واژه نامه یادگیری ماشینی: هوش مصنوعی مولد

این صفحه شامل اصطلاحات واژه نامه هوش مصنوعی مولد است. برای همه اصطلاحات واژه نامه، اینجا را کلیک کنید .

آ

مدل خود رگرسیون

#زبان
#تصویر
#تولید هوش مصنوعی

مدلی که پیش بینی را بر اساس پیش بینی های قبلی خود استنباط می کند. برای مثال، مدل‌های زبان رگرسیون خودکار، نشانه‌های بعدی را بر اساس نشانه‌های پیش‌بینی‌شده قبلی پیش‌بینی می‌کنند. همه مدل‌های زبان بزرگ مبتنی بر Transformer دارای رگرسیون خودکار هستند.

در مقابل، مدل‌های تصویر مبتنی بر GAN معمولاً رگرسیون خودکار نیستند، زیرا آنها یک تصویر را در یک گذر به جلو و نه به صورت تکراری در مراحل تولید می‌کنند. با این حال، برخی از مدل‌های تولید تصویر دارای رگرسیون خودکار هستند ، زیرا آنها یک تصویر را در مراحل تولید می‌کنند.

سی

تحریک زنجیره ای از فکر

#زبان
#تولید هوش مصنوعی

یک تکنیک مهندسی سریع که یک مدل زبان بزرگ (LLM) را تشویق می کند تا استدلال خود را گام به گام توضیح دهد. به عنوان مثال، با توجه خاص به جمله دوم، دستور زیر را در نظر بگیرید:

یک راننده چند گرم نیرو را در اتومبیلی که از 0 تا 60 مایل در ساعت در 7 ثانیه طی می کند تجربه می کند؟ در پاسخ، تمام محاسبات مربوطه را نشان دهید.

پاسخ LLM به احتمال زیاد:

  • دنباله ای از فرمول های فیزیک را نشان دهید و مقادیر 0، 60 و 7 را در مکان های مناسب وصل کنید.
  • توضیح دهید که چرا آن فرمول ها را انتخاب کرده است و معنی متغیرهای مختلف چیست.

تحریک زنجیره‌ای از فکر، LLM را مجبور می‌کند همه محاسبات را انجام دهد، که ممکن است به پاسخ صحیح‌تری منجر شود. علاوه بر این، تحریک زنجیره‌ای از فکر، کاربر را قادر می‌سازد تا مراحل LLM را برای تعیین اینکه آیا پاسخ منطقی است یا نه، بررسی کند.

چت کردن

#زبان
#تولید هوش مصنوعی

محتویات یک گفتگوی رفت و برگشت با یک سیستم ML، معمولاً یک مدل زبان بزرگ . تعامل قبلی در یک چت (آنچه تایپ کردید و مدل زبان بزرگ چگونه پاسخ داد) زمینه ای برای بخش های بعدی گپ می شود.

چت بات یک برنامه کاربردی از یک مدل زبان بزرگ است.

جاسازی زبان متنی

#زبان
#تولید هوش مصنوعی

تعبیه‌ای که به «درک» واژه‌ها و عبارات به شیوه‌هایی نزدیک می‌شود که گویشوران بومی انسان می‌توانند. تعبیه‌های زبان متنی می‌توانند نحو، معناشناسی و زمینه پیچیده را درک کنند.

برای مثال، تعبیه‌های کلمه انگلیسی cow را در نظر بگیرید. جاسازی‌های قدیمی‌تر مانند word2vec می‌توانند کلمات انگلیسی را نشان دهند به طوری که فاصله در فضای جاسازی از گاو تا گاو مشابه فاصله میش (گوسفند ماده) تا قوچ (گوسفند نر) یا از ماده تا نر است. تعبیه‌های زبانی متنی می‌تواند با درک این موضوع که انگلیسی زبانان گاهی اوقات به طور تصادفی از کلمه cow به معنای گاو یا گاو نر استفاده می‌کنند، قدمی فراتر بگذارند.

پنجره زمینه

#زبان
#تولید هوش مصنوعی

تعداد نشانه هایی که یک مدل می تواند در یک دستور داده شده پردازش کند. هرچه پنجره زمینه بزرگتر باشد، مدل می تواند از اطلاعات بیشتری برای ارائه پاسخ های منسجم و منسجم به درخواست استفاده کند.

D

تحریک مستقیم

#زبان
#تولید هوش مصنوعی

مترادف عبارت zero-shot prompting .

تقطیر

#تولید هوش مصنوعی

فرآیند کاهش اندازه یک مدل (معروف به معلم ) به یک مدل کوچکتر (معروف به دانش آموز ) که پیش بینی های مدل اصلی را تا حد امکان صادقانه تقلید می کند. تقطیر مفید است زیرا مدل کوچکتر دو مزیت کلیدی نسبت به مدل بزرگتر (معلم) دارد:

  • زمان استنتاج سریعتر
  • کاهش حافظه و مصرف انرژی

با این حال، پیش‌بینی‌های دانش‌آموز معمولاً به خوبی پیش‌بینی‌های معلم نیست.

تقطیر، مدل دانش‌آموز را آموزش می‌دهد تا تابع ضرر را بر اساس تفاوت بین خروجی‌های پیش‌بینی‌های مدل دانش‌آموز و معلم به حداقل برساند.

تقطیر را با اصطلاحات زیر مقایسه و مقایسه کنید:

اف

چند شات تحریک

#زبان
#تولید هوش مصنوعی

درخواستی که حاوی بیش از یک («چند») مثال است که نشان می‌دهد مدل زبان بزرگ چگونه باید پاسخ دهد. برای مثال، دستور طولانی زیر حاوی دو مثال است که یک مدل زبان بزرگ را نشان می دهد که چگونه به یک پرس و جو پاسخ دهد.

بخش هایی از یک فرمان یادداشت
واحد پول رسمی کشور مشخص شده چیست؟ سوالی که می خواهید LLM به آن پاسخ دهد.
فرانسه: یورو یک مثال.
بریتانیا: GBP مثالی دیگر.
هند: پرس و جو واقعی

درخواست‌های چند شات معمولاً نتایج مطلوب‌تری نسبت به درخواست‌های صفر و یک شات ایجاد می‌کنند. با این حال، درخواست چند شات به یک اعلان طولانی‌تر نیاز دارد.

درخواست چند شات شکلی از یادگیری چند شات است که برای یادگیری مبتنی بر سریع اعمال می شود.

تنظیم دقیق

#زبان
#تصویر
#تولید هوش مصنوعی

دومین پاس آموزشی ویژه کار بر روی یک مدل از پیش آموزش دیده انجام شد تا پارامترهای آن را برای یک مورد استفاده خاص اصلاح کند. به عنوان مثال، دنباله آموزش کامل برای برخی از مدل های زبان بزرگ به شرح زیر است:

  1. قبل از آموزش: یک مدل زبان بزرگ را بر روی یک مجموعه داده کلی گسترده، مانند تمام صفحات ویکی پدیا به زبان انگلیسی، آموزش دهید.
  2. تنظیم دقیق: مدل از پیش آموزش دیده را برای انجام یک کار خاص ، مانند پاسخ به سؤالات پزشکی، آموزش دهید. تنظیم دقیق معمولاً شامل صدها یا هزاران مثال متمرکز بر یک کار خاص است.

به عنوان مثال دیگر، دنباله آموزش کامل برای یک مدل تصویر بزرگ به شرح زیر است:

  1. قبل از آموزش: یک مدل تصویر بزرگ را بر روی یک مجموعه داده کلی تصویری گسترده، مانند تمام تصاویر موجود در Wikimedia Commons آموزش دهید.
  2. تنظیم دقیق: مدل از پیش آموزش دیده را برای انجام یک کار خاص ، مانند تولید تصاویر اورکا، آموزش دهید.

تنظیم دقیق می تواند شامل هر ترکیبی از استراتژی های زیر باشد:

  • اصلاح تمام پارامترهای موجود مدل از پیش آموزش دیده. گاهی اوقات به آن تنظیم دقیق کامل می گویند.
  • اصلاح تنها برخی از پارامترهای موجود مدل از قبل آموزش دیده (معمولاً، نزدیکترین لایه ها به لایه خروجی )، در حالی که سایر پارامترهای موجود را بدون تغییر نگه می دارد (معمولاً، لایه های نزدیک به لایه ورودی ). تنظیم کارآمد پارامتر را ببینید.
  • افزودن لایه‌های بیشتر، معمولاً در بالای لایه‌های موجود که نزدیک‌ترین لایه به لایه خروجی است.

تنظیم دقیق شکلی از یادگیری انتقالی است. به این ترتیب، تنظیم دقیق ممکن است از یک تابع تلفات متفاوت یا نوع مدل متفاوتی نسبت به مواردی که برای آموزش مدل از پیش آموزش دیده استفاده می‌شود، استفاده کند. به عنوان مثال، می‌توانید یک مدل تصویر بزرگ از قبل آموزش‌دیده را برای تولید یک مدل رگرسیونی تنظیم کنید که تعداد پرندگان در یک تصویر ورودی را برمی‌گرداند.

تنظیم دقیق را با عبارات زیر مقایسه و مقایسه کنید:

جی

هوش مصنوعی مولد

#زبان
#تصویر
#تولید هوش مصنوعی

یک میدان تحول‌آفرین در حال ظهور بدون تعریف رسمی. گفته می‌شود، اکثر کارشناسان موافق هستند که مدل‌های هوش مصنوعی تولیدی می‌توانند محتوایی را ایجاد کنند ("تولید") که همه موارد زیر باشد:

  • مجتمع
  • منسجم
  • اصلی

به عنوان مثال، یک مدل هوش مصنوعی مولد می تواند مقالات یا تصاویر پیچیده ای ایجاد کند.

برخی از فناوری‌های قبلی، از جمله LSTM و RNN ، می‌توانند محتوای اصلی و منسجم تولید کنند. برخی از کارشناسان این فناوری های قبلی را به عنوان هوش مصنوعی مولد می دانند، در حالی که برخی دیگر احساس می کنند که هوش مصنوعی مولد واقعی به خروجی پیچیده تری نسبت به فناوری های قبلی نیاز دارد.

در مقابل ML پیش بینی .

من

یادگیری درون متنی

#زبان
#تولید هوش مصنوعی

مترادف اعلان چند شات .

تنظیم دستورالعمل

#تولید هوش مصنوعی

نوعی تنظیم دقیق که توانایی مدل هوش مصنوعی مولد را برای پیروی از دستورالعمل ها بهبود می بخشد. تنظیم دستورالعمل شامل آموزش یک مدل بر روی یک سری از دستورات است که معمولاً طیف گسترده ای از وظایف را پوشش می دهد. سپس مدل تنظیم‌شده توسط دستورالعمل‌ها، پاسخ‌های مفیدی به درخواست‌های صفر شات در انواع وظایف ایجاد می‌کند.

مقایسه و مقایسه با:

L

LoRA

#زبان
#تولید هوش مصنوعی

مخفف عبارت Low-Rank Adaptability .

سازگاری با رتبه پایین (LoRA)

#زبان
#تولید هوش مصنوعی

الگوریتمی برای انجام تنظیم کارآمد پارامتر که تنها زیرمجموعه‌ای از پارامترهای یک مدل زبان بزرگ را تنظیم می‌کند . LoRA مزایای زیر را ارائه می دهد:

  • تنظیم دقیق‌تر از تکنیک‌هایی که نیاز به تنظیم دقیق همه پارامترهای مدل دارند.
  • هزینه محاسباتی استنتاج در مدل دقیق تنظیم شده را کاهش می دهد.

مدل تنظیم شده با LoRA کیفیت پیش بینی های خود را حفظ یا بهبود می بخشد.

LoRA چندین نسخه تخصصی یک مدل را فعال می کند.

م

مدل آبشاری

#تولید هوش مصنوعی

سیستمی که مدل ایده آل را برای یک جستار استنتاج خاص انتخاب می کند.

گروهی از مدل ها را تصور کنید که از بسیار بزرگ ( پارامترهای زیاد) تا بسیار کوچکتر (پارامترهای بسیار کمتر) را شامل می شود. مدل های بسیار بزرگ نسبت به مدل های کوچکتر منابع محاسباتی بیشتری را در زمان استنتاج مصرف می کنند. با این حال، مدل های بسیار بزرگ معمولاً می توانند درخواست های پیچیده تری را نسبت به مدل های کوچکتر استنباط کنند. مدل آبشاری پیچیدگی پرس و جو استنتاج را تعیین می کند و سپس مدل مناسب را برای انجام استنتاج انتخاب می کند. انگیزه اصلی برای آبشاری مدل، کاهش هزینه‌های استنتاج با انتخاب مدل‌های کوچک‌تر و تنها انتخاب مدل بزرگ‌تر برای پرس و جوهای پیچیده‌تر است.

تصور کنید که یک مدل کوچک روی یک تلفن اجرا می شود و نسخه بزرگتر آن مدل روی یک سرور راه دور اجرا می شود. آبشاری مدل خوب با فعال کردن مدل کوچکتر برای رسیدگی به درخواست های ساده و تنها فراخوانی مدل راه دور برای رسیدگی به درخواست های پیچیده، هزینه و تأخیر را کاهش می دهد.

همچنین مدل روتر را ببینید.

روتر مدل

#تولید هوش مصنوعی

الگوریتمی که مدل ایده آل را برای استنتاج در مدل آبشاری تعیین می کند. یک روتر مدل خود معمولاً یک مدل یادگیری ماشینی است که به تدریج یاد می گیرد که چگونه بهترین مدل را برای یک ورودی مشخص انتخاب کند. با این حال، یک روتر مدل گاهی اوقات می تواند یک الگوریتم یادگیری ساده تر و غیر ماشینی باشد.

O

درخواست تک شات

#زبان
#تولید هوش مصنوعی

درخواستی که حاوی یک مثال است که نشان می دهد مدل زبان بزرگ چگونه باید پاسخ دهد. برای مثال، دستور زیر حاوی یک مثال است که یک مدل زبان بزرگ را نشان می دهد که چگونه باید به یک پرس و جو پاسخ دهد.

بخش هایی از یک فرمان یادداشت
واحد پول رسمی کشور مشخص شده چیست؟ سوالی که می خواهید LLM به آن پاسخ دهد.
فرانسه: یورو یک مثال.
هند: پرس و جو واقعی

اعلان یک شات را با عبارات زیر مقایسه و مقایسه کنید:

پ

تنظیم کارآمد از نظر پارامتر

#زبان
#تولید هوش مصنوعی

مجموعه‌ای از تکنیک‌ها برای تنظیم دقیق یک مدل زبان بزرگ از پیش آموزش‌دیده (PLM) با کارآمدی بیشتر از تنظیم دقیق کامل. تنظیم کارآمد پارامتر معمولاً پارامترهای بسیار کمتری را نسبت به تنظیم دقیق کامل تنظیم می‌کند، اما به طور کلی یک مدل زبان بزرگ تولید می‌کند که به خوبی (یا تقریباً به همان اندازه) یک مدل زبان بزرگ ساخته شده از تنظیم دقیق کامل عمل می‌کند.

مقایسه و کنتراست تنظیم کارآمد پارامتر با:

تنظیم کارآمد پارامتر نیز به عنوان تنظیم دقیق پارامتر کارآمد شناخته می شود.

PLM

#زبان
#تولید هوش مصنوعی

مخفف مدل زبان از پیش آموزش دیده .

مدل از پیش آموزش دیده

#زبان
#تصویر
#تولید هوش مصنوعی

مدل‌ها یا اجزای مدل (مانند بردار تعبیه‌شده ) که قبلاً آموزش داده شده‌اند. گاهی اوقات، بردارهای تعبیه شده از قبل آموزش دیده را به یک شبکه عصبی وارد می کنید. مواقع دیگر، مدل شما به جای اینکه به جاسازی های از پیش آموزش داده شده تکیه کند، خود بردارهای جاسازی را آموزش می دهد.

اصطلاح مدل زبانی از پیش آموزش دیده به یک مدل زبان بزرگ اطلاق می شود که دوره های پیش آموزشی را پشت سر گذاشته است.

قبل از آموزش

#زبان
#تصویر
#تولید هوش مصنوعی

آموزش اولیه یک مدل بر روی یک مجموعه داده بزرگ. برخی از مدل های از پیش آموزش دیده غول های دست و پا چلفتی هستند و معمولاً باید از طریق آموزش های اضافی اصلاح شوند. به عنوان مثال، کارشناسان ML ممکن است یک مدل زبان بزرگ را در یک مجموعه داده متنی گسترده، مانند تمام صفحات انگلیسی در ویکی‌پدیا، از قبل آموزش دهند. پس از پیش آموزش، مدل به دست آمده ممکن است از طریق هر یک از تکنیک های زیر اصلاح شود:

سریع

#زبان
#تولید هوش مصنوعی

هر متنی که به عنوان ورودی به یک مدل زبان بزرگ وارد می شود تا مدل به روشی خاص رفتار کند. درخواست‌ها می‌توانند به کوتاهی یک عبارت یا دلخواه طولانی باشند (مثلاً کل متن یک رمان). درخواست‌ها به چند دسته تقسیم می‌شوند، از جمله مواردی که در جدول زیر نشان داده شده‌اند:

دسته بندی سریع مثال یادداشت
سوال یک کبوتر با چه سرعتی می تواند پرواز کند؟
دستورالعمل یک شعر خنده دار در مورد آربیتراژ بنویسید. اعلانی که از مدل زبان بزرگ می خواهد کاری انجام دهد .
مثال کد Markdown را به HTML ترجمه کنید. مثلا:
علامت گذاری: * آیتم لیست
HTML: <ul> <li>مورد فهرست</li> </ul>		 اولین جمله در این اعلان مثال یک دستورالعمل است. باقیمانده اعلان مثال است.
نقش توضیح دهید که چرا از شیب نزول در آموزش یادگیری ماشین تا مقطع دکتری فیزیک استفاده می شود. قسمت اول جمله یک دستور است; عبارت "به یک دکترا در فیزیک" بخش نقش است.
ورودی جزئی برای تکمیل مدل نخست وزیر بریتانیا در یک اعلان ورودی جزئی می تواند یا به طور ناگهانی پایان یابد (همانطور که در این مثال انجام می شود) یا با یک خط زیر به پایان برسد.

یک مدل هوش مصنوعی مولد می‌تواند به یک درخواست با متن، کد، تصاویر، جاسازی‌ها ، ویدیوها و… تقریباً هر چیزی پاسخ دهد.

یادگیری مبتنی بر سریع

#زبان
#تولید هوش مصنوعی

قابلیتی از مدل‌های خاص که آن‌ها را قادر می‌سازد رفتار خود را در پاسخ به ورودی متن دلخواه ( اعلان‌ها ) تطبیق دهند. در یک الگوی یادگیری معمولی مبتنی بر سریع، یک مدل زبان بزرگ با تولید متن به یک درخواست پاسخ می دهد. به عنوان مثال، فرض کنید یک کاربر دستور زیر را وارد می کند:

قانون سوم حرکت نیوتن را خلاصه کنید.

مدلی که قادر به یادگیری مبتنی بر سریع باشد به طور خاص برای پاسخ دادن به درخواست قبلی آموزش داده نشده است. در عوض، مدل حقایق زیادی در مورد فیزیک، چیزهای زیادی در مورد قواعد عمومی زبان، و چیزهای زیادی در مورد آنچه پاسخ‌های به طور کلی مفید است، می‌داند. این دانش برای ارائه یک پاسخ مفید (امیدوارم) کافی است. بازخورد اضافی انسانی ("آن پاسخ خیلی پیچیده بود." یا "واکنش چیست؟") برخی از سیستم های یادگیری مبتنی بر فوری را قادر می سازد تا به تدریج سودمندی پاسخ های خود را بهبود بخشند.

طراحی سریع

#زبان
#تولید هوش مصنوعی

مترادف کلمه مهندسی سریع .

مهندسی سریع

#زبان
#تولید هوش مصنوعی

هنر ایجاد اعلان‌هایی که پاسخ‌های مورد نظر را از یک مدل زبان بزرگ استخراج می‌کنند. انسان ها مهندسی سریع انجام می دهند. نوشتن اعلان‌های با ساختار مناسب، بخش مهمی از حصول اطمینان از پاسخ‌های مفید از یک مدل زبان بزرگ است. مهندسی سریع به عوامل زیادی بستگی دارد، از جمله:

  • مجموعه داده برای پیش‌آموزش و احتمالاً تنظیم دقیق مدل زبان بزرگ استفاده می‌شود.
  • دما و سایر پارامترهای رمزگشایی که مدل برای تولید پاسخ استفاده می کند.

برای جزئیات بیشتر در مورد نوشتن اعلان های مفید به مقدمه طراحی اعلان مراجعه کنید.

طراحی سریع مترادف مهندسی سریع است.

تنظیم سریع

#زبان
#تولید هوش مصنوعی

یک مکانیسم تنظیم کارآمد پارامتری که یک "پیشوند" را می آموزد که سیستم آن را به اعلان واقعی نشان می دهد.

یکی از انواع تنظیم سریع - که گاهی اوقات تنظیم پیشوند نامیده می شود - این است که پیشوند را در هر لایه قرار دهید. در مقابل، بیشتر تنظیم سریع فقط یک پیشوند به لایه ورودی اضافه می کند.

آر

یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)

#تولید هوش مصنوعی
#rl

استفاده از بازخورد ارزیابی‌کنندگان انسانی برای بهبود کیفیت پاسخ‌های یک مدل. به عنوان مثال، یک مکانیسم RLHF می تواند از کاربران بخواهد که کیفیت پاسخ یک مدل را با یک ایموجی 👍 یا 👎 ارزیابی کنند. سپس سیستم می تواند پاسخ های آینده خود را بر اساس آن بازخورد تنظیم کند.

تحریک نقش

#زبان
#تولید هوش مصنوعی

بخشی اختیاری از یک درخواست که مخاطب هدف را برای پاسخ یک مدل هوش مصنوعی مولد شناسایی می کند. بدون اعلان نقش، یک مدل زبان بزرگ پاسخی را ارائه می دهد که ممکن است برای شخصی که سؤال می کند مفید باشد یا نباشد. با یک اعلان نقش، یک مدل زبان بزرگ می تواند به روشی پاسخ دهد که برای یک مخاطب هدف خاص مناسب تر و مفیدتر باشد. به عنوان مثال، بخش اعلان‌های نقش به صورت پررنگ هستند:

  • این مقاله را برای دکتری اقتصاد خلاصه کنید.
  • نحوه عملکرد جزر و مد برای یک کودک ده ساله را شرح دهید.
  • بحران مالی 2008 را توضیح دهید. همانطور که ممکن است با یک کودک خردسال یا یک گلدن رتریور صحبت کنید.

اس

تنظیم سریع نرم

#زبان
#تولید هوش مصنوعی

تکنیکی برای تنظیم یک مدل زبان بزرگ برای یک کار خاص، بدون تنظیم دقیق منابع. به جای آموزش مجدد همه وزنه ها در مدل، تنظیم اعلان نرم به طور خودکار یک اعلان را برای رسیدن به همان هدف تنظیم می کند.

با توجه به یک اعلان متنی، تنظیم اعلان نرم معمولاً جاسازی‌های توکن اضافی را به اعلان اضافه می‌کند و از پس انتشار برای بهینه‌سازی ورودی استفاده می‌کند.

یک اعلان "سخت" به جای جاسازی توکن حاوی نشانه های واقعی است.

تی

درجه حرارت

#زبان
#تصویر
#تولید هوش مصنوعی

یک فراپارامتر که درجه تصادفی بودن خروجی یک مدل را کنترل می کند. دماهای بالاتر منجر به خروجی تصادفی بیشتر می شود، در حالی که دمای پایین تر منجر به خروجی تصادفی کمتر می شود.

انتخاب بهترین دما به کاربرد خاص و خواص ترجیحی خروجی مدل بستگی دارد. برای مثال، احتمالاً هنگام ایجاد برنامه‌ای که خروجی خلاقانه ایجاد می‌کند، دما را افزایش می‌دهید. برعکس، احتمالاً هنگام ساخت مدلی که تصاویر یا متن را طبقه بندی می کند، دما را کاهش می دهید تا دقت و سازگاری مدل را بهبود بخشد.

دما اغلب با softmax استفاده می شود.

ز

درخواست ضربه صفر

#زبان
#تولید هوش مصنوعی

درخواستی که مثالی از نحوه پاسخگویی مدل زبان بزرگ ارائه نمی دهد. مثلا:

بخش هایی از یک فرمان یادداشت
واحد پول رسمی کشور مشخص شده چیست؟ سوالی که می خواهید LLM به آن پاسخ دهد.
هند: پرس و جو واقعی

مدل زبان بزرگ ممکن است با یکی از موارد زیر پاسخ دهد:

  • روپیه
  • INR
  • ₹
  • روپیه هند
  • روپیه
  • روپیه هند

همه پاسخ ها صحیح هستند، اگرچه ممکن است فرمت خاصی را ترجیح دهید.

اعلان صفر شات را با عبارات زیر مقایسه و کنتراست کنید: