוך במסע ה-ML שלך, אז אנא התחבר אלינו במדיה החברתית. אנו מצפים לראות את כל הלמידה, הניסויים והכיף שלך עם שירותי ה-ML השונים במהלך החודשים הקרובים וליהנות מההזדמנות להיות המדריך שלך במסע ה-ML שלך.
על המחבר
פול קולמר הוא מאמן טכני בכיר בשירותי האינטרנט של אמזון המתמחה בלמידת מכונה ובינה מלאכותית גנרטיבית. התשוקה שלו היא לעזור ללקוחות, לשותפים ולעובדים להתפתח ולצמוח באמצעות סיפור משכנע, חוויות משותפות והעברת ידע. עם למעלה מ-25 שנים בתעשיית ה-IT, הוא מתמחה בפרקטיקות תרבותיות זריזות ופתרונות למידת מכונה. פול הוא עמית בקולג' למוזיקה של לונדון ועמית באגודת המחשבים הבריטית.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- הטבעת העתיד עם אדריאן אשלי. גישה כאן.
- קנה ומכירה של מניות בחברות PRE-IPO עם PREIPO®. גישה כאן.
- מקור: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/get-started-with-generative-ai-on-aws-using-amazon-sagemaker-jumpstart/
- :הוא
- :לֹא
- $ למעלה
- 1
- 11
- 15%
- 50
- 500
- 7
- 8
- 9
- 937
- a
- אודות
- גישה
- תאונות
- חֶשְׁבּוֹן
- להוסיף
- כתובת
- מנהלי
- מתקדם
- לאחר
- זריז
- AI
- AI / ML
- המטרה
- אַלבּוֹם
- אלגוריתמים
- תעשיות
- להתיר
- מאפשר
- כְּבָר
- גם
- אמזון בעברית
- אמזון SageMaker
- אמזון SageMaker JumpStart
- אמזון שירותי אינטרנט
- an
- ו
- כל
- דבר
- האפליקציה
- לְהוֹפִיעַ
- בקשה
- ARE
- AREA
- סביב
- אמנות
- מאמרים
- מלאכותי
- בינה מלאכותית
- יצירות אמנות
- AS
- נכסים
- המשויך
- At
- מְצוֹרָף
- תשומת לב
- Autodesk
- אוטומטי
- זמין
- AWS
- לקוח AWS
- בָּר
- מבוסס
- BE
- כי
- בשר בקר
- היה
- לפני
- התחלה
- הטבות
- הטוב ביותר
- ברכה
- לחסום
- אבני
- בלוגים
- לִפְרוֹחַ
- ספר
- ספרים
- שניהם
- בריטי
- לִבנוֹת
- מובנה
- עסקים
- רעיונות עסקיים
- עסקים
- אבל
- by
- CAN
- מקרה
- מקרים
- שינוי
- חיובים
- ChatGPT
- לבדוק
- לבחור
- ברור
- סגור
- קוד
- מִכלָלָה
- איך
- מגיע
- משכנע
- להשלים
- לחלוטין
- המחשב
- מושגים
- לְחַבֵּר
- לשקול
- קונסול
- תמיד
- תוכן
- יצירת תוכן
- קורס
- קורסים
- לכסות
- כיסוי
- מכסה
- לִיצוֹר
- נוצר
- יוצר
- יוצרים
- יצירה
- יְצִירָתִי
- תרבותי
- נוֹכְחִי
- לקוח
- חווית לקוח
- לקוחות
- נתונים
- יְוֹם
- ימים
- מוות
- הַדגָמָה
- לפרוס
- פרס
- פריסה
- תיאור
- עיצוב
- מעצבים
- עיצובים
- מְפוֹרָט
- איתור
- קובע
- לפתח
- צעצועי התפתחות
- אחר
- שידור
- דיגיטלי
- נכסים דיגיטליים
- do
- מסמך
- עושה
- תחום
- לא
- מטה
- כל אחד
- חינוך
- עובדים
- מאפשר
- מקיף
- נקודת קצה
- שיפור
- זן
- סביבה
- Ether (ETH)
- אירועים
- כל
- דוגמה
- מרגש
- קיימים
- לְהַרְחִיב
- ניסיון
- חוויות
- לְנַסוֹת
- ניסויים
- הסבר
- לחקור
- היכרות
- משפחה
- אופנה
- תכונות
- הפד
- להרגיש
- בחור
- מעטים
- שדה
- שדות
- סופי
- ראשון
- מתמקד
- הבא
- מזון
- בעד
- צורות
- קדימה
- קרן
- ארבע
- רביעית
- הונאה
- גילוי הונאה
- חופשי
- החל מ-
- כֵּיף
- פונקציה
- זכייה
- ליצור
- נוצר
- יצירת
- דור
- גנרטטיבית
- AI Generative
- לקבל
- GitHub
- נתן
- זכוכית
- טוב
- גדול
- קְבוּצָה
- לגדול
- יד
- יש
- he
- נשמע
- לעזור
- עזרה
- עוזר
- כאן
- גבוה יותר
- מאוד
- שֶׁלוֹ
- אירוח
- שעה
- איך
- איך
- HTML
- HTTPS
- בן אנוש
- רעיונות
- לזהות
- if
- תמונה
- דור תמונה
- תמונות
- in
- כולל
- כולל
- מצביע על
- תעשייה
- מידע
- קלט
- למשל
- הוראות
- משולב
- מוֹדִיעִין
- מעוניין
- אל תוך
- IT
- תעשיית ה- IT
- איטרציות
- שֶׁלָה
- מסע
- jpg
- לקפוץ
- מחברת צדק
- רק
- מפתח
- ידע
- העברת ידע
- ידוע
- שפה
- גדול יותר
- לשגר
- השקה
- לִלמוֹד
- למד
- למידה
- עזבו
- כמו
- קו
- חי
- מחובר
- לונדון
- נראה
- מגרש
- אהבה
- מכונה
- למידת מכונה
- עשוי
- לעשות
- עושה
- עשייה
- רב
- שוק
- חוֹמֶר
- מתימטי
- מדיה
- דקות
- ML
- מודל
- מודלים
- חודשים
- יותר
- רוב
- הַר
- המהלך
- מספר
- כלי נגינה
- מחזמר
- שם
- ניווט
- הכרחי
- צורך
- צרכי
- חדש
- הבא
- הערות
- מחברה
- מחשבים ניידים
- הודעה..
- עַכשָׁיו
- מספר
- of
- on
- ONE
- לפתוח
- OpenAI
- הזדמנות
- אופטימלי
- or
- אחר
- שלנו
- הַחוּצָה
- קווי מתאר
- תפוקה
- יותר
- סקירה
- שֶׁלוֹ
- עמוד
- זגוגית
- חלק
- משתתף
- מסוים
- שותפים
- תשוקה
- דפוסי
- פול
- אֲנָשִׁים
- פיטר
- תמונה
- מקום
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- לְשַׂחֵק
- אנא
- נקודה
- נקודות
- הודעה
- הודעות
- פוטנציאל
- פוטנציאל
- פרקטיקות
- קודמו
- התחזיות
- להציג
- מוצג
- ללחוץ
- קודם
- מחיר
- תמחור
- בעיה
- תהליך
- מיוצר
- המוצר
- מוצרים
- פּרוֹפִיל
- קידום מכירות
- לספק
- מספק
- ציבורי
- פיתון
- רכס
- במקום
- לְהַגִיעַ
- מוכן
- ממשי
- להמליץ
- אזכור
- באזור
- רלוונטי
- דורש
- מסעדה
- תוצאות
- רוכבים
- סלע
- הפעלה
- ריצה
- בְּטִיחוּת
- בעל חכמים
- אמר
- SAINT
- לגלול
- חיפוש
- שְׁנִיָה
- שניות
- סעיף
- לבטח
- לִרְאוֹת
- ראות
- לראות
- נבחר
- לחצני מצוקה לפנסיונרים
- משפט
- שרות
- שירותים
- סט
- סטים
- שיתוף
- משותף
- צריך
- ראווה
- הופעות
- חָתוּם
- דומה
- פָּשׁוּט
- בפשטות
- יחיד
- מעט שונה
- So
- חֶברָתִי
- מדיה חברתית
- פוסטים ברשתות החברתיות
- חֶברָה
- פִּתָרוֹן
- פתרונות
- כמה
- Soundcloud
- מֶרחָב
- מתמחה
- מתמחה
- ספציפי
- במיוחד
- יציב
- התחלה
- החל
- החל
- מצב
- שלב
- צעדים
- אחסון
- סיפור
- סיפורים
- סטודיו
- מדהים
- כזה
- תמיכה
- בטוח
- לקחת
- לדבר
- טכני
- טכניקות
- טכנולוגיות
- דור טקסט
- מֵאֲשֶׁר
- זֶה
- אל האני
- שֶׁלָהֶם
- אז
- שם.
- אלה
- הֵם
- דבר
- דברים
- שְׁלִישִׁי
- זֶה
- אלה
- אלפים
- שְׁלוֹשָׁה
- דרך
- זמן
- פִּי
- ל
- כלי
- לעקוב
- מְאוּמָן
- הדרכה
- להעביר
- לשנות
- טרנספורמציה
- שנאי
- רוֹבּוֹטרִיקִים
- באמת
- פונה
- סוג
- סוגים
- תחת
- להבין
- עדכן
- עדכון
- נטען
- על
- us
- להשתמש
- במקרה להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- משתמש
- משתמשים
- באמצעות
- שונים
- גרסה
- באמצעות
- וִידֵאוֹ
- הַמתָנָה
- רוצה
- היה
- דֶרֶך..
- we
- אינטרנט
- שירותי אינטרנט
- היו
- מה
- מתי
- אשר
- בזמן
- מי
- יצטרך
- עם
- בתוך
- מילים
- עבד
- עובד
- עוֹלָם
- היה
- עטוף
- כתיבה
- שנים
- אתה
- זפירנט