Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đưa ra một thách thức đặc biệt khi đánh giá hiệu suất. Không giống như học máy truyền thống nơi kết quả thường là nhị phân, kết quả đầu ra LLM nằm trong phạm vi chính xác. Ngoài ra, mặc dù mô hình cơ sở của bạn có thể vượt trội về số liệu rộng nhưng hiệu suất chung không đảm bảo hiệu suất tối ưu cho các trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.
Do đó, cách tiếp cận toàn diện để đánh giá LLM phải sử dụng nhiều cách tiếp cận khác nhau, chẳng hạn như sử dụng LLM để đánh giá LLM (tức là đánh giá tự động) và sử dụng các phương pháp kết hợp giữa con người và LLM. Bài viết này đi sâu vào các bước cụ thể của các phương pháp khác nhau, bao gồm cách tạo bộ đánh giá tùy chỉnh phù hợp với ứng dụng của bạn, xác định các số liệu liên quan và triển khai các phương pháp đánh giá nghiêm ngặt – cả để chọn mô hình và theo dõi hiệu suất liên tục trong sản xuất.
Xây dựng bộ đánh giá được nhắm mục tiêu cho các trường hợp sử dụng của bạn
Để đánh giá hiệu suất của LLM trong một trường hợp sử dụng cụ thể, bạn cần kiểm tra mô hình trên một tập hợp các ví dụ đại diện cho các trường hợp sử dụng mục tiêu của bạn. Điều này đòi hỏi phải xây dựng một bộ đánh giá tùy chỉnh.
- Khởi đầu nhỏ. Để kiểm tra hiệu suất LLM trong trường hợp sử dụng của bạn, bạn có thể bắt đầu với ít nhất 10 ví dụ. Mỗi ví dụ này có thể được chạy nhiều lần để đánh giá tính nhất quán và độ tin cậy của mô hình.
- Chọn những ví dụ đầy thách thức. Các ví dụ bạn chọn không nên đơn giản. Chúng phải mang tính thử thách, được thiết kế để kiểm tra tối đa năng lực của mô hình. Điều này có thể bao gồm những lời nhắc có thông tin đầu vào không mong đợi, những truy vấn có thể gây ra thành kiến hoặc những câu hỏi đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về chủ đề. Đây không phải là đánh lừa mô hình mà là đảm bảo nó được chuẩn bị sẵn sàng cho tính chất khó lường của các ứng dụng trong thế giới thực.
- Xem xét khai thác LLM để xây dựng bộ đánh giá. Thật thú vị, đó là một cách phổ biến để tận dụng các mô hình ngôn ngữ để xây dựng các bộ đánh giá nhằm đánh giá chính nó hoặc các mô hình ngôn ngữ khác. Ví dụ: LLM có thể tạo một tập hợp các cặp Hỏi & Đáp dựa trên văn bản đầu vào mà bạn có thể sử dụng làm lô mẫu đầu tiên cho ứng dụng trả lời câu hỏi của mình.
- Kết hợp phản hồi của người dùng. Dù là từ thử nghiệm nội bộ nhóm hay triển khai rộng hơn, phản hồi của người dùng thường tiết lộ những thách thức không lường trước được và các tình huống thực tế. Những phản hồi như vậy có thể được tích hợp dưới dạng những ví dụ đầy thử thách mới trong bộ đánh giá của bạn.
Về bản chất, việc xây dựng bộ đánh giá tùy chỉnh là một quá trình năng động, thích ứng và phát triển song song với vòng đời dự án LLM của bạn. Phương pháp lặp đi lặp lại này đảm bảo mô hình của bạn vẫn phù hợp với những thách thức hiện tại và có liên quan.
Kết hợp các số liệu, so sánh và đánh giá dựa trên tiêu chí
Chỉ riêng số liệu thường không đủ để đánh giá LLM. LLM hoạt động trong một lĩnh vực không phải lúc nào cũng có một câu trả lời “đúng” duy nhất. Hơn nữa, việc sử dụng số liệu tổng hợp có thể gây hiểu nhầm. Một mô hình có thể xuất sắc ở lĩnh vực này và yếu ở lĩnh vực khác, nhưng vẫn đạt được điểm trung bình ấn tượng.
Tiêu chí đánh giá của bạn sẽ phụ thuộc vào các thuộc tính riêng biệt của hệ thống LLM cụ thể. Mặc dù tính chính xác và không thiên vị là mục tiêu chung nhưng các tiêu chí khác có thể được đặt lên hàng đầu trong các tình huống cụ thể. Ví dụ: một chatbot y tế có thể ưu tiên phản hồi vô hại, bot hỗ trợ khách hàng có thể nhấn mạnh việc duy trì giọng điệu thân thiện nhất quán hoặc ứng dụng phát triển web có thể yêu cầu đầu ra ở một định dạng cụ thể.
Để hợp lý hóa quy trình, nhiều tiêu chí đánh giá có thể được tích hợp vào một tiêu chí duy nhất. chức năng phản hồi. Nó sẽ lấy văn bản được tạo bởi LLM và một số siêu dữ liệu làm đầu vào, sau đó xuất ra điểm cho biết chất lượng của văn bản.
Do đó, việc đánh giá toàn diện hiệu suất LLM thường đòi hỏi ít nhất 3 cách tiếp cận khác nhau:
- Số liệu định lượng: Khi tồn tại câu trả lời chính xác, bạn có thể mặc định sử dụng các phương pháp đánh giá ML truyền thống bằng cách sử dụng phương pháp định lượng.
- So sánh tham khảo: Đối với các trường hợp không có câu trả lời đơn lẻ rõ ràng nhưng có sẵn tham chiếu về các câu trả lời có thể chấp nhận được, câu trả lời của mô hình có thể được so sánh và đối chiếu với các ví dụ có sẵn.
- Đánh giá dựa trên tiêu chí: Trong trường hợp không có tham chiếu, trọng tâm sẽ chuyển sang đánh giá kết quả đầu ra của mô hình theo các tiêu chí được xác định trước.
Cả so sánh tham chiếu và đánh giá dựa trên tiêu chí đều có thể được thực hiện bởi người đánh giá hoặc thông qua các quy trình tự động. Tiếp theo, chúng ta sẽ đi sâu vào những ưu điểm và nhược điểm của các phương pháp đánh giá riêng biệt này.
Phương pháp tiếp cận con người, tự động đánh giá và kết hợp
Đánh giá con người thường được xem là tiêu chuẩn vàng để đánh giá các ứng dụng học máy, bao gồm cả các hệ thống dựa trên LLM, nhưng không phải lúc nào cũng khả thi do các hạn chế về thời gian hoặc kỹ thuật. Các phương pháp tự động đánh giá và kết hợp thường được sử dụng trong môi trường doanh nghiệp để mở rộng quy mô đánh giá hiệu suất LLM.
Đánh giá con người
Việc con người giám sát đầu ra của các ứng dụng dựa trên LLM là điều cần thiết để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của các hệ thống này. Tuy nhiên, chỉ dựa vào phương pháp này để đánh giá LLM có thể không lý tưởng do những hạn chế chính sau:
- Mối quan tâm về chất lượng: Điều đáng ngạc nhiên là các mẫu máy tiên tiến như GPT-4 thường đưa ra đánh giá về chất lượng vượt trội so với kết quả trung bình từ những công nhân được thuê qua Mechanical Turk. Những người đánh giá con người, trừ khi được hướng dẫn bởi các thiết kế thử nghiệm tỉ mỉ, có thể không tập trung vào những phẩm chất cốt lõi quan trọng nhất. Có xu hướng bị cuốn vào những yếu tố hời hợt; chẳng hạn, họ có thể ưu tiên một phản hồi có định dạng tốt nhưng sai sót hơn một phản hồi chính xác nhưng được trình bày rõ ràng.
- Tác động chi phí: Việc có được những đánh giá hàng đầu của con người là rất tốn kém. Chất lượng đánh giá bạn tìm kiếm càng cao thì chi phí liên quan càng cao.
- Hạn chế thời gian: Việc thu thập đánh giá của con người rất tốn thời gian. Trong thế giới phát triển hệ thống dựa trên LLM có nhịp độ nhanh, nơi việc triển khai có thể diễn ra chỉ trong vài ngày hoặc vài tuần, các nhà phát triển không phải lúc nào cũng đủ khả năng để tạm dừng và chờ phản hồi.
Những hạn chế này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc bổ sung các đánh giá của con người bằng các kỹ thuật đánh giá hiệu quả hơn.
Tự động đánh giá
Các mô hình ngôn ngữ lớn đã được chứng minh là thành thạo trong việc đánh giá hiệu suất của các mô hình tương tự. Đáng chú ý, LLM tiên tiến hơn hoặc lớn hơn có thể được sử dụng để đánh giá hiệu suất của các mô hình nhỏ hơn. Việc sử dụng LLM để đánh giá kết quả đầu ra của chính nó cũng là điều phổ biến. Với cơ chế của LLM, ban đầu một mô hình có thể đưa ra câu trả lời không chính xác. Tuy nhiên, bằng cách cung cấp cho cùng một mô hình một lời nhắc được xây dựng một cách chiến lược để yêu cầu đánh giá phản hồi ban đầu của nó, mô hình đó sẽ có cơ hội “suy ngẫm” hoặc “suy nghĩ lại” một cách hiệu quả. Quy trình này làm tăng đáng kể khả năng mô hình xác định được bất kỳ lỗi nào.
Việc sử dụng LLM để đánh giá các LLM khác mang lại giải pháp thay thế nhanh chóng và tiết kiệm chi phí cho việc sử dụng người đánh giá là con người. Tuy nhiên, phương pháp này có những cạm bẫy nghiêm trọng mà các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và công nghệ phải chuẩn bị để giải quyết:
- Khi được giao nhiệm vụ đánh giá phản hồi theo thang điểm từ 1 đến 5, LLM có thể thể hiện sự thiên vị nhất quán hướng tới một xếp hạng cụ thể, bất kể chất lượng thực tế của phản hồi.
- Khi so sánh đầu ra của chính nó với đầu ra của các mô hình khác, LLM thường thể hiện sự ưu tiên cho phản hồi của chính nó.
- Trình tự của các ứng cử viên phản hồi đôi khi có thể ảnh hưởng đến việc đánh giá, chẳng hạn như thể hiện sự ưu tiên cho câu trả lời ứng cử viên được hiển thị đầu tiên.
- LLM có xu hướng thích câu trả lời dài hơn, ngay cả khi chúng chứa lỗi thực tế hoặc khó hiểu và khó sử dụng hơn đối với người dùng.
Do những điểm không hoàn hảo vốn có trong các đánh giá LLM, việc kết hợp chiến lược giám sát thủ công của những người đánh giá con người vẫn là một bước được khuyến khích và không nên bỏ qua trong quy trình phát triển ứng dụng LLM của bạn.
Phương pháp lai
Cách tiếp cận phổ biến là các nhà phát triển dựa nhiều vào các đánh giá tự động do LLM hỗ trợ. Điều này trang bị cho họ cơ chế phản hồi ngay lập tức, cho phép lựa chọn mô hình, tinh chỉnh và thử nghiệm nhanh chóng với nhiều lời nhắc hệ thống khác nhau. Mục tiêu là đạt được một hệ thống hoạt động tối ưu dựa trên những đánh giá tự động này. Sau khi giai đoạn đánh giá tự động hoàn tất, bước tiếp theo thường bao gồm việc tìm hiểu sâu hơn với những người đánh giá con người chất lượng cao để xác thực độ tin cậy của đánh giá tự động.
Việc đảm bảo các đánh giá về con người có chất lượng cao có thể là một nỗ lực tốn kém. Mặc dù việc sử dụng mức độ xem xét kỹ lưỡng này sau mỗi lần sàng lọc hệ thống nhỏ là không thực tế, nhưng đánh giá con người là một giai đoạn không thể thiếu trước khi chuyển hệ thống LLM sang môi trường sản xuất. Như đã lưu ý trước đó, các đánh giá từ LLM có thể thể hiện sự thiên vị và không đáng tin cậy.
Sau khi triển khai, điều quan trọng là thu thập phản hồi chân thực từ người dùng cuối của các ứng dụng dựa trên LLM của chúng tôi. Phản hồi có thể đơn giản như việc người dùng đánh giá một phản hồi là hữu ích (không thích) hoặc không hữu ích (không thích), nhưng lý tưởng nhất là phải kèm theo các nhận xét chi tiết nêu bật những điểm mạnh và khuyết điểm trong các phản hồi của mô hình.
Các cập nhật hoặc thay đổi mô hình cơ bản trong truy vấn của người dùng có thể vô tình làm giảm hiệu suất ứng dụng của bạn hoặc bộc lộ những điểm yếu tiềm ẩn. Việc giám sát liên tục hiệu suất của ứng dụng LLM theo các tiêu chí đã xác định của chúng tôi vẫn rất quan trọng trong suốt thời gian hoạt động của ứng dụng để bạn có thể nhanh chóng xác định và giải quyết các thiếu sót mới nổi. .
Chìa khóa chính
Việc đánh giá hiệu suất của các hệ thống dựa trên LLM đưa ra những thách thức đặc biệt, khiến nhiệm vụ này trở nên khác biệt so với các đánh giá học máy thông thường. Trong quá trình đánh giá hệ thống LLM, cần tính đến những cân nhắc quan trọng sau để cung cấp thông tin cho phương pháp của bạn:
- Bộ đánh giá phù hợp: Để rút ra những hiểu biết sâu sắc có thể hành động, điều bắt buộc là phải xây dựng các bộ đánh giá mạnh mẽ, tập trung vào ứng dụng. Những bộ này không nhất thiết phải lớn nhưng chúng phải bao gồm nhiều mẫu thử thách.
- Mở rộng năng động các thách thức đánh giá: Khi bạn nhận được phản hồi từ người dùng, điều quan trọng là phải liên tục mở rộng và tinh chỉnh bộ đánh giá để nắm bắt những thách thức và sắc thái ngày càng gia tăng.
- Số liệu định lượng & tiêu chí định tính: Bản chất phức tạp của LLM thường lảng tránh các số liệu định lượng đơn giản. Điều cần thiết là thiết lập một bộ tiêu chí phù hợp với trường hợp sử dụng cụ thể của bạn, cho phép đánh giá chi tiết hơn về hiệu suất của mô hình.
- Chức năng phản hồi thống nhất: Để đơn giản hóa quá trình đánh giá, hãy cân nhắc việc kết hợp nhiều tiêu chí thành một hàm phản hồi đơn lẻ, mạch lạc.
- Phương pháp đánh giá kết hợp: Việc tận dụng cả LLM và người đánh giá con người chất lượng cao trong quá trình đánh giá của bạn sẽ mang lại góc nhìn toàn diện hơn và mang lại kết quả đáng tin cậy và hiệu quả nhất về mặt chi phí.
- Giám sát thế giới thực liên tục: Bằng cách hợp nhất phản hồi của người dùng với chức năng phản hồi thống nhất, bạn có thể liên tục theo dõi và tinh chỉnh hiệu suất LLM, đảm bảo sự liên kết nhất quán với các yêu cầu trong thế giới thực.
Thưởng thức bài viết này? Đăng ký để cập nhật thêm nghiên cứu AI.
Chúng tôi sẽ cho bạn biết khi chúng tôi phát hành thêm các bài viết tóm tắt như thế này.
Sản phẩm liên quan
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- ChartPrime. Nâng cao trò chơi giao dịch của bạn với ChartPrime. Truy cập Tại đây.
- BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://www.topbots.com/llm-performance-evaluation/
- : có
- :là
- :không phải
- :Ở đâu
- $ LÊN
- 1
- 10
- a
- Giới thiệu
- chấp nhận được
- đi cùng
- Tài khoản
- chính xác
- chính xác
- Đạt được
- có được
- thực tế
- địa chỉ
- tiên tiến
- lợi thế
- Sau
- chống lại
- tổng hợp
- AI
- ai nghiên cứu
- Cho phép
- cô đơn
- Ngoài ra
- thay thế
- luôn luôn
- an
- và
- Một
- trả lời
- câu trả lời
- bất kì
- ngoài
- Các Ứng Dụng
- Phát triển ứng dụng
- các ứng dụng
- phương pháp tiếp cận
- cách tiếp cận
- LÀ
- bài viết
- bài viết
- AS
- đánh giá
- thẩm định, lượng định, đánh giá
- liên kết
- At
- thuộc tính
- Tự động
- Tự động
- có sẵn
- Trung bình cộng
- chờ đợi
- cơ sở
- dựa
- BE
- trước
- Ngoài
- thành kiến
- tăng
- Bot
- cả hai
- rộng
- Xây dựng
- kinh doanh
- nhưng
- by
- CAN
- ứng cử viên
- ứng cử viên
- Sức chứa
- nắm bắt
- trường hợp
- trường hợp
- bị bắt
- thách thức
- thách thức
- thách thức
- chatbot
- Chọn
- mạch lạc
- Thu
- kết hợp
- đến
- Bình luận
- Chung
- so
- so sánh
- Hoàn thành
- toàn diện
- Hãy xem xét
- sự cân nhắc
- thích hợp
- khó khăn
- xây dựng
- liên tục
- thông thường
- Trung tâm
- sửa chữa
- chi phí-hiệu quả
- tốn kém
- Chi phí
- có thể
- bao gồm
- tạo
- tiêu chuẩn
- quan trọng
- quan trọng
- Current
- khách hàng
- khách hàng
- Hỗ trợ khách hàng
- Ngày
- sâu
- sâu sắc hơn
- Mặc định
- xác định
- dứt khoát
- thể hiện
- triển khai
- triển khai
- thiết kế
- thiết kế
- chi tiết
- phát triển
- Phát triển
- khác nhau
- hiển thị
- khác biệt
- Không
- miền
- dont
- xuống
- nhược điểm
- hai
- năng động
- e
- mỗi
- Sớm hơn
- hiệu quả
- hiệu quả
- hay
- các yếu tố
- mới nổi
- nhấn mạnh
- cho phép
- bao gồm
- nỗ lực
- đảm bảo
- đảm bảo
- Doanh nghiệp
- Môi trường
- lỗi
- bản chất
- thiết yếu
- thành lập
- Ether (ETH)
- đánh giá
- đánh giá
- đánh giá
- đánh giá
- Ngay cả
- Mỗi
- phát triển
- ví dụ
- ví dụ
- Excel
- Thực thi
- tồn tại
- Mở rộng
- mở rộng
- đắt tiền
- thử nghiệm
- tạo điều kiện
- Thực tế
- ấp úng
- nhịp độ nhanh
- ủng hộ
- khả thi
- thông tin phản hồi
- vài
- Tên
- Tập trung
- tiếp theo
- Trong
- định dạng
- thường xuyên
- thân thiện
- từ
- chức năng
- Hơn nữa
- thu thập
- Tổng Quát
- nói chung
- tạo ra
- tạo ra
- chính hãng
- được
- được
- mục tiêu
- Gói Vàng
- Tiêu chuẩn vàng
- Phát triển
- Bảo hành
- xảy ra
- khó hơn
- Khai thác
- Có
- có
- nặng nề
- chất lượng cao
- cao hơn
- làm nổi bật
- toàn diện
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- Tuy nhiên
- HTTPS
- Nhân loại
- Hỗn hợp
- i
- lý tưởng
- lý tưởng
- xác định
- xác định
- if
- lập tức
- bắt buộc
- thực hiện
- tầm quan trọng
- ấn tượng
- in
- bao gồm
- bao gồm
- chỉ
- báo
- vốn có
- ban đầu
- ban đầu
- đầu vào
- đầu vào
- những hiểu biết
- ví dụ
- tích hợp
- nội bộ
- trong
- IT
- ITS
- chính nó
- jpg
- Key
- Biết
- Ngôn ngữ
- lớn
- lớn hơn
- các nhà lãnh đạo
- học tập
- ít nhất
- Cấp
- Tỉ lệ đòn bẩy
- tận dụng
- Cuộc sống
- vòng đời
- Lượt thích
- khả năng
- hạn chế
- Chương trình LLP
- còn
- máy
- học máy
- duy trì
- nhãn hiệu
- chất
- max-width
- Có thể..
- cơ khí
- cơ khí
- cơ chế
- y khoa
- bộ ba
- sáp nhập
- Siêu dữ liệu
- phương pháp
- Phương pháp luận
- phương pháp
- tỉ mỉ
- Metrics
- Might
- nhỏ
- gây hiểu lầm
- ML
- kiểu mẫu
- mô hình
- Màn Hình
- giám sát
- chi tiết
- hiệu quả hơn
- hầu hết
- nhiều
- phải
- Thiên nhiên
- nhất thiết
- Cần
- Mới
- tiếp theo
- đáng chú ý
- lưu ý
- mục tiêu
- of
- Cung cấp
- thường
- on
- hàng loạt
- ONE
- đang diễn ra
- hoạt động
- hoạt động
- Cơ hội
- tối ưu
- or
- Nền tảng khác
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- kết quả
- đầu ra
- kết thúc
- Giám sát
- riêng
- cặp
- Paramount
- riêng
- tạm dừng
- hiệu suất
- biểu diễn
- quan điểm
- giai đoạn
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- thực hành
- thực dụng
- chuẩn bị
- trình bày
- trình bày
- quà
- Ưu tiên
- thủ tục
- quá trình
- Quy trình
- sản xuất
- Sản lượng
- dự án
- đã được chứng minh
- cho
- Q & A
- định tính
- chất lượng
- chất lượng
- định lượng
- truy vấn
- Câu hỏi
- Mau
- phạm vi
- Tỷ lệ
- hơn
- giá
- thế giới thực
- vương quốc
- nhận
- lọc
- Bất kể
- ghi danh
- phát hành
- có liên quan
- độ tin cậy
- đáng tin cậy
- dựa vào
- vẫn còn
- đại diện
- yêu cầu
- yêu cầu
- Yêu cầu
- đòi hỏi
- nghiên cứu
- Resort
- phản ứng
- phản ứng
- Kết quả
- Tiết lộ
- nghiêm ngặt
- mạnh mẽ
- chạy
- tương tự
- Quy mô
- kịch bản
- Điểm số
- giám sát
- Tìm kiếm
- lựa chọn
- lựa chọn
- giải trình tự
- định
- bộ
- thiết lập
- thiết lập
- Thay đổi
- thiếu sót
- nên
- đăng ký
- Đơn giản
- đơn giản hóa
- số ít
- nhỏ hơn
- So
- chỉ duy nhất
- một số
- riêng
- quang phổ
- Tiêu chuẩn
- Bắt đầu
- Bước
- Các bước
- Vẫn còn
- đơn giản
- Chiến lược
- Chiến lược
- hợp lý hóa
- thế mạnh
- Tiêu đề
- đáng kể
- như vậy
- TÓM TẮT
- cao
- hỗ trợ
- SWIFT
- hệ thống
- hệ thống
- phù hợp
- Hãy
- Lấy
- Tandem
- Mục tiêu
- nhắm mục tiêu
- Nhiệm vụ
- nhóm
- Kỹ thuật
- kỹ thuật
- Công nghệ
- thử nghiệm
- Kiểm tra
- việc này
- Sản phẩm
- cung cấp their dịch
- Them
- sau đó
- Đó
- Kia là
- họ
- điều này
- Thông qua
- khắp
- mất thời gian
- thời gian
- đến
- TẤN
- HÀNG ĐẦU
- đối với
- truyền thống
- chuyển đổi
- thường
- hiểu
- sự hiểu biết
- Bất ngờ
- không lường trước được
- thống nhât
- độc đáo
- không giống
- không thể đoán trước
- Cập nhật
- sử dụng
- ca sử dụng
- đã sử dụng
- người sử dang
- Người sử dụng
- sử dụng
- thường
- sử dụng
- tận dụng
- HIỆU LỰC
- nhiều
- thông qua
- Đã xem
- we
- web
- phát triển web
- tuần
- khi nào
- liệu
- cái nào
- trong khi
- rộng hơn
- sẽ
- với
- ở trong
- không có
- công nhân
- thế giới
- nhưng
- sản lượng
- bạn
- trên màn hình
- zephyrnet