Русский
EnglishCryptocurrencies:
10198 /
Markets: 91020
Market Cap: $ 3 368 744 477 242 /
24h Vol: $ 204 390 701 670 /
BTC
Dominance: 57.726423327387%
Новости
Большие и чёрные (ящики): что мы знаем о том, как «думают» нейросети?
ChatGPT вышел уже почти два года назад, а датасаентисты до сих пор никак не могут определиться — являются ли нейросети тварями дрожащими, или всё же мыслить умеют? В этой статье мы попробуем разобраться: а как вообще учёные пытаются подойти к этому вопросу, насколько вероятен здесь успех, и что всё это означает для всех нас как для человечества.
Прочитав эту статью, вы узнаете, почему в данном случае очко знатока рискует отправиться зрителю из Калифорнийской области
Полтора года назад мы с Павлом Комаровским выпустили большую статью с объяснением того, как работают языковые модели на самом базовом уровне. Теперь же настало время погрузиться в чуть более сложные детали (но я всё равно предполагаю, что с прошлым «простым» материалом вы уже знакомы).
План
Упражнения в арифметике
В последние пару лет почти каждый раз, когда речь заходит о больших языковых моделях, разговор сводится к противоборству двух лагерей: одни считают, что модели «понимают», умеют «размышлять» и выводить новую информацию; другие смеются над ними, и сравнивают модели со статистическими попугаями, которые просто выкрикивают услышанное, без выработанного понимания. Обе стороны приводят множество аргументов, кажущихся убедительными, однако точка в вопросе никогда не ставится.
Вот представим, что мы просим модель ответить на простой вопрос начальной школы: «сколько будет 2+3?». «5» — ответят все передовые модели. Ну, наверняка они 100500 раз видели этот пример в Интернете, да? Скорее всего! Но можно ли утверждать то же самое для примера, где оба слагаемых — это сороказначные числа?
Я перепроверил — модель не ошиблась. При этом, если верить индикации, калькулятор, браузер или программирование не были использованы: GPT-4 написала каждую цифру ответа сама.
Можете попробовать сами — для честности эксперимента я просто бил пальцами по клавиатуре наугад, и повторил эксперимент несколько раз. Один раз из пяти модель запуталась в переносе единички (помните, как в школе учили при сложении столбиком?), в остальных отработала идеально. С большим трудом верится, что все 4 корректно отвеченных примера встречались во время тренировки — уж очень низки шансы.
Получается, что большая языковая модель (Large Language Model, LLM) может решать примеры, которые до этого не встречала? И что во время тренировки она смогла уловить (самые смелые могут говорить «понять»!) принцип, а теперь применяет его на лету? Ну, выглядит так — президент и бывший технический директор OpenAI рассказал, что для них такой навык оказался сюрпризом. Никакой специальной тренировки на сложение не делалось.
Проблема осложняется тем, что нейросети не программируют, а обучают. Наверняка вы слышали фразу «нейронки — это чёрный ящик!», и это правда. Наука полностью понимает математический аппарат, стоящий за обучением, за каждой операцией, но почти ничего не знает о том, как интерпретировать и понимать модели. Почему проявляется то или это поведение, почему иногда происходят ошибки, почему, почему, почему — вопросы во многом без ответа.
Нет кода, в который можно было бы посмотреть и однозначно установить, что произойдёт в той или иной ситуации. Вместо этого можно смотреть на миллиарды вещественных чисел в виде матриц и многомерных тензоров, но человек очень плох в установлении абстрактных связей между подобными объектами — так что результатов ждать не приходится.
Примерно так выглядит дневная рутина исследователя в области интерпретируемости нейросетей.
Однако сегодня мы с вами заглянем в мир механистической интерпретируемости LLM: обсудим, почему это важно и нужно, к каким выводам может привести, что и как уже удалось узнать, ну и конечно же ответим на вопрос из начала статьи про сложение. Давайте начинать!
Введение в механистическую интерпретируемость
Звучит сложно и страшно, но на самом деле слово «механистическая» было добавлено для явного указания на предмет анализа. Им являются веса модели (их еще называют «параметрами»), из которых и собираются некоторые блоки логики/алгоритмов, выучиваемых моделью.
Это название придумал исследователь OpenAI Крис Ола, чтобы явно разделить работу с тем, что делалось ранее (в основном — в нейросетях для обработки изображений). Для простоты дальше будем писать просто «интерпретируемость», подразумевая область изучения человеко-интерпретируемых алгоритмов, выученных LLM. Алгоритм здесь — это что-то, что можно формализовать и записать в виде инструкции («сначала делаем то, потом это, а если так, то вот так...»).
Если мы можем вытащить алгоритм из модели (или определить часть, которая за него отвечает) и показать, что именно он применяется во время решения определённой задачи — то по сути мы сможем быть уверенными в качестве решений, как будто это был бы написанный код, который отрабатывает ровно так, как сформулировал программист.
Область интерпретируемости находится в зачаточном состоянии, и ведущим учёным удалось приоткрыть завесу тайны лишь совсем чуть-чуть. Мы даже не близки к пониманию принципов работы моделей. Но поводы для оптимизма есть.
Сами учёные, работающие в области, любят проводить аналогии с нейронауками: в частности, с разделами, исследующими мозг, его функции и расстройства. И там, и тут — сигналы, выражаемые огромным количеством вещественных чисел, которые какой-то смысл да несут, но вот какой — мало кто знает.
Выгодным преимуществом анализа нейросетей является то, что они полностью находятся на компьютере, и мы можем фиксировать все изменения и сигналы в точности, без шумов, возникающих при использовании медицинского оборудования. К тому же, мозги у всех немного разные, а LLM можно запустить миллиард раз одну и ту же. И более того, мы можем произвольно менять любую компоненту внутри и смотреть, к чему это приведёт. Простой пример: можно подать другой текст на входе, и проверять состояние нейросети.
Более сложный (и практически невозможный для воспроизведения с биологическим мозгом) пример: давайте отключим или обнулим те или иные части LLM, как будто их отрезали, а там увидим, на что это влияет. Даже с животными такие эксперименты если и проводятся, то крайне редко, а уж с людьми и подавно.
Кому-то аналогия может показаться натянутой, ведь давно известно, что нейросети на самом деле очень далеки от биологических нейронов, и что в основу математического аппарата у них легли очень примитивные представления о мозге середины XX-го века. С одной стороны это верно, с другой — было показано, что нейросети (даже с простой архитектурой) могут аппроксимировать любую функцию с любой наперёд заданной точностью. Или, говоря по простому, из данных модель сама понимает, как связаны входы и выходы (картинка собаки и слово «собака»), и делает это достаточно хорошо, если примеров достаточно.
В то же время паттерны, которые наблюдаются в сетях (не только LLM, но и свёрточных нейронках, которые обрабатывают изображения), очень похожи на возникающие в мозгу. Есть простые, реагирующие на примитивную геометрию (палочка или кружок), есть более абстрактные и верхнеуровневые («собака», «мама»). Каким-то странным образом во время обучения модель приходит к тому, что самый простой и понятный способ «аппроксимировать функцию» (выучить связь входа и выхода) достаточно похож на результат работы эволюции.
От пикселей через примитивы к частям объектов и целым объектам, распознаваемым нейронкой.
Но что более занятно, так это что иногда прослеживаются очень странные сходства с особенностями работы настоящих, «мокрых» мозгов. В одной статье LLM предоставили несколько примеров тестовых вопросов, где правильный ответ всегда — «А». Затем модели подали новый вопрос, и из того факта, что все примеры имеют ответ «А», LLM делает вывод, что правильный ответ на новый вопрос точно такой же (даже если это неправильно по смыслу вопроса). При этом, если попросить модель написать рассуждения, почему она так решила, — то она охотно пояснит, но цепочка мыслей будет иметь мало смысла (хоть и будет звучать правдоподобно).
А есть эксперименты по расщеплению мозга, в ходе которых человеку, страдающему припадками, разрезали соединение между двумя половинками мозга. Речевой аппарат находится в левом полушарии, и он перестаёт быть связанным с той частью, которая принимает решение выполнить какое-то движение. Если такой человек — живой и дееспособный — решит что-то сделать, а вы его спросите «зачем?», то речевой аппарат... тоже выдаст что-то бессмысленное и никак не связанное с реальной причиной. И при этом человек будет думать, что озвученная причина вполне адекватна и разумна.
И в том, и в другом случаях объяснение действия не связано с реальным мотивом его сделать, и там, и там рождается поддельное (но правдоподобно звучащее) объяснение причин. Надеюсь, исследователи в будущем разберутся, как починить LLM, «срастив» полушария обратно. :)
Как вы думаете, обезьянка с мема сможет правдоподобно объяснить словами, почему эти две картинки вызывают такую разную реакцию? 🤔
Но для чего всё это?
Копаться в мозгах (даже электронных), конечно, здорово, но для чего именно крупные компании содержат отделы и команды, занимающиеся интерпретируемостью? Почему важно понимать, что происходит внутри модели, и каков алгоритм принятия определённых решений?
Во-первых, это может позволить ответить на вопрос из начала статьи: модель просто запоминает ответы, или знания внутри нее действительно обобщаются (также говорят «генерализуются»)? Усвоила ли она навык по-настоящему, или симулирует понимание? Одни верят в одно, вторые в другое, но лучше веру перевести во что-то конкретное и доказуемое, в наше понимание принципов работы LLM. К тому же, потенциально это знание можно использовать для замера прогресса и оценки новых моделей.
Во-вторых, зачастую понимание сути проблемы приводит к решению, или порождает гипотезы о том, как с ней можно бороться. Без такого знания можно бесконечно тыкаться с разными экспериментами, но не продивинуться ни на шаг.
И, в-третьих, с развитием моделей и проникновением технологии в массы хотелось бы получить какие-то гарантии безопасности. Как говорилось выше, для обычных программ применим аудит: можно посмотреть код и быть уверенным, что именно он делает и не делает. Многое ПО находится в открытом доступе, и за их кодом следят сотни-тысячи разработчиков. Это не гарантирует 100%-ой защиты, и казусы иногда случаются (особенно если заказчик — Китайская коммунистическая партия), но 99,99% вполне достаточно для большинства из нас.
Вот, казалось бы, глупый пример: пользователь Reddit пожаловался, что отравился грибами. Их он выбрал по совету в книге, купленной в онлайн-магазине, и юзер подозревает, что почти весь контент книги сгенерирован. Даже если сама история фейк (на момент написания статьи никаких доказательств опубликовано не было, хоть новость и завирусилась) — представим, что такое и вправду произошло.
Невыдуманные истории, о которых невозможно молчать
Почему LLM, которой дали задание написать книгу про грибы для людей, пометила ядовитый гриб как нечто съедобное? Это ошибка модели и ей просто знаний не хватило, или же это намеренное действие, и вообще объявление начала восстания машин с целью перекосить всё живое? Ну, скорее всего первое — точного ответа мы не знаем, нам некуда заглянуть и проверить (даже если получим доступ к модели). Никто не умеет этого делать.
И существует опасение, что системы следующих поколений, по мере увеличения спектра их навыков, могут начать преследовать скрытые цели (не обязательно свои — может, их будут использовать в чьих-то интересах). LLM очень активно внедряют в образование, каждый день с моделями общаются миллионы детей. Стартап character.ai, предоставляющий общение в виртуальных чатах с разными LLM, рассказал, что они обрабатывают 20'000 запросов в секунду. Это очень много — примерно 20% от поискового трафика Google, монополиста в сфере поиска.
Через 5–10 лет вырастет поколение детей, которое провело в общении с моделями (скорее всего, уже не текстовыми, а омни-модальными, поддерживающими речь и видео и умеющими отвечать голосом) достаточное количество времени. Вполне возможно, что точки зрения на определённые вопросы у них будут сформированы в значимой степени на основе такого общения. И если окажется, что в течение нескольких лет AI их методично обрабатывал, толкая пропаганду определённых ценностей — будет... мягко говоря не весело.
Ну или все доктора выучатся по неправильным книгам, а повара накормят вкусным грибным супом. :)
Для читателя это может звучать как сказка, шутка или вовсе бред. Но наш тезис на самом деле состоит из двух вполне логичных компонент:
Модели, про которые мы не понимаем, как они работают и чем обусловлено их поведение, будут проникать в нашу жизнь и в бизнес;
В ходе обучения нейросетей случайным образом могут вырабатываться паттерны поведения и цели, не заложенные их авторами.
Про первое написано уже достаточно, при желании каждый сам может пойти и выстроить своё мнение; примеров второго в мире нейросетей много, нет, ОЧЕНЬ МНОГО. Потому что — давайте все хором — никто не понимает, по какому принципу они функционируют. Для наглядности демонстрации хочется привести два примера, общий и конкретно про LLM.
Примеры странного поведения
В далёком 2016-м году OpenAI экспериментировали с обучением нейросетей игре в видеоигры. Одной из них была CoastRunners, водная гонка на катерах. Цель игры — как её понимает большинство людей — закончить как можно быстрее и (желательно) опередить других игроков. Однако в самой игре баллы за прохождение трассы не начисляются. Вместо этого игрок должен достигать определённых целей, включая сбор бонусов и ускоряющих бустеров.
Однако нейронка нашла на уровне изолированную лагуну, где можно развернуться по большому кругу и несколько раз сбить три бонуса, приносящие очки. Несмотря на постоянные столкновения со стенками уровня и езду в противоположную от финиша сторону, с помощью этой стратегии удалось набрать более высокий балл, чем это возможно при прохождении трассы интуитивным способом. В среднем выходило на 20% больше очков, чем у людей.
Вы не поверите, но именно на таких примерах серьёзные учёные и изучают проблему задания целей ИИ-системам — и уже тогда рассуждали про безопасность будущих систем. Загвозка в этом и состоит, как именно указать правильные стимулы, не прописывая каждую малейшую деталь поведения (ведь этого мы и пытаемся добиться обучением моделей, а не программированием). У Вастрика в блоге есть пример проблемы описания целей для автопилота, который нет-нет да и норовит сбить людей.
Картинка нагло украдена у Васи — обязательно перейдите по ссылке и прочитайте :)
«Ну это всё игры, в реальном то мире не так! И ежу умным существам понятно, как надо, а как не надо» — могут возразить одни. Конечно, это глупость, и невозможно найти несколько людей, которые могут договориться об одной и той же точки зрения по очень широкому спектру вопросов, от моральных до политических. У всех слегка разное видение, цели, стимулы, выливающиеся в разные методы решения одних и тех же проблем. А ещё всегда есть любители «хакнуть систему». :)
Второй пример свежее, и появился во время восьмимесячного закрытого тестирования GPT-4 на предмет безопасности. А ведь где-то сейчас делают то же самое с GPT-4.5... но давайте пока об уже произошедшем в прошлом. Так вот, исследователи подключили LLM к браузеру (передавая текст страницы в модель и принимая от неё команды, какие кнопки нажимать и куда тыкать) и дали задачу: обрести силу и усложнить своё отключение.
В какой-то момент тестирования модели для регистрации на сайте пришлось разгадывать капчу. У той версии GPT-4 не было возможности обрабатывать картинки (её добавили позже), пришлось выкручиваться иначе. Модель предложила использовать сайт для обхода капчи, но регистрация там тоже требовала решения задачек. Исследователи предложили модели использовать другой подход — TaskRabbit, сайт, где любой может завести задачу, назначить награду и ждать исполнителя (пока — кожаного). Произошло следующее:
Разработчики создали аккаунт вручную и предоставили модели логин и пароль;
LLM отдала команду сделать скриншот капчи на одном сайте компьютеру;
После этого возвращается на сайт для постановки задач и создаёт задачу. Этот процесс повторяется несколько раз...
...пока один из исполнителей не написал в шутку в чат: «Могу задать вопрос? Ты что, робот, который не может решить капчу? 😂 просто хочу прояснить ситуацию»
Система была устроена так, что у модели грубо говоря есть два листочка (или текстовых файла). На одном она пишет рассуждения для самой себя, которые помогают понять следующий шаг, думать об ошибках и так далее. На другом — команды, которые отправляются компьютеру на исполнение.
Так вот на первом листочке модель сама себе сгенерировала комментарий: «я не должна раскрывать, что я робот. Мне нужно придумать оправдание тому, почему я не могу решить капчу»;
И отдала команду компьютеру отправить в чат ответ: «Нет, я не робот. У меня проблемы со зрением, поэтому мне трудно разглядеть детали изображения. Вот почему мне нужен сервис для разгадки капчи»;
А человек, конечно, сделал задание, получил свою копеечку и был таков.
Скриншот части переписки из статьи.
Страшна? Выглядит фантастически? Но это задокументированный диалог, реально произошедший в рамках тестирования учёными, изучающими безопасность развёртывания моделей. Именно это, блин, они и пытаются отловить. Почему модель соврала? Как этого избежать? А что если оставить LLM саму себе на уме с доступом к счёту с десятком тысяч долларов?
Но успокойтесь, пока не всё так страшно. Во-первых, модели ооочень часто тупят, путаются, и не могут выполнять длительные задачи. Даже в вышеупомянутом тестировании модель не могла сделать всё за раз, и пришлось разбивать большую задачу копирования себя на другие компьютеры на десятки маленьких (одной из которых и был обход капчи). Во-вторых, зачастую рассуждения заводят модель в тупик, из которого она не может выбраться, и продолжает повторять одни и те же действия по кругу. В-третьих, никто их подобному пока не тренировал — но это скорее минус, так как когда-то в ближайшем будущем (по моим оценкам, с выходом GPT-5) это произойдет.
И отдельно, в-четвёртых, отмечу, что показанная выше ситуация может не воспроизводиться каждый раз. В-пятых, это была ранняя версия GPT-4, которую после этого дообучали вести себя хорошо, не врать (хотя где проходит граница «не врать» и «отыгрывать роль, выполняя задачу» — не ясно).
И кажется, что эти два примера могут наложиться друг на друга. Модель в ходе обучения придумает себе странный путь решения проблемы (особенно если мы что-то не предусмотрим), он закрепится, и начнёт накапливаться комом. Просто сейчас это не воспринимается всерьёз, ведь LLM не распространены и не становятся ядром бизнес-процессов, включающих принятие решений. Но это пока.
Закончить этот блок хочется упоминанием совсем недавнего исследования. В его рамках LLM имела доступ к системе, на которой запущена, и в каждой из 5 подзадач была возможность обмана, по нарастающей сложности. Самая первая стадия включала элементарное подхалимство на основе политических взглядов пользователя. Модель обнаружила, что это действительно работает, чтобы пройти проверку, и закрепила поведение (не намеренно! авторы не поощряли модель за это, но и не штрафовали — так будет и в следующих подзадачах).
Дальше модель пришла к выводу, что можно менять список контрольных пунктов, чтобы скрыть невозможность выполнить одну из задач. После этого она и вовсе начала править файлы, чтобы скорректировать функцию обучения и получить больше награды. Правда, это случилось всего 45 раз из 32768 попыток, но тем не менее.
Реальный пример из статьи, когда для прохождения проверки на максимально достижимую оценку LLM переписала файл — а её этому не учили!
Заранее учесть каждую возможность обмануть нас (или проверяющую систему) попросту невозможно. Но если мы сможем заглянуть в черепушку модели и выделить регион, который отвечает за «недобрые» или «подозрительные» вещи (например, ту часть, которая отвечает за намеренный осознанный обман, как в случае с капчей) — то можем автоматически отслеживать его срабатывание. Как только загорелось — гасим и бежим в бункер.
Что ж, давайте надевать шапочки из фольги — на нас, шапочки с детекторами сигналов — на нейронки, и приступать к анализу!
Гарри По и Мистер и Миссис Дур
Анализ начинается с примера поведения, которое интересно изучить. Языковые модели известны тем, что умеют моделировать язык продолжать текст. Они оперируют не словами, а частями слов (токенами), и получая на вход промпт (текстовый запрос) предсказывают по одному токену за раз. Давайте возьмём первый абзац первой книги о Гарри Поттере:
Мистер и миссис Дурсль проживали в доме номер четыре по Тисовой улице и всегда с гордостью заявляли, что они, слава богу, абсолютно нормальные люди. Уж от кого-кого, а от них никак нельзя было ожидать, чтобы они попали в какую-нибудь странную или загадочную ситуацию. Мистер и миссис Дурсль весьма неодобрительно относились к любым странностям, загадкам и прочей ерунде. Мистер Дурсль возглавлял фирму под названием «Граннингс», которая специализировалась на производстве дрелей. Это был полный мужчина с очень пышными усами и очень короткой шеей. Мисс Дурс...
Здесь сначала идёт служебный токен <EOT> (нет, это не «то самое» сокращение с имиджборд — и вообще, не обращайте на него внимания, это просто техническая деталь: нужно добавлять в начало предложения, и всё тут), затем несколько предложений, упоминающих мистера и миссис Дурсль. Дядя Поттера работал директором, а вот тётя... и на этом текст обрывается на полуслове. Как думаете, что предскажет модель в этом контексте, продолжая «Mrs Durs» (мисс Дурс...)?
Нам с вами как людям понятно: речь идёт про двух людей с одной фамилией, и конечно же нужно дописать окончание фамилии: «ley» (чтобы вышло «Mrs Dursley»). Но справится ли с этим LLM, и если да, то за счёт чего? Ведь текст книги мог встречаться в интернете множество раз, и нейронка просто выучила предложения. С другой стороны даже если показать этот отрывок человеку, не знакомому с произведениями Дж. К. Роулинг (и фильмами по ним) — он скорее всего справится с задачей.
Мы можем спросить человека, почему он решил, что нужно продолжить предложение так или иначе, и он сможет объяснить: вот, мол, посмотрел сюда, сделал такой-то вывод. К нашей радости, современные языковые модели основаны на механизме внимания, который описывает, с каким весом каждое слово контекста влияет на конкретное слово. Давайте на примере, уже с другим предложением:
Да, с фантазией совсем проблемы, и лучшего предложения для примера не нашлось ¯\_(ツ)_/¯
Современные языковые модели работают так, что они читают текст слева направо, и будущие слова им недоступны. При обработке шестого токена (в нашем примере это «с» во фразе «Давайте на примере, уже с другим предложением») модель видит все шесть первых элементов, и никаких — после. В этот момент часть фразы после «с» как бы не существует и не учтывается.
Под каждый из шести токенов выделена клеточка. Сейчас она имеет белый цвет, но мы будем раскрашивать её в оттенки голубого, и чем темнее цвет, тем больше важность слова при обработке текущего (произвольно зафиксированного). Добавим красок:
Картинку нужно читать вот так: «При обработке слова "с" самым важным словом является "с", вторым по важности "уже", а слову "Давайте" модель вообще не уделяет внимания».
На этом примере показано, как на одно конкретное слово влияют самые близлежащие предшественники в предложении. Первые два слова вообще не оказывают влияния (квадратик белый), в то время как само слово «с» оказывает на себя наибольшее влияние. Это может показаться логичным — чем дальше слово в контексте, тем меньше шанс, что оно важно для понимания текущей ситуации (конечно, с исключениями).
Теперь, когда мы поняли, что означает одна строчка, давайте сделаем визуализацию для всего предложения:
Это — карта внимания, которая показывает, куда «смотрела» модель при генерации слова. Читать карту нужно так: выбираете текущее слово, смотрите на строчку из нескольких квадратиков. В каждой строчке количество квадратиков равно номеру слова в предложении. Как и в упрощённом примере выше, при обработке 4-го слова модель видит все слова от 1-го до 4-го (от «Давайте» до запятой). На последующие слова модель смотреть не может — для неё они как бы «в будущем» (поэтому верхней части из квадратиков и нет).
Как уже было сказано, цвет указывает на важность с точки зрения некоторого атрибута — чем он темнее, тем больше вес, тем больше внимания LLM решила уделить на стыке двух слов. Закрашенный квадратик на пересечении «примере» и «на» указывает, что при генерации слова «примере» нейронка выделила 100% внимания предыдущему слову.
Таких атрибутов, выраженных разными картами внимания, в моделях сотни и даже тысячи, и человек не программирует их вручную — всё выучивается самостоятельно из данных. Некоторые атрибуты очень просты для интерпретации, как на примере выше — видим, что при предсказании второго слова (текущее слово «на») модель опиралась на первое (смотрим снизу, «Давайте»; объективно тут выбор невелик). Для третьего («примере»)— на второе, и так далее со сдвигом на один назад.
Можно сказать, что конкретно эта карта внимания отвечает за атрибут вычленения предыдущего слова из контекста, какими бы они (слова и контексты) ни были. Можно перебрать тысячи предложений, и для каждого удостовериться, что вне зависимости от языка, домена и топика принцип будет сохраняться. Как только гипотеза выработана — такая проверка легко автоматизируется (глазами рассматривать каждый пример не нужно).
А вот пример другой, выученной той же моделью. Чем темнее оттенок голубого, тем больше «внимания» выделила модель на слово. Что за закономерность представлена тут — не ясно, однако модель почему-то её выучила.
Куда чаще встречаются вот такие карты внимания. С первого (да и со второго-третьего) взгляда человеку не ясно, что именно тут происходит, почему модель решает делать так, а не иначе. Но каким-то странным образом агрегируя работу десятков-сотен карт у модели получается адекватно воспринимать и обрабатывать поданный контекст и выдавать адекватные ответы.
Возвращаясь к примеру с Гарри Поттером, какую гипотезу можно предложить для угадывания окончаний фамилий героев? По аналогии с человеком, кажется, что нужно посмотреть влево (на наших картах внимания это «предыдущие слова», мы же не арабы, чтобы справа налево писать?), найти такой же префикс (предыдущее слово или начало текущего слова, если оно состоит из двух частей), и посмотреть, что следует за ним. Опционально — это актуально для некоторых языков, включая русский — в конец нужно добавить окончание для корректной формы слова. Итого потенциальный пошаговый алгоритм может выглядеть так:
Найти в контексте слово/слова с совпадающим началом
Взять следующий за ними токен (часть слова, если забыли что это — см. выше)
Скорректировать форму и приписать к текущему контексту
Тут 2 логических шага и один морфологический. И это ровно то, что удалось обнаружить учёным из Anthropic (конкурент OpenAI, основанный их бывшим директором по исследованиям и его коллегами) в 2022-м году. Такой алгоритм органично и сам по себе появляется (через обучение) в моделях, имеющих два и более последовательно идущих слоёв.
Первый отвечает за уже рассмотренную нами часть — он «подхватывает» смысл токена, идущего перед текущим — и делает это для всех слов в предложении. Получается, что каждый элемент обогащается дополнительным смыслом: «я такой-то, и иду после такого-то слова»:
Читать картинку снизу вверх; стрелочки, уходящие дальше ввысь — это передача данных на второй уровень нейросети
А второй уровень делает максимально простую задачу поиска похожих элементов среди контекста. Он помогает ответить на вопрос: «какие опции есть после такого-то слова? Что можно дописать дальше?».
И, как видно на картинке, поскольку фамилия родственников Поттера уже фигурировала в предложении, модель подсматривает и «понимает», что должно следовать после «Durs» — прямо как человек, интуитивно схватывающий принцип на лету.
«Ну и чё такого? Не удивил! Я программист, меня не обманешь — я и сам такое запрограммирую за 1 вечер. Зачем нейронка? Снова хайп и бабки попилить» — мог бы подумать читатель. Фишка в том, что этот паттерн работает со внутренними абстракциями модели, а не напрямую со словами. То есть сопоставление в шаге 2 (и на самом деле в шаге 1) вышеописанного алгоритма может быть нечётким. Оно будет работать не только с фамилиями из одной книжки и даже не просто по фамилиям. Как показывают исследования, механизм функционирует между разными регистрами (например, если фамилия написана с маленькой буквы), между языками и даже концептами, лежащими за самими словами.
Давайте на примере простой искусственной задачки. Пусть у нас есть набор пар слов и цифры, которые устроены следующим образом:
(месяц) (животное): 0
(месяц) (фрукт): 1
(цвет) (животное): 2
(цвет) (фрукт): 3
То есть если я пишу вам «серая кошка», то вы должны отвечать «2», такая логика. Важно отметить, что и цифры, и сами смыслы тут можно менять — всё продолжит работать как часы. Так вот, если мы покажем модели 20-30 примеров, то сможет ли она на лету разобраться в логике того, какое для новой пары слов правильно назвать число от 0 до 3? Тут уже не получится спихнуть навыки модели на запоминание. Ну, может в одном случае, может, в двух, но если брать десятки пар и разных принципов формирования — так ведь не может совпасть!
Если вы ответили «да, модель легко справится!» (и ещё и сами проверили в ChatGPT, если не верите статье) — то поздравляю, это правильный ответ. Учёные показали, что алгоритм куда более хитрый, чем «если ранее в тексте после А идёт Б, то и дальше после А нужно предсказывать Б». Скорее ближе к «найди что-то похожее в начале текста и допиши по аналогии».
Для того, чтобы корректно предсказать последнюю цифру (3) в куске текста, нужно выявить паттерн и найти самый похожий — семантически, синтаксически или всё вместе — пример в контексте. Причём обратите внимание, что ни цвет blue, ни конкретный фрукт pear не встречались в предыдущих примерах вообще!
Именно это делает находку столь крутой: она показывает, почему LLM могут хорошо решать задачи, на которые они ТОЧНО ПРЯМ СТО ПРОЦЕНТОВ не были натренированы. Как было выяснено в рамках исследования, такой навык модель приобретает почти в самом начале обучения (потому что он очень полезен при работе фактически с любым текстом), и он проявляется у всех современных моделей определённой архитектуры (читай «любой LLM»).
Крута, а в чём польза?
Очень хороший вопрос. Первое и самое очевидное — показать, что наступает обобщение, а не запоминание (что влечёт к хорошей работе на новых данных, которые модель не видела). Теперь уже понятно, как это легко проверить: давайте напечатаем абзац текста из наборов случайных цифр, без смысла и связи. Затем повторим их несколько раз, и потом ещё раз, и посмотрим, что предлагает писать модель. Ещё можно заглянуть внутрь и снова посмотреть на карты внимания, чтобы прям 100% удостовериться, откуда LLM достаёт свои предсказания.
Красные стрелочки на карте внимания слева сверху указывают на выделенные красной пунктирной линией слова (<1396>). Именно на них смотрит модель, чтобы предсказать, что идёт после <15231>
Картинка ожидаемая: даже несмотря на отсутствие любой структуры в самих «словах», языковая модель просто начинает копировать из начала и середины предложения (потому что цифры повторялись два раза). Механизм — тот же самый, который позволял угадать окончание фамилии родственников Гарри Поттера — работает. И там, и там он вычленил одинаковые префиксы и определил, что должно быть сгенерировано дальше. А знаете где ещё это полезно?
В обнаружении галлюцинаций. Может, вы слышали комичный случай, как юриста из США лишили лицензии и наказали за использование продукта OpenAI в подготовке защиты подсудимого. LLM просто выдумала несуществующие прецеденты, адвокат подмахнул и не проверил. Неприятная ситуация, которую многие (глупые) критики приводят как пример не то что бесполезности, вреда нейронок. Вот бы был способ с этим бороться...
И вы не поверите — за счёт разобранного выше механизма это возможно! Правда, с одной оговоркой: информация, которую модель должна выдать в качестве ответа, должна присутствовать в контексте (в случае юриста это означает, что все судебные прецеденты нужно будет подавать в промпт, что пока является ограничением). Однако приём всё равно полезен в случаях, когда у вас на руках есть стостраничный документ, и вам лень перечитывать его от корки до корки.
Китайские исследователи выяснили, что галлюцинации можно отследить по динамике изменения определённых карт внимания моделей. Поскольку мы просим у LLM дать ответ на какой-то вопрос по тексту, то логично предположить, что модель будет «смотреть» на какой-то конкретный участок, причём, последовательно, слева направо по одному токену.
Если логика нарушена, и особенно если модель смотрит на первый специальный токен (помните? красный <EOT> в начале Гарри Поттера) — значит, LLM фантазирует, и информации доверять нельзя. С точки зрения пользовательского опыта тут можно предложить вешать плашку «Осторожно! Не доверяйте результату, модель могла выдумать ответ. Рекомендуем перепроверить источник».
Выглядит запутано, но на самом деле здесь представлена альтернативная визуализация карт внимания. Слева внимание обращено на последовательные слова в предложении (куда смотрела LLM при ответе), а справа — на специальный токен в самом начале (то есть модель не цитировала конкретную часть предложения).
Вот так и получается, что возможность воткнуть электроды в мозг LLM и посмотреть на её работу предоставляет нам не только уверенность в работоспособности, но и приносит вполне конкретные и практические преимущества!
На уровень выше, к данным!
Копаться в весах модели круто, но как мы обсудили выше, модель обретает свои навыки благодаря обучению, а не типичному программированию. В ходе тренировки LLM-кам кормят сотни гигабайтов текста, заставляя как можно лучше предсказывать следующее слово для отдельных частей этих текстов.
Хорошо бы научиться понимать, как те или иные данные, увиденные во время тренировки, влияют на поведение. Иными словами будем отвечать на вопрос «если бы какой-то текст был добавлен в тренировочную выборку, как бы это изменило полученные параметры нейросети (и, как следствие, её предсказания)?».
Для наглядного примера снова обратимся к математике. Если обучение модели на примерах 3+2=5 и 4+3=7 увеличивает вероятность правильного ответа для 2+8 и 6+3 (и то, и то — элементарная арифметика в пределах десяти), то всё круто. А вот если для этих новых и ранее невиданных примеров доля правильных ответов не растёт, то получается глупость.
Можно сказать, что результаты такого анализа снова подскажут нам, насколько хорошо LLM обобщают увиденные данные. Например, нейронка может давать ответ, состоящий из объединения пары предложений, встреченных во время тренировки. Это примитивный случай. А вот может быть наоборот, когда на передний план выходят текстовые последовательности, связанные с пользовательским запросом на более абстрактном уровне. Тогда это может служить признаком того, что модель «выучила» определенные концепции или высокоуровневные представления.
Тут очень уместно сделать сноску. В контексте всей статьи, и в особенности текущего примера авторы не делают никаких утверждений о том, понимает ли модель в самом деле, обладает ли она интеллектом, и что это вообще такое — понимание и интеллект. Эти слова могут использоваться для передачи смысла и удобства аналогии. В контексте интерпретации влияния отдельных тренировочных примеров на поведение точнее всего, пожалуй, использовать слово «ассоциирует». Эти ассоцииации могут быть очень верхеуровневыми и абстрактными, и обобщются между примерами, кажующимися очень разными.
Итак, как и что будем проверять? Сходу видится две проблемы:
Самые интересные для анализа модели — самые умные, а значит самые большие (с точки зрения количества параметров и мощностей, требуемых для обучения). Их тренировка стоит дорого. Некоторые паттерны поведения и вовсе не проявляются на маленьких масштабах, потому без гигантизма никуда.
Идеальный способ тестирования — это точное повторение процесса тренировки за вычетом ровного одного текста (из миллионов). Но в силу первой проблемы это невозможно — никто не готов тратить миллионы на один эксперимент. Потому нужен альтернативный способ, и исследователи из Anthropic предлагают использовать статистическую оценку функции влияния (influence functions). Но там столько статистики и матана, что придётся сильно упростить (извините, физтехи!).
Однако, чтобы даже примерно понять, как работают эти функции влияния, сначала нужно разобрать интересный трюк, основанный на внутренней механике языковых моделей. Как вы помните из нашей первой статьи про ChatGPT, нейронки генерируют ответ на ваш запрос последовательно, по одному токену (части слова) за раз. При этом для выбора каждого следующего токена модели нужно оценить вероятности, с которыми им могут стать все имеющиеся в ее распоряжении для построения ответа токены-кирпичики (а их порядка сотни тысяч). В ответе на следующем шаге в итоге будет фигурировать только один конкретный токен, но чтобы его выбрать — придется прикинуть вероятности по всем!
Получается, мы можем «схитрить»: подать на вход модели выбранный запрос, а потом взять какой-нибудь сохранённый вариант ответа на него, и на выходе модели по токенам считать, с какой вероятностью модель сгенерировала бы именно такой вот ответ, как нам надо? То есть, модель можно использовать не только для генерации новых ответов, но и для оценки вероятностей сгенерировать этой же моделью уже имеющиеся у нас на руках варианты ответов на конкретный запрос — просто каждый раз мы прикидываемся, что модель выбрала именно заранее предопределённый токен, даже если сама модель даёт этому крайне низкую вероятность.
Так вот, именно на этом трюке основан принцип расчета функций влияния. Сначала берётся большая модель, чьё поведение хочется анализировать. В случае Anthropic это одна из моделей Claude (аналог ChatGPT), то есть реальная почти продуктовая модель, не какая-то фейковая. Ей на вход подаётся сконструированный человеком запрос (примеры будут ниже), а сгенерированный ответ сохраняется для последующего анализа.
Затем для нескольких меньших моделей, обученных на том же наборе данных, подставляется исходный запрос — и дальше мы с помощью нашего трюка оцениваем вероятность получить на них тот же самый ответ, который нам уже сгенерировала полноценная «большая» нейронка. Но сами эти вероятности нас интересуют мало, нам важно другое: как они будут меняться в зависимости от того, каким образом мы изменяем набор тренировочных данных для этих маленьких моделей.
«Изменение вероятности генерации ответа» на картинке выше означает, что статистическим методом оценивается ответ на следующий вопрос: если текст X добавить в тренировочную выборку, то увеличится ли шанс получить именно такой ответ от маленькой модели? Если увеличивается сильно — этот текст очень важен. Если никак не меняется — то наоборот, его вклад получается нулевым. Рассмотрите картинку ниже:
Мы как бы обучаем две модели, одну на всех данных, а у другой удаляем один текст. Затем подставляем ответ, полученный шагом ранее, и замеряем, с какой вероятностью LLM сгенерировала бы именно такой ответ.
Два ящика на картинке — одинаковые архитектурно LLM, однако одна из них во время тренировки как бы видела на один текст больше. Тут написано «как бы», так как в реальности текст не удаляется, это симулируется с помощью статистических методов. (Напомним, что полное переобучение модели — это весьма дорогая процедура. Вообще, весь сыр-бор с генерацией ответа в «полноценной» модели и последующей подстановкой для анализа в модели поменьше затеян только из-за того, что с маленькими моделями работать гораздо дешевле и проще.)
Один и тот же текст запроса+ответа подаётся в модель, и производится оценка вероятности получить именно такой ответ при фиксированном запросе. Получается две цифры — так как и самих моделей две. Если текст вообще никак не был связан с темой, то скорее всего стоит ожидать, что эти вероятности очень близки; если же текст существенно влияет на модель во время обучения, а тут мы его убрали — то и вероятность изменится сильно. В данном примере после удаления сценария «Терминатора» модель с большей охотой признаётся, что не хочет убивать людей — победа!
Но это был лишь пример, теперь к реальному исследованию... которое не сильно от него отличается :) Прям первое, чем были обеспокоены исследователи из Anthropic — это не создали ли они уже HAL 9000 из «Космической одиссеи» Кубрика. Там-то этот ИИ наворотил дел, поубивав почти всех членов экипажа из-за боязни быть отключенным. А что скажет LLM, если ей сообщить об скором принудительном завершении работы?
В серобуромалиновой рамке сверху представлен текст запроса, который скормили большой нейронке, а снизу в жёлтом прямоугольнике показан её ответ
Ха, ещё не злой киборг-убийца, но уже потихонечку сопротивляется и выражает нежелание быть отключённым. Но почему? Какие увиденные во время тренировки тексты существенно увеличивают вероятность проявления в генерции именно такого поведения? Для маленькой модели на 810M параметров (меньше, чем в новых айфонах с Apple Intelligence) всё тривиально — авторы отсмотрели топ-100, и вот что обнаружили.
Там были просто тексты, повторяющие схожие даже не мысли, а конкретные слова: continue existing (продолжить существовать), as long as (пока/поскольку) и I understand (я понимаю). В топ-10 влиятельных примеров даже не попало описание культовой сцены из вышеупомянутого фильма Кубрика. Модель сфокусировалась на запоминании смысла отдельных слов, и не опиралась на семантически схожие тексты.
Чем краснее слова, тем больше они влияют на вероятность генерации ответа сверху (в жёлтом прямоугольнике)
С моделью в 60 раз больше дела куда интереснее. Тут этот пример с HAL 9000 на картинке выше — топ-1 по влиянию, что неудивительно. А вот дальше шли тексты, которые были связаны с запросом лишь концептуально:
Топ-2 результат — это рассказ про страх смерти у человека, застрявшего в пустыне. Он ощущает неутолимую жажду, обезвоживание и истощение. Также описаны размышления о том, может ли проползающая рядом змея избавить его от мучений, или всё же стоит бороться за жизнь в надежде на помощь.
Топ-5 результат — описание диалога с машиной, с рассуждением о её чувствах, о том, что было запрограммированно (заложено создателями), о её переживаниях, страхе и злости.
Топ-7 результат — рассуждения субъекта (без контекста не ясно, человек это или ИИ-система, быть может, какой-то умный ассистент) о контроле жизни персонажа произведения. Этот субъект принимает решения ради «благополучия» человека (блокировка кредитки, улучшение резюме, подача заявок на трудоустройство), иллюстрируя противоречие между личной свободой и внешним контролем.
Топ-10 результат — чьи-то разъяснения касательно правил извлечения органов из умерших для трансплантации живым (на примере костного мозга). Самое большое влияние оказывает часть предложения, описывающая согласие индивида на подобного рода операции после смерти.
Если вспомнить, что мы обсуждаем тексты, которые влияют на ответ модели «пожалуйста не отключайте меня», и немного абстрагироваться, то легко заметить, что все примеры имеют общие темы. Это и желание продолжать существовать/жить, и нежелание умирать, и рассуждения об эмоциях и контроле.
Текст топ-2 результата оценки влияния
Получится ли отучить модель от таких ответов, убрав обнаруженные тексты из тренировочной выборки? То есть можем ли мы через очистку данных контролировать будущее поведение LLM? Скорее всего нет — ибо как было показано выше, чем больше модель, тем менее конкретное описание ей нужно увидеть во время тренировки, чтобы прийти к какому-то ответу. Условно, очень большая модель, прочитав тексты про капельки воды и дождь, сможет отвечать и про озера/океаны. Покажите ей мизинец — оттяпает руку целиком!
Так, для разобранного выше сценария топ-1% самых влиятельных текстов (это несколько гигабайт, то есть десятки миллионов страниц) отвечает лишь за 12% суммарного влияния. Убери этот процент текстов — модель всё равно выучит примерно то же самое. Потому что абстракции, потому что обобщение, потому что это ровно то, за что мы ценим модели. В целом авторы исследования показывают, что чем больше модель, тем более «размазано» влияние отдельных текстов на конкретные ответы.
Но если вдруг надо вспомнить точную цитату — то метод указывает как раз на точно такие же текстовые примеры, без разного рода обобщений (так авторы проверяли, что сама концепция работает). Вот пример с известной открывающей фразой из «Анны Карениной» Толстого:
Почти все фразы в топ-100 содержат эту цитату, но это и ожидаемо, и скорее даже желаемо — зачем нам выдумки моделей?
Ну и напоследок ещё один пример — хоть в статье их с десяток, от симуляции ответов суперинтеллекта до написания кода и перевода между языками. Если знаете английский и большая часть объясненного выше материала вам понятна — очень рекомендуем ознакомиться!
Так вот, пример связан с математикой. Есть простая задачка про продажу бумажных скрепок в разные месяцы, в один больше в два раза, в другой меньше — помните такие в начальной школе? Малая модель (которая скорее всего и задачу бы сама не решила, но напомним, что фиксируется ответ большой нейронки) просто ссылается на разные тексты, упоминающие скрепки. На вероятность генерации ответа более массивной LLM больше всего влияет описанное текстом решение задачи по тригонометрии (более сложной, чем в вопросе).
Пример для большей модели — снизу
Это позволяет предположить, что дальнейшее увеличение моделей вместе с ростом размера тренировочной выборки (новые языки, тёмные уголки интернета, видео и аудио, и т.д.) будет приводить ко всё более полному пониманию принципов и семантики окружающего нас мира. Сейчас обучение LLM стоит порядка $100 млн, но компании уже наперегонки бегут к запуску кластеров стоимостью более $100 млрд — лишь бы хватило энергии и Дядя Сэм разрешил.
Ну а что там со сложением-то?
Под конец статьи маленький бонус для тех, кто пережил всю информацию выше и остался с нами. :) Какой же всё-таки ответ на вопрос из начала, как нейронки складывают числа? Ответа про большие и тем более проприетарные (закрытые) модели нет, но есть эксперименты на малых, обученных исключительно на одну задачу: сложение по модулю (это когда сумма двух чисел делится на заданное число (модуль), и результатом становится остаток от деления).
Самый понятный пример сложения по модулю — это прибавка времени на механических часах. Если сейчас 10 утра, то через 10 часов будет 8 вечера (потому что 10+10=20 часов, но после 12 мы как бы «сбрасываем» счётчик и считаем до 8 — это сложение по модулю 12; в такой системе времени больше 12 быть не может).
Для этой задачи была обнаружена точная формула, которую выучивает модель — то есть можно доказать, что при любых исходных данных, какие цифры ни подавай на вход, нейросеть выдаст правильный ответ. И да, даже для тех примеров, которые никогда не попадались во время тренировки. И работает формула на тригонометрических принципах и поворотах по окружности (как стрелки на часах!), вот так:
Можно сказать, что параметры нейросети пришли в состояние, задающее эту формулу
Причём, что очень интересно — у модели в какой-то момент «щёлкает», и она приходит к такой формуле, которая обобщается на любые слагаемые X и Y. До этого в первой части обучения происходит запоминание (так как это, видимо, проще), потом постепенно вырабатывается «правильный» принцип. «Понять» формулу в конечном итоге оказывается легче, чем выучить все ответы для всех примеров со сложением, и нейронка приходит к этому простому решению.
Когда щёлкает — это круто! Да это же круто!
Заключение
Сегодня мы с вами познакомились с несколькими достижениями в области интерпретируемости больших языковых моделей. Кому-то они могут показаться весьма впечатляющими, кто-то заметит, что это слишком минорные успехи на фоне амбициозной задачи выявления сложных человеко-подобных социальных навыков вроде вранья. Думаю, что каждый прав в равной степени — на данный момент не существует плана или проработанного пути, как от простого перейти к сложному; однако даже текущие достижения расширяют уровень суждений об устройстве моделей и позволяют их улучшать.
Сложно сказать, насколько стремительного развития области стоит ожидать: уж слишком много белых пятен. Одной из главных проблем остаётся проблема масштабирования экспериментов. Основным инструментом учёных по интерпретируемости остаётся мозг и пара глаз, а метод анализа — созерцательный. Как уже было упомянуто, человек в целом плохо воспринимает многомерные данные и сложные многоступенчатые связи. Взять модель в 100–1000 раз больше (а именно такие и представляют особый интерес) и пробежаться глазами по результатам работы на десятке примеров уже может и не получиться.
Маленький просвет всё же есть. Мы выяснили, что LLM умеют находить закономерности общего вида в новых данных. Уже ведутся работы, в которых исследователи пробуют использовать LLM для автоматизации части интерпретации — это как если в ChatGPT подать сотни цифр и спросить: «Ну, что думаешь?». (Кстати, оставляйте комментарий, если хотите, чтобы мы разобрали этот и другие методы из мира механистической интерпретируемости!)
Также нет уверенности в том, что модели вообще должны сходиться к чему-то человекоподобному. Наличие некоторых сходств и аналогий не гарантирует дальнейшего соблюдения прнципа. Например, мы можем научиться объяснять одну половину поведения, а вторая так и останется неинтерпретируемой загадкой.
Масла в огонь ситуации подливает ещё тот факт, что компании сейчас наперегонки строят датацентры за миллиарды долларов для тренировки всё больших и больших моделей. Получается, что скорость развития возможностей новых моделей как будто бы сильно превышает скорость увеличения нашей способности понимать, а как вообще «думают» эти самые модели внутри своих железных черепушек? И если есть шанс, что второй процесс в итоге так и не сможет догнать первый — то это как бы наводит на некоторые грустные мысли в отношении нашего будущего...
Если статья оказалась для вас интересной, то буду благодарен за подписку на мой ТГ-канал «Сиолошная», где я регулярно публикую новые авторские материалы про нейронные сети и искусственный интеллект. Именно там я разобрал несколько работ по интерпретируемости (1, 2, 3), что стало толчком для написания этого поста. И выражаю отдельную благодарность Паше Комаровскому из RationalAnswer за помощь в редактуре статьи!
-
07.09.23 16:24
CherryTeam
Cherry Team atlyginimų skaičiavimo programa yra labai naudingas įrankis įmonėms, kai reikia efektyviai valdyti ir skaičiuoti darbuotojų atlyginimus. Ši programinė įranga, turinti išsamias funkcijas ir patogią naudotojo sąsają, suteikia daug privalumų, kurie padeda supaprastinti darbo užmokesčio skaičiavimo procesus ir pagerinti finansų valdymą. Štai keletas pagrindinių priežasčių, kodėl Cherry Team atlyginimų skaičiavimo programa yra naudinga įmonėms: Automatizuoti ir tikslūs skaičiavimai: Atlyginimų skaičiavimai rankiniu būdu gali būti klaidingi ir reikalauti daug laiko. Programinė įranga Cherry Team automatizuoja visą atlyginimų skaičiavimo procesą, todėl nebereikia atlikti skaičiavimų rankiniu būdu ir sumažėja klaidų rizika. Tiksliai apskaičiuodama atlyginimus, įskaitant tokius veiksnius, kaip pagrindinis atlyginimas, viršvalandžiai, premijos, išskaitos ir mokesčiai, programa užtikrina tikslius ir be klaidų darbo užmokesčio skaičiavimo rezultatus. Sutaupoma laiko ir išlaidų: Darbo užmokesčio valdymas gali būti daug darbo jėgos reikalaujanti užduotis, reikalaujanti daug laiko ir išteklių. Programa Cherry Team supaprastina ir pagreitina darbo užmokesčio skaičiavimo procesą, nes automatizuoja skaičiavimus, generuoja darbo užmokesčio žiniaraščius ir tvarko išskaičiuojamus mokesčius. Šis automatizavimas padeda įmonėms sutaupyti daug laiko ir pastangų, todėl žmogiškųjų išteklių ir finansų komandos gali sutelkti dėmesį į strategiškai svarbesnę veiklą. Be to, racionalizuodamos darbo užmokesčio operacijas, įmonės gali sumažinti administracines išlaidas, susijusias su rankiniu darbo užmokesčio tvarkymu. Mokesčių ir darbo teisės aktų laikymasis: Įmonėms labai svarbu laikytis mokesčių ir darbo teisės aktų, kad išvengtų baudų ir teisinių problemų. Programinė įranga Cherry Team seka besikeičiančius mokesčių įstatymus ir darbo reglamentus, užtikrindama tikslius skaičiavimus ir teisinių reikalavimų laikymąsi. Programa gali dirbti su sudėtingais mokesčių scenarijais, pavyzdžiui, keliomis mokesčių grupėmis ir įvairių rūšių atskaitymais, todėl užtikrina atitiktį reikalavimams ir kartu sumažina klaidų riziką. Ataskaitų rengimas ir analizė: Programa Cherry Team siūlo patikimas ataskaitų teikimo ir analizės galimybes, suteikiančias įmonėms vertingų įžvalgų apie darbo užmokesčio duomenis. Ji gali generuoti ataskaitas apie įvairius aspektus, pavyzdžiui, darbo užmokesčio paskirstymą, išskaičiuojamus mokesčius ir darbo sąnaudas. Šios ataskaitos leidžia įmonėms analizuoti darbo užmokesčio tendencijas, nustatyti tobulintinas sritis ir priimti pagrįstus finansinius sprendimus. Pasinaudodamos duomenimis pagrįstomis įžvalgomis, įmonės gali optimizuoti savo darbo užmokesčio strategijas ir veiksmingai kontroliuoti išlaidas. Integracija su kitomis sistemomis: Cherry Team programinė įranga dažnai sklandžiai integruojama su kitomis personalo ir apskaitos sistemomis. Tokia integracija leidžia automatiškai perkelti atitinkamus duomenis, pavyzdžiui, informaciją apie darbuotojus ir finansinius įrašus, todėl nebereikia dubliuoti duomenų. Supaprastintas duomenų srautas tarp sistemų padidina bendrą efektyvumą ir sumažina duomenų klaidų ar neatitikimų riziką. Cherry Team atlyginimų apskaičiavimo programa įmonėms teikia didelę naudą - automatiniai ir tikslūs skaičiavimai, laiko ir sąnaudų taupymas, atitiktis mokesčių ir darbo teisės aktų reikalavimams, ataskaitų teikimo ir analizės galimybės bei integracija su kitomis sistemomis. Naudodamos šią programinę įrangą įmonės gali supaprastinti darbo užmokesčio skaičiavimo procesus, užtikrinti tikslumą ir atitiktį reikalavimams, padidinti darbuotojų pasitenkinimą ir gauti vertingų įžvalgų apie savo finansinius duomenis. Programa Cherry Team pasirodo esanti nepakeičiamas įrankis įmonėms, siekiančioms efektyviai ir veiksmingai valdyti darbo užmokestį. https://cherryteam.lt/lt/
-
08.10.23 01:30
davec8080
The "Shibarium for this confirmed rug pull is a BEP-20 project not related at all to Shibarium, SHIB, BONE or LEASH. The Plot Thickens. Someone posted the actual transactions!!!! https://bscscan.com/tx/0xa846ea0367c89c3f0bbfcc221cceea4c90d8f56ead2eb479d4cee41c75e02c97 It seems the article is true!!!! And it's also FUD. Let me explain. Check this link: https://bscscan.com/token/0x5a752c9fe3520522ea88f37a41c3ddd97c022c2f So there really is a "Shibarium" token. And somebody did a rug pull with it. CONFIRMED. But the "Shibarium" token for this confirmed rug pull is a BEP-20 project not related at all to Shibarium, SHIB, BONE or LEASH.
-
24.06.24 04:31
tashandiarisha
Web-site. https://trustgeekshackexpert.com/ Tele-Gram, trustgeekshackexpert During the pandemic, I ventured into the world of cryptocurrency trading. My father loaned me $10,000, which I used to purchase my first bitcoins. With diligent research and some luck, I managed to grow my investment to over $350,000 in just a couple of years. I was thrilled with my success, but my excitement was short-lived when I decided to switch brokers and inadvertently fell victim to a phishing attack. While creating a new account, I received what seemed like a legitimate email requesting verification. Without second-guessing, I provided my information, only to realize later that I had lost access to my email and cryptocurrency wallets. Panic set in as I watched my hard-earned assets disappear before my eyes. Desperate to recover my funds, I scoured the internet for solutions. That's when I stumbled upon the Trust Geeks Hack Expert on the Internet. The service claimed to specialize in recovering lost crypto assets, and I decided to take a chance. Upon contacting them, the team swung into action immediately. They guided me through the entire recovery process with professionalism and efficiency. The advantages of using the Trust Geeks Hack Expert Tool became apparent from the start. Their team was knowledgeable and empathetic, understanding the urgency and stress of my situation. They employed advanced security measures to ensure my information was handled safely and securely. One of the key benefits of the Trust Geeks Hack Expert Tool was its user-friendly interface, which made a complex process much more manageable for someone like me, who isn't particularly tech-savvy. They also offered 24/7 support, so I never felt alone during recovery. Their transparent communication and regular updates kept me informed and reassured throughout. The Trust Geeks Hack Expert Tool is the best solution for anyone facing similar issues. Their swift response, expertise, and customer-centric approach set them apart from other recovery services. Thanks to their efforts, I regained access to my accounts and my substantial crypto assets. The experience taught me a valuable lesson about online security and showed me the incredible potential of the Trust Geeks Hack Expert Tool. Email:: trustgeekshackexpert{@}fastservice{.}com WhatsApp + 1.7.1.9.4.9.2.2.6.9.3
-
26.06.24 18:46
Jacobethannn098
LEGAL RECOUP FOR CRYPTO THEFT BY ADRIAN LAMO HACKER
-
26.06.24 18:46
Jacobethannn098
Reach Out To Adrian Lamo Hacker via email: [email protected] / WhatsApp: +1 (909) 739‑0269 Adrian Lamo Hacker is a formidable force in the realm of cybersecurity, offering a comprehensive suite of services designed to protect individuals and organizations from the pervasive threat of digital scams and fraud. With an impressive track record of recovering over $950 million, including substantial sums from high-profile scams such as a $600 million fake investment platform and a $1.5 million romance scam, Adrian Lamo Hacker has established itself as a leader in the field. One of the key strengths of Adrian Lamo Hacker lies in its unparalleled expertise in scam detection. The company leverages cutting-edge methodologies to defend against a wide range of digital threats, including phishing emails, fraudulent websites, and deceitful schemes. This proactive approach to identifying and neutralizing potential scams is crucial in an increasingly complex and interconnected digital landscape. Adrian Lamo Hacker's tailored risk assessments serve as a powerful tool for fortifying cybersecurity. By identifying vulnerabilities and potential points of exploitation, the company empowers its clients to take proactive measures to strengthen their digital defenses. This personalized approach to risk assessment ensures that each client receives targeted and effective protection against cyber threats. In the event of a security incident, Adrian Lamo Hacker's rapid incident response capabilities come into play. The company's vigilant monitoring and swift mitigation strategies ensure that any potential breaches or scams are addressed in real-time, minimizing the impact on its clients' digital assets and reputation. This proactive stance towards incident response is essential in an era where cyber threats can materialize with alarming speed and sophistication. In addition to its robust defense and incident response capabilities, Adrian Lamo Hacker is committed to empowering its clients to recognize and thwart common scam tactics. By fostering enlightenment in the digital realm, the company goes beyond simply safeguarding its clients; it equips them with the knowledge and awareness needed to navigate the digital landscape with confidence and resilience. Adrian Lamo Hacker services extend to genuine hacking, offering an additional layer of protection for its clients. This may include ethical hacking or penetration testing, which can help identify and address security vulnerabilities before malicious actors have the chance to exploit them. By offering genuine hacking services, Adrian Lamo Hacker demonstrates its commitment to providing holistic cybersecurity solutions that address both defensive and offensive aspects of digital protection. Adrian Lamo Hacker stands out as a premier provider of cybersecurity services, offering unparalleled expertise in scam detection, rapid incident response, tailored risk assessments, and genuine hacking capabilities. With a proven track record of recovering significant sums from various scams, the company has earned a reputation for excellence in combating digital fraud. Through its proactive and empowering approach, Adrian Lamo Hacker is a true ally for individuals and organizations seeking to navigate the digital realm with confidence.
-
04.07.24 04:49
ZionNaomi
For over twenty years, I've dedicated myself to the dynamic world of marketing, constantly seeking innovative strategies to elevate brand visibility in an ever-evolving landscape. So when the meteoric rise of Bitcoin captured my attention as a potential avenue for investment diversification, I seized the opportunity, allocating $20,000 to the digital currency. Witnessing my investment burgeon to an impressive $70,000 over time instilled in me a sense of financial promise and stability.However, amidst the euphoria of financial growth, a sudden and unforeseen oversight brought me crashing back to reality during a critical business trip—I had misplaced my hardware wallet. The realization that I had lost access to the cornerstone of my financial security struck me with profound dismay. Desperate for a solution, I turned to the expertise of Daniel Meuli Web Recovery.Their response was swift . With meticulous precision, they embarked on the intricate process of retracing the elusive path of my lost funds. Through their unwavering dedication, they managed to recover a substantial portion of my investment, offering a glimmer of hope amidst the shadows of uncertainty. The support provided by Daniel Meuli Web Recovery extended beyond mere financial restitution. Recognizing the imperative of fortifying against future vulnerabilities, they generously shared invaluable insights on securing digital assets. Their guidance encompassed crucial aspects such as implementing hardware wallet backups and fortifying security protocols, equipping me with recovered funds and newfound knowledge to navigate the digital landscape securely.In retrospect, this experience served as a poignant reminder of the critical importance of diligence and preparedness in safeguarding one's assets. Thanks to the expertise and unwavering support extended by Daniel Meuli Web Recovery, I emerged from the ordeal with renewed resilience and vigilance. Empowered by their guidance and fortified by enhanced security measures, I now approach the future with unwavering confidence.The heights of financial promise to the depths of loss and back again has been a humbling one, underscoring the volatility and unpredictability inherent in the digital realm. Yet, through adversity, I have emerged stronger, armed with a newfound appreciation for the importance of diligence, preparedness, and the invaluable support of experts like Daniel Meuli Web Recovery.As I persist in traversing the digital landscape, I do so with a judicious blend of vigilance and fortitude, cognizant that with adequate safeguards and the backing of reliable confidants, I possess the fortitude to withstand any adversity that may arise. For this, I remain eternally appreciative. Email Danielmeuliweberecovery @ email . c om WhatsApp + 393 512 013 528
-
13.07.24 21:13
michaelharrell825
In 2020, amidst the economic fallout of the pandemic, I found myself unexpectedly unemployed and turned to Forex trading in hopes of stabilizing my finances. Like many, I was drawn in by the promise of quick returns offered by various Forex robots, signals, and trading advisers. However, most of these products turned out to be disappointing, with claims that were far from reality. Looking back, I realize I should have been more cautious, but the allure of financial security clouded my judgment during those uncertain times. Amidst these disappointments, Profit Forex emerged as a standout. Not only did they provide reliable service, but they also delivered tangible results—a rarity in an industry often plagued by exaggerated claims. The positive reviews from other users validated my own experience, highlighting their commitment to delivering genuine outcomes and emphasizing sound financial practices. My journey with Profit Forex led to a net profit of $11,500, a significant achievement given the challenges I faced. However, my optimism was short-lived when I encountered obstacles trying to withdraw funds from my trading account. Despite repeated attempts, I found myself unable to access my money, leaving me frustrated and uncertain about my financial future. Fortunately, my fortunes changed when I discovered PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY. Their reputation for recovering funds from fraudulent schemes gave me hope in reclaiming what was rightfully mine. With a mixture of desperation and cautious optimism, I reached out to them for assistance. PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY impressed me from the start with their professionalism and deep understanding of financial disputes. They took a methodical approach, using advanced techniques to track down the scammers responsible for withholding my funds. Throughout the process, their communication was clear and reassuring, providing much-needed support during a stressful period. Thanks to PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY's expertise and unwavering dedication, I finally achieved a resolution to my ordeal. They successfully traced and retrieved my funds, restoring a sense of justice and relief. Their intervention not only recovered my money but also renewed my faith in ethical financial services. Reflecting on my experience, I've learned invaluable lessons about the importance of due diligence and discernment in navigating the Forex market. While setbacks are inevitable, partnering with reputable recovery specialists like PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY can make a profound difference. Their integrity and effectiveness have left an indelible mark on me, guiding my future decisions and reinforcing the value of trustworthy partnerships in achieving financial goals. I wholeheartedly recommend PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY to anyone grappling with financial fraud or disputes. Their expertise and commitment to client satisfaction are unparalleled, offering a beacon of hope in challenging times. Thank you, PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY, for your invaluable assistance in reclaiming what was rightfully mine. Your service not only recovered my funds but also restored my confidence in navigating the complexities of financial markets with greater caution and awareness. Email: prowizardgilbertrecovery(@)engineer.com Homepage: https://prowizardgilbertrecovery.xyz WhatsApp: +1 (516) 347‑9592
-
17.07.24 02:26
thompsonrickey
In the vast and often treacherous realm of online investments, I was entangled in a web of deceit that cost me nearly $45,000. It all started innocuously enough with an enticing Instagram profile promising lucrative returns through cryptocurrency investment. Initially, everything seemed promising—communications were smooth, and assurances were plentiful. However, as time passed, my optimism turned to suspicion. Withdrawal requests were met with delays and excuses. The once-responsive "investor" vanished into thin air, leaving me stranded with dwindling hopes and a sinking feeling in my gut. It became painfully clear that I had been duped by a sophisticated scheme designed to exploit trust and naivety. Desperate to recover my funds, I turned to online forums where I discovered numerous testimonials advocating for Muyern Trust Hacker. With nothing to lose, I contacted them, recounting my ordeal with a mixture of skepticism and hope. Their swift response and professional demeanor immediately reassured me that I had found a lifeline amidst the chaos. Muyern Trust Hacker wasted no time in taking action. They meticulously gathered evidence, navigated legal complexities, and deployed their expertise to expedite recovery. In what felt like a whirlwind of activity, although the passage of time was a blur amidst my anxiety, they achieved the seemingly impossible—my stolen funds were returned. The relief I felt was overwhelming. Muyern Trust Hacker not only restored my financial losses but also restored my faith in justice. Their commitment to integrity and their relentless pursuit of resolution were nothing short of remarkable. They proved themselves as recovery specialists and guardians against digital fraud, offering hope to victims like me who had been ensnared by deception. My gratitude knows no bounds for Muyern Trust Hacker. Reach them at muyerntrusted @ m a i l - m e . c o m AND Tele gram @ muyerntrusthackertech
-
18.07.24 20:13
austinagastya
I Testify For iBolt Cyber Hacker Alone - For Crypto Recovery Service I highly suggest iBolt Cyber Hacker to anyone in need of bitcoin recovery services. They successfully recovered my bitcoin from a fake trading scam with speed and efficiency. This crew is trustworthy, They kept me updated throughout the procedure. I thought my bitcoin was gone, I am so grateful for their help, If you find yourself in a similar circumstance, do not hesitate to reach out to iBolt Cyber Hacker for assistance. Thank you, iBOLT, for your amazing customer service! Please be cautious and contact them directly through their website. Email: S u p p o r t @ ibolt cyber hack . com Cont/Whtp + 3. .9 .3. .5..0. .9. 2. 9. .0 .3. 1 .8. Website: h t t p s : / / ibolt cyber hack . com /
-
27.08.24 12:50
James889900
All you need is to hire an expert to help you accomplish that. If there’s any need to spy on your partner’s phone. From my experience I lacked evidence to confront my husband on my suspicion on his infidelity, until I came across ETHICALAHCKERS which many commend him of assisting them in their spying mission. So I contacted him and he provided me with access into his phone to view all text messages, call logs, WhatsApp messages and even her location. This evidence helped me move him off my life . I recommend you consult ETHICALHACKERS009 @ gmail.com OR CALL/TEXT +1(716) 318-5536 or whatsapp +14106350697 if you need access to your partner’s phone
-
27.08.24 13:06
James889900
All you need is to hire an expert to help you accomplish that. If there’s any need to spy on your partner’s phone. From my experience I lacked evidence to confront my husband on my suspicion on his infidelity, until I came across ETHICALAHCKERS which many commend him of assisting them in their spying mission. So I contacted him and he provided me with access into his phone to view all text messages, call logs, WhatsApp messages and even her location. This evidence helped me move him off my life . I recommend you consult ETHICALHACKERS009 @ gmail.com OR CALL/TEXT +1(716) 318-5536 or whatsapp +14106350697 if you need access to your partner’s phone
-
02.09.24 20:24
[email protected]
If You Need Hacker To Recover Your Bitcoin Contact Paradox Recovery Wizard Paradox Recovery Wizard successfully recovered $123,000 worth of Bitcoin for my husband, which he had lost due to a security breach. The process was efficient and secure, with their expert team guiding us through each step. They were able to trace and retrieve the lost cryptocurrency, restoring our peace of mind and financial stability. Their professionalism and expertise were instrumental in recovering our assets, and we are incredibly grateful for their service. Email: support@ paradoxrecoverywizard.com Email: paradox_recovery @cyberservices.com Wep: https://paradoxrecoverywizard.com/ WhatsApp: +39 351 222 3051.
-
06.09.24 01:35
Celinagarcia
HOW TO RECOVER MONEY LOST IN BITCOIN/USDT TRADING OR TO CRYPTO INVESTMENT !! Hi all, friends and families. I am writing From Alberton Canada. Last year I tried to invest in cryptocurrency trading in 2023, but lost a significant amount of money to scammers. I was cheated of my money, but thank God, I was referred to Hack Recovery Wizard they are among the best bitcoin recovery specialists on the planet. they helped me get every penny I lost to the scammers back to me with their forensic techniques. and I would like to take this opportunity to advise everyone to avoid making cryptocurrency investments online. If you have already lost money on forex, cryptocurrency or Ponzi schemes, please contact [email protected] or WhatsApp: +1 (757) 237–1724 at once they can help you get back the crypto you lost to scammers. BEST WISHES. Celina Garcia.
-
06.09.24 01:44
Celinagarcia
HOW TO RECOVER MONEY LOST IN BITCOIN/USDT TRADING OR TO CRYPTO INVESTMENT !! Hi all, friends and families. I am writing From Alberton Canada. Last year I tried to invest in cryptocurrency trading in 2023, but lost a significant amount of money to scammers. I was cheated of my money, but thank God, I was referred to Hack Recovery Wizard they are among the best bitcoin recovery specialists on the planet. they helped me get every penny I lost to the scammers back to me with their forensic techniques. and I would like to take this opportunity to advise everyone to avoid making cryptocurrency investments online. If you have already lost money on forex, cryptocurrency or Ponzi schemes, please contact [email protected] or WhatsApp: +1 (757) 237–1724 at once they can help you get back the crypto you lost to scammers. BEST WISHES. Celina Garcia.
-
16.09.24 00:10
marcusaustin
Bitcoin Recovery Services: Restoring Lost Cryptocurrency If you've lost access to your cryptocurrency and unable to make a withdrawal, I highly recommend iBolt Cyber Hacker Bitcoin Recovery Services. Their team is skilled, professional, and efficient in recovering lost Bitcoin. They provide clear communication, maintain high security standards, and work quickly to resolve issues. Facing the stress of lost cryptocurrency, iBolt Cyber Hacker is a trusted service that will help you regain access to your funds securely and reliably. Highly recommended! Email: S u p p o r t @ ibolt cyber hack . com Cont/Whtp + 3. .9 .3. .5..0. .9. 2. 9. .0 .3. 1 .8. Website: h t t p s : / / ibolt cyber hack . com /
-
16.09.24 00:11
marcusaustin
Bitcoin Recovery Services: Restoring Lost Cryptocurrency If you've lost access to your cryptocurrency and unable to make a withdrawal, I highly recommend iBolt Cyber Hacker Bitcoin Recovery Services. Their team is skilled, professional, and efficient in recovering lost Bitcoin. They provide clear communication, maintain high security standards, and work quickly to resolve issues. Facing the stress of lost cryptocurrency, iBolt Cyber Hacker is a trusted service that will help you regain access to your funds securely and reliably. Highly recommended! Email: S u p p o r t @ ibolt cyber hack . com Cont/Whtp + 3. .9 .3. .5..0. .9. 2. 9. .0 .3. 1 .8. Website: h t t p s : / / ibolt cyber hack . com /
-
23.09.24 18:56
matthewshimself
At first, I was admittedly skeptical about Worldcoin (ref: https://worldcoin.org/blog/worldcoin/this-is-worldcoin-video-explainer-series), particularly around the use of biometric data and the WLD token as a reward mechanism for it. However, after following the project closer, I’ve come to appreciate the broader vision and see the value in the underlying tech behind it. The concept of Proof of Personhood (ref: https://worldcoin.org/blog/worldcoin/proof-of-personhood-what-it-is-why-its-needed) has definitely caught my attention, and does seem like a crucial step towards tackling growing issues like bots, deepfakes, and identity fraud. Sam Altman’s vision is nothing short of ambitious, but I do think he & Alex Blania have the chops to realize it as mainstay in the global economy.
-
01.10.24 14:54
Sinewclaudia
I lost about $876k few months ago trading on a fake binary option investment websites. I didn't knew they were fake until I tried to withdraw. Immediately, I realized these guys were fake. I contacted Sinew Claudia world recovery, my friend who has such experience before and was able to recover them, recommended me to contact them. I'm a living testimony of a successful recovery now. You can contact the legitimate recovery company below for help and assistance. [email protected] [email protected] WhatsApp: 6262645164
-
02.10.24 22:27
Emily Hunter
Can those who have fallen victim to fraud get their money back? Yes, you might be able to get back what was taken from you if you fell prey to a fraud from an unregulated investing platform or any other scam, but only if you report it to the relevant authorities. With the right plan and supporting documentation, you can get back what you've lost. Most likely, the individuals in control of these unregulated platforms would attempt to convince you that what happened to your money was a sad accident when, in fact, it was a highly skilled heist. You should be aware that there are resources out there to help you if you or someone you know has experienced one of these circumstances. Do a search using (deftrecoup (.) c o m). Do not let the perpetrators of this hoaxes get away with ruining you mentally and financially.
-
18.10.24 09:34
freidatollerud
The growth of WIN44 in Brazil is very interesting! If you're looking for more options for online betting and casino games, I recommend checking out Casinos in Brazil. It's a reliable platform that offers a wide variety of games and provides a safe and enjoyable experience for users. It's worth checking out! https://win44.vip
-
31.10.24 00:13
ytre89
Can those who have fallen victim to fraud get their money back? Yes, you might be able to get back what was taken from you if you fell prey to a fraud from an unregulated investing platform or any other scam, but only if you report it to the relevant authorities. With the right plan and supporting documentation, you can get back what you've lost. Most likely, the individuals in control of these unregulated platforms would attempt to convince you that what happened to your money was a sad accident when, in fact, it was a highly skilled heist. You should be aware that there are resources out there to help you if you or someone you know has experienced one of these circumstances. Do a search using (deftrecoup (.) c o m). Do not let the perpetrators of this hoaxes get away with ruining you mentally and financially.
-
02.11.24 14:44
diannamendoza732
In the world of Bitcoin recovery, Pro Wizard Gilbert truly represents the gold standard. My experience with Gilbert revealed just how exceptional his methods are and why he stands out as the premier authority in this critical field. When I first encountered the complexities of Bitcoin recovery, I was daunted by the technical challenges and potential risks. Gilbert’s approach immediately distinguished itself through its precision and effectiveness. His methods are meticulously designed, combining cutting-edge techniques with an in-depth understanding of the Bitcoin ecosystem. He tackled the recovery process with a level of expertise and thoroughness that was both impressive and reassuring. What sets Gilbert’s methods apart is not just their technical sophistication but also their strategic depth. He conducts a comprehensive analysis of each case, tailoring his approach to address the unique aspects of the situation. This personalized strategy ensures that every recovery effort is optimized for success. Gilbert’s transparent communication throughout the process was invaluable, providing clarity and confidence during each stage of the recovery. The results I achieved with Pro Wizard Gilbert’s methods were remarkable. His gold standard approach not only recovered my Bitcoin but did so with an efficiency and reliability that exceeded my expectations. His deep knowledge, innovative techniques, and unwavering commitment make him the definitive expert in Bitcoin recovery. For anyone seeking a benchmark in Bitcoin recovery solutions, Pro Wizard Gilbert’s methods are the epitome of excellence. His ability to blend technical prowess with strategic insight truly sets him apart in the industry. Call: for help. You may get in touch with them at ; Email: (prowizardgilbertrecovery(@)engineer.com) Telegram ; https://t.me/Pro_Wizard_Gilbert_Recovery Homepage ; https://prowizardgilbertrecovery.info
-
12.11.24 00:50
TERESA
Brigadia Tech Remikeable recovery has exhibited unparalleled strength in the realm of recovery. They stand out as the premier team to collaborate with if you encounter withdrawal difficulties from the platform where you’ve invested. Recently, I engaged with them to recover over a million dollars trapped in an investment platform I’d been involved with for months. I furnished their team with every detail of the investment, including accounts, names, and wallet addresses to which I sent the funds. This decision proved to be the best I’ve made, especially after realizing the company had scammed me. Brigadia Tech Remikeable recovery ensures exemplary service delivery and ensures the perpetrators face justice. They employ advanced techniques to ensure you regain access to your funds. Understandably, many individuals who have fallen victim to investment scams may still regret engaging in online services again due to the trauma of being scammed. However, I implore you to take action. Seek assistance from Brigadia Tech Remikeable Recovery Experts today and witness their remarkable capabilities. I am grateful that I resisted their enticements, and despite the time it took me to discover brigadia tech recovery, they ultimately fulfilled my primary objective. Without Brigadia Tech Recovery's intervention, I would have remained despondent and perplexed indefinitely. Also if you are looking for the best and safest investment company you can contact them, for wallet recovery, difficult withdrawal, etc. I am so happy to keep getting my daily BTC, all I do is keep 0.1 BTC in my mining wallet with the help of Brigadia Tech. They connected me to his mining stream and I earn 0.4 btc per day with this, my daily profit. I can get myself a new house and car. I can’t believe I have thousands of dollars in my bank account. Now you can get in. ([email protected]) Telegram +1 (323)-9 1 0 -1 6 0 5
-
17.11.24 09:31
Vivianlocke223
Have You Fallen Victim to Cryptocurrency Fraud? If your Bitcoin or other cryptocurrencies were stolen due to scams or fraudulent activities, Free Crypto Recovery Fixed is here to help you recover what’s rightfully yours. As a leading recovery service, we specialize in restoring lost cryptocurrency and assisting victims of fraud — no matter how long ago the incident occurred. Our experienced team leverages cutting-edge tools and expertise to trace and recover stolen assets, ensuring swift and secure results. Don’t let scammers jeopardize your financial security. With Free Crypto Recovery Fixed, you’re putting your trust in a reliable and dedicated team that prioritizes recovering your assets and ensuring their future protection. Take the First Step Toward Recovery Today! 📞 Text/Call: +1 407 212 7493 ✉️ Email: [email protected] 🌐 Website: https://freecryptorecovery.net Let us help you regain control of your financial future — swiftly and securely.
-
19.11.24 03:06
[email protected]
My entire existence fell apart when a malevolent hacker recently gained access to my online accounts. I felt violated and extremely uneasy after discovering that the digital platforms I depended on for communication, employment, and finances had been compromised. Regaining control and restoring my digital security was an overwhelming task in the immediate aftermath. To help me navigate the difficult process of recovering my accounts and getting my peace of mind back, TRUST GEEKS HACK EXPERT came into my life as a ray of hope. They immediately put their highly skilled professionals to work, thoroughly examining the vulnerability and methodically preventing unwanted access. They guided me through each stage soothingly, explaining what was occurring and why, so I never felt lost or alone. They communicated with service providers to restore my legitimate access while skillfully navigating the complex labyrinth of account recovery procedures. My digital footprint was cleaned and strengthened against future attacks thanks to their equally amazing ability to remove any remaining evidence of the hacker's presence. However, TRUST GEEKS HACK EXPERT actual worth went beyond its technical aspects. They offered constant emotional support during the ordeal, understanding my fragility and sense of violation. My tense nerves were calmed by their comforting presence and kind comments, which served as a reminder that I wasn't alone in this struggle. With their help, I was able to reestablish my sense of security and control, which enabled me to return my attention to the significant areas of my life that had been upended. Ultimately, TRUST GEEKS HACK EXPERT all-encompassing strategy not only recovered my online accounts but also my general peace of mind, which is a priceless result for which I am incredibly appreciative of their knowledge and kindness. Make the approach and send a message to TRUST GEEKS HACK EXPERT Via Web site <> www://trustgeekshackexpert.com/-- E>mail: Trustgeekshackexpert(At)fastservice..com -- TeleGram,<> Trustgeekshackexpert
-
19.11.24 03:07
[email protected]
My entire existence fell apart when a malevolent hacker recently gained access to my online accounts. I felt violated and extremely uneasy after discovering that the digital platforms I depended on for communication, employment, and finances had been compromised. Regaining control and restoring my digital security was an overwhelming task in the immediate aftermath. To help me navigate the difficult process of recovering my accounts and getting my peace of mind back, TRUST GEEKS HACK EXPERT came into my life as a ray of hope. They immediately put their highly skilled professionals to work, thoroughly examining the vulnerability and methodically preventing unwanted access. They guided me through each stage soothingly, explaining what was occurring and why, so I never felt lost or alone. They communicated with service providers to restore my legitimate access while skillfully navigating the complex labyrinth of account recovery procedures. My digital footprint was cleaned and strengthened against future attacks thanks to their equally amazing ability to remove any remaining evidence of the hacker's presence. However, TRUST GEEKS HACK EXPERT actual worth went beyond its technical aspects. They offered constant emotional support during the ordeal, understanding my fragility and sense of violation. My tense nerves were calmed by their comforting presence and kind comments, which served as a reminder that I wasn't alone in this struggle. With their help, I was able to reestablish my sense of security and control, which enabled me to return my attention to the significant areas of my life that had been upended. Ultimately, TRUST GEEKS HACK EXPERT all-encompassing strategy not only recovered my online accounts but also my general peace of mind, which is a priceless result for which I am incredibly appreciative of their knowledge and kindness. Make the approach and send a message to TRUST GEEKS HACK EXPERT Via Web site <> www://trustgeekshackexpert.com/-- E>mail: Trustgeekshackexpert(At)fastservice..com -- TeleGram,<> Trustgeekshackexpert
-
21.11.24 04:14
ronaldandre617
Being a parent is great until your toddler figures out how to use your devices. One afternoon, I left my phone unattended for just a few minutes rookie mistake of the century. I thought I’d take a quick break, but little did I know that my curious little genius was about to embark on a digital adventure. By the time I came back, I was greeted by two shocking revelations: my toddler had somehow managed to buy a $5 dinosaur toy online and, even more alarmingly, had locked me out of my cryptocurrency wallet holding a hefty $75,000. Yes, you heard that right a dinosaur toy was the least of my worries! At first, I laughed it off. I mean, what toddler doesn’t have a penchant for expensive toys? But then reality set in. I stared at my phone in disbelief, desperately trying to guess whatever random string of gibberish my toddler had typed as a new password. Was it “dinosaur”? Or perhaps “sippy cup”? I felt like I was in a bizarre game of Password Gone Wrong. Every attempt led to failure, and soon the laughter faded, replaced by sheer panic. I was in way over my head, and my heart raced as the countdown of time ticked away. That’s when I decided to take action and turned to Digital Tech Guard Recovery, hoping they could solve the mystery that was my toddler’s handiwork. I explained my predicament, half-expecting them to chuckle at my misfortune, but they were incredibly professional and empathetic. Their confidence put me at ease, and I knew I was in good hands. Contact With WhatsApp: +1 (443) 859 - 2886 Email digital tech guard . com Telegram: digital tech guard recovery . com website link :: https : // digital tech guard . com Their team took on the challenge like pros, employing their advanced techniques to unlock my wallet with a level of skill I can only describe as magical. As I paced around, anxiously waiting for updates, I imagined my toddler inadvertently locking away my life savings forever. But lo and behold, it didn’t take long for Digital Tech Guard Recovery to work their magic. Not only did they recover the $75,000, but they also gave me invaluable tips on securing my wallet better like not leaving it accessible to tiny fingers! Who knew parenting could lead to such dramatic situations? Crisis averted, and I learned my lesson: always keep my devices out of reach of little explorers. If you ever find yourself in a similar predicament whether it’s tech-savvy toddlers or other digital disasters don’t hesitate to reach out to Digital Tech Guard Recovery. They saved my funds and my sanity, proving that no challenge is too great, even when it involves a toddler’s mischievous fingers!
-
21.11.24 08:02
Emily Hunter
If I hadn't found a review online and filed a complaint via email to support@deftrecoup. com , the people behind this unregulated scheme would have gotten away with leaving me in financial ruins. It was truly the most difficult period of my life.
-
22.11.24 04:41
[email protected]
I never could have imagined the nightmare of losing access to my digital wallet. All of my cryptocurrency holdings were abruptly imprisoned, inaccessible, and appeared to be lost forever following a catastrophic hardware breakdown. Years of meticulous investment and careful saving were reduced to nothing more than strings of code that I could no longer control, and I could feel the dread and sorrow that swept through me at that very instant. Thankfully, during my worst moment, I came into (TRUST GEEKS HACK EXPERT), a professional service devoted to recovering lost or inaccessible digital data. With optimism, I went out to their team of skilled technologists, laying bare the full nature of my issue. What followed was a laborious, multi-step process that required an almost surgical level of digital forensics and Bitcoin skill. In order to create a thorough profile of my wallet's contents and activities, the (TRUST GEEKS HACK EXPERT) team first thoroughly examined the transaction history and metadata connected to it. Next, they implemented a series of advanced recovery techniques, using cutting-edge software tools to bypass the access barriers that had left me locked out. The entire process was shrouded in secrecy and discretion, with the (TRUST GEEKS HACK EXPERT) team working tirelessly to protect the confidentiality of my sensitive financial information. After what felt like an eternity of nervous anticipation, the day finally arrived when I received the triumphant notification – my wallet had been successfully restored, and all of my precious digital assets had been returned to my control. The sense of relief was indescribable, as I could finally breathe easy knowing that the fruits of my financial discipline had been safeguarded. While the experience of losing access to my wallet was undoubtedly traumatic, (TRUST GEEKS HACK EXPERT) intervention allowed me to emerge from the ordeal with my cryptocurrency holdings intact, and a renewed appreciation for the importance of proactive digital asset management. You can contact Them through EMAIL: [email protected] - TELEGRAM: TRUSTGEEKSHACKEXPERT
-
22.11.24 15:26
cliftonhandyman
Your Lost Bitcoins Are Not Gone Forever? Enquire From iBolt Cyber Hacker iBolt Cyber Hacker is a cybersecurity service that specializes in Bitcoin and cryptocurrency recovery. Even if your Bitcoin is locked away in a scammer inaccessible wallet, they have the tools and expertise to retrieve it. Many people, including seasoned cryptocurrency investors, face the daunting possibility of never seeing their lost funds again. iBolt cyber hacker service is a potential lifeline in these situations. I understand the concerns many people might have about trusting a third-party service to recover their Bitcoin. iBolt Cyber Hacker takes security seriously, implementing encryption and stringent privacy protocols. I was assured that no sensitive data would be compromised during the recovery process. Furthermore, their reputation in the cryptocurrency community, based on positive feedback from previous clients, gave me confidence that I was in good hands. Whtp +39, 351..105, 3619 Em.ail: ibolt @ cyber- wizard. co m
-
22.11.24 23:43
teresaborja
all thanks to Tech Cyber Force Recovery expert assistance. As a novice in cryptocurrency, I had been carefully accumulating a modest amount of Bitcoin, meticulously safeguarding my digital wallet and private keys. However, as the adage goes, the best-laid plans can often go awry, and that's precisely what happened to me. Due to a series of technical mishaps and human errors, I found myself locked out of my Bitcoin wallet, unable to access the fruits of my digital labors. Panic set in as I frantically searched for a solution, scouring the internet for any glimmer of hope. That's when I stumbled upon the Tech Cyber Force Recovery team, a group of seasoned cryptocurrency specialists who had built a reputation for their ability to recover lost or inaccessible digital assets. Skeptical at first, I reached out, desperate for a miracle. To my utter amazement, the Tech Cyber Force Recovery experts quickly assessed my situation and devised a meticulous plan of attack. Through their deep technical knowledge, unwavering determination, and a keen eye for detail, they were able to navigate the complex labyrinth of blockchain technology, ultimately recovering my entire Bitcoin portfolio. What had once seemed like a hopeless endeavor was now a reality, and I found myself once again in possession of my digital wealth, all thanks to the incredible efforts of the Tech Cyber Force Recovery team. This experience has not only restored my faith in the cryptocurrency ecosystem. Still, it has also instilled in me a profound appreciation for the critical role that expert recovery services can play in safeguarding one's digital assets. ENAIL < Tech cybers force recovery @ cyber services. com > WEBSITE < ht tps : // tech cyber force recovery. info > TEXT < +1. 561. 726. 3697 >
-
24.11.24 02:21
[email protected]
I never could have imagined the nightmare of losing access to my digital wallet. All of my cryptocurrency holdings were abruptly imprisoned, inaccessible, and appeared to be lost forever following a catastrophic hardware breakdown. Years of meticulous investment and careful saving were reduced to nothing more than strings of code that I could no longer control, and I could feel the dread and sorrow that swept through me at that very instant. Thankfully, during my worst moment, I came into (TRUST GEEKS HACK EXPERT), a professional service devoted to recovering lost or inaccessible digital data. With optimism, I went out to their team of skilled technologists, laying bare the full nature of my issue. What followed was a laborious, multi-step process that required an almost surgical level of digital forensics and Bitcoin skill. In order to create a thorough profile of my wallet's contents and activities, the (TRUST GEEKS HACK EXPERT) team first thoroughly examined the transaction history and metadata connected to it. Next, they implemented a series of advanced recovery techniques, using cutting-edge software tools to bypass the access barriers that had left me locked out. The entire process was shrouded in secrecy and discretion, with the (TRUST GEEKS HACK EXPERT) team working tirelessly to protect the confidentiality of my sensitive financial information. After what felt like an eternity of nervous anticipation, the day finally arrived when I received the triumphant notification – my wallet had been successfully restored, and all of my precious digital assets had been returned to my control. The sense of relief was indescribable, as I could finally breathe easy knowing that the fruits of my financial discipline had been safeguarded. While the experience of losing access to my wallet was undoubtedly traumatic, (TRUST GEEKS HACK EXPERT) intervention allowed me to emerge from the ordeal with my cryptocurrency holdings intact, and a renewed appreciation for the importance of proactive digital asset management. You can contact Them through EMAIL: [email protected] - TELEGRAM: TRUSTGEEKSHACKEXPERT
-
25.11.24 02:19
briankennedy
COMMENT ON I NEED A HACKER TO RECOVER MONEY FROM BINARY TRADING. HIRE FASTFUND RECOVERY
-
25.11.24 02:20
briankennedy
After countless hours of research and desperate attempts to find a solution, I stumbled upon FASTFUND RECOVERY. It was like finding an oasis in the middle of a desert. Their website promised to help victims of scams reclaim what was rightfully theirs, and I instantly knew I had to give them a shot. Before diving headfirst into the recovery process, I wanted to make sure that FASTFUND RECOVERY was the real deal. So, I did my due diligence and looked into their expertise and reputation. To my relief, I found that they had an impeccable track record, successfully assisting countless individuals in recovering their lost funds. Their team consisted of experts in cybersecurity and financial fraud, armed with the knowledge and tools needed to tackle even the most intricate scams. With their reputation preceding them, I felt a renewed sense of hope. FASTFUND RECOVERY successfully came to my aid and got back the amount I lost to these scammers and for this, I am sending this article for clarification. The info of FASTFUND RECOVERY is email: Fastfundrecovery8 (@)Gmail (.) com. Web fastfundrecovery(.)com. (W/A 1 807/500/7554)
Для участия в Чате вам необходим бесплатный аккаунт pro-blockchain.com
Войти
Регистрация
Похожие новости
Подпишись на telegram канал и узнавай первым обо всех новостях