Этот сайт использует файлы cookies. Продолжая просмотр страниц сайта, вы соглашаетесь с использованием файлов cookies. Если вам нужна дополнительная информация, пожалуйста, посетите страницу Политика файлов Cookie

Прямой эфир

Русский

English

Войти / Регистрация

Cryptocurrencies: 10246 / Markets: 91387

Market Cap: $ 3 313 976 678 376 / 24h Vol: $ 198 964 851 979 / BTC Dominance: 57.058894361105%

Н Новости

Как мы готовим RL для Alignment в больших языковых моделях: опыт команды YandexGPT

Сегодня через API стала доступна новая модель YandexGPT 3 Lite. Одним из ключевых этапов её обучения, как и в случае с другими недавними моделями, стал этап Alignment (выравнивания), включающий в том числе стадию обучения с подкреплением (RL). Пожалуй, без этого этапа мы бы не смогли добиться такого роста в качестве, который был необходим для запуска новых возможностей и сервисов (например, Нейро). Поэтому эту статью мы полностью посвятим особенностям выравнивания моделей.

На тему Alignment и RL было написано уже немало статей. Кажется, любой ML‑инженер уже, так или иначе, сталкивался или читал о них. Поэтому мы хоть и напомним базовую информацию, но всё же сфокусируемся на тех деталях реализации, которые не на слуху.

Небольшое предисловие

Сегодня мы будем говорить про одну из стадий обучения языковых моделей‑ассистентов. Этот этап называется alignment (выравнивание) и идёт вслед за этапом предварительного обучения модели (pretrain).

Мы практически совсем не будем говорить об архитектуре нейронных сетей: все нейронные сети в этой статье — это трансформеры. Нам достаточно будет знать, что языковые модели получают на вход текст в токенизированном виде и выдают вероятность встретить тот или иной токен следующим. Если вы не знаете, что такое «токен», то просто считайте, что токены — это слова. То есть нейронная сеть смотрит на входной текст и выдаёт вероятности для всех возможных слов: с каким шансом какое слово будет следующим.

На стадии pretrain языковая модель учится на огромном количестве текстов из интернета: она изучает общие правила построения предложений, общие знания, которые можно найти в интернете. После этой стадии модель умеет продолжать тексты так, как это было в обучающей выборке.

Если мы хотим получить языковую модель‑помощник, использовать pretrain‑модель как есть не получится — она не сможет отвечать на запросы пользователя, хоть в ней и содержатся знания всего интернета. Вместо этого модель будет пытаться этот запрос продолжать.

Процесс превращения просто умной модели в модель‑ассистента и называется alignment — выравнивание. Мы будем пытаться «выравнивать» ответы модели с нашими человеческими ожиданиями. Команда Anthropic хорошо описала свойства, которыми должны обладать ответы такой модели. Речь о трёх H:

Helpful — ответ должен решать задачу пользователя.
Harmless — ответ не должен вредить пользователю.
Honest — ответ должен быть фактически корректным.

Обычно подобного поведения от модели мы добиваемся в два этапа выравнивания:

Обучение с учителем на выборке, собранной людьми.
Дообучение модели с подкреплением (RLHF), которое позволяет не просто выучить «определённое поведение», но максимизирует удовлетворение пользователя от общения с моделью.

Об этих двух этапах мы и поговорим сегодня подробнее.

Подробнее о стадии SFT

На стадии обучения с учителем (Supervised FineTuning, SFT) мы будем дообучать pretrain‑модель на парах «запрос — ответ», чтобы модель начала своё превращение в ассистента. Основные сложности и тонкости этого этапа заключаются в сборе хорошей выборки для обучения. Для SFT‑стадии нам нужна разнообразная выборка запросов, которые могли бы поступить от пользователей, а также правильные ответы на каждый из этих запросов.

Ситуация с запросами несколько проще, чем с ответами: их можно как написать человеческими руками, так и собрать в интернете в полуавтоматическом режиме. Запросы для первых этапов обучения YandexGPT мы отчасти собирали с помощью внутренних конкурсов: просили энтузиастов придумать, как и откуда собрать большое количество возможных запросов, или даже придумать запросы самим. Получилось очень даже неплохо.

С правильными ответами всё куда прозаичнее — их мы собираем при помощи разметки людьми. Для этого нужно формализовать критерии helpful, harmless, honest в законченную инструкцию, какими именно характеристиками должен обладать ответ. Дальше мы разбиваем запросы по категориям и отдаём запросы каждой категории в руки опытных специалистов, чтобы они написали верный ответ.

На полученной таким образом выборке дообучаем pretrain‑модель и получаем так называемую SFT‑модель. Чтобы обучаемая модель могла понять, где в тексте заканчивается запрос пользователя и начинается желаемый ответ, мы разделяем запрос и ответ спецтокеном. На этапе использования модели в неё будет подаваться запрос + спецтокен и модель сразу поймёт, что следующим токеном ей нужно отвечать на запрос.

Здесь нужно сказать пару слов про выбор модели: обычно мы выбираем лучшую модель по целевой метрике на валидации. В задаче выравнивания моделей сложно придумать автоматизированную метрику — большинство из них непоказательны. Поэтому выбор модели обычно проводится тоже не без помощи человеческих рук: на не слишком большой отложенной выборке запросов мы генерируем ответы обучаемой моделью, а также моделью‑бейзлайном. Люди же решают, чей ответ был лучше, и вычисляют так называемое side‑by‑side превосходство (sbs). В силу использования не слишком больших выборок для сравнения обязательно необходимо убеждаться в статистической значимости прироста. Например, можно использовать биномиальный статистический тест.

И писать ответы, и оценивать качество ответов должны специалисты, так как различать нюансы в ответах модели на сложные темы очень непросто. В этом нам помогают AI‑тренеры, которые и хорошо разбираются в узких областях, и могут написать грамотный текст.

Считается, что на стадии выравнивания, в частности — SFT, языковая модель не получает новых знаний, а лишь учится использовать уже имеющиеся: совершать поиск в массиве уже выученной информации и правильно её доносить. В исследованиях показано, что использование небольшой выборки с высоким качеством разметки на этом этапе приводит к лучшим результатам, чем использование больших выборок сомнительного качества (LIMA: Less Is More for Alignment ). Более того, исследователи из Google Research показали, что попытка вложить новые знания в голову модели на этапе SFT может привести к галлюцинациям — поведению, когда модель с полной уверенностью говорит полную ерунду и иногда очень правдоподобную (Does Fine‑Tuning LLMs on New Knowledge Encourage Hallucinations? ).

Что дальше? Обычно после стадии SFT модель получается уже достаточно умной и «выровненной», чтобы быть ассистентом. Однако можно лучше: данных для обучения SFT всегда мало, а если вычищать «грязные», то ещё меньше.

Оказывается, можно ещё сильнее «выровнять» модель с нашими ожиданиями без использования прямой разметки — написания ответов людьми. Этот этап называется RL from Human Feedback.

Подробнее об RLHF

Есть такая область машинного обучения — обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). Это как обучение с учителем, но учитель тут — это не правильный ответ, а наказание или награда, сваливающаяся на голову студента.

Про обучение с подкреплением можно думать как про обучение собак путём дрессировки. Собака получает от дрессировщика команду, но не получает прямых указаний, как именно ей нужно передвигать лапки, чтобы команду выполнить. Вместо этого собака исследует, что она могла бы сделать, и в случае успешной попытки получает подкрепление — еду.

Формально специалисты по RL любят говорить про марковские процессы принятия решений (Markov Decision Process, MDP), описывающие взаимодействие студента (агента) и среды, которая поставляет обучающий сигнал. В MDP агент наблюдает текущее состояние среды и выбирает действие в соответствии со своей стратегией поведения $\pi(a|s)$ (в англоязычной литературе стратегия называется policy, и это слово часто переводят на русский, как «политика», что неверно, но общеупотребимо). Среда на действие реагирует изменением своего состояния на , а также некоторой наградой для агента — именно награда и является обучающим сигналом в MDP. Марковское свойство тут заключается в том, что, если агент знает текущее состояние среды, ему не нужно знать об истории взаимодействия, чтобы выбрать оптимальное действие.

Про взаимодействие пользователя с ИИ‑ассистентом можно тоже думать в контексте марковского процесса принятия решений. Состояние среды — это текущий текст в беседе, начинающийся с запроса пользователя (в начале взаимодействия это просто запрос пользователя). Действие агента — это, конечно же, ответ языковой модели. Интересно, что такое награда в этой задаче. Об этом подробно мы поговорим в следующей главе.

Из соображений простоты в задаче alignment обычно рассматривается одношаговое взаимодействие: агент видит запрос пользователя (или какой‑то диалог пользователя с ИИ, заканчивающийся репликой пользователя) и пытается ответить так, чтобы получить максимальное количество награды за этот ответ.

Существует множество алгоритмов RL, отличающихся теми или иными особенностями. Дальше в статье мы рассмотрим три алгоритма, наиболее подходящих для решения задачи выравнивания.

Если обучение с учителем больше похоже на «запихивание» знаний эксперта в голову модели, то на этапе обучения с подкреплением модель учится на собственном опыте генерации текстов. На этом этапе модель может «переусвоить» формулировки, внесённые на этапе SFT в более приятном для себя виде. Эффект галлюцинаций, которые могут появиться во время SFT, на этапе RL снижается, так как модель быстро понимает, что ответ «не знаю» ведёт к большей награде, чем ответ неправильный.

А судьи кто?

При наличии идеальной функции награды формализм RL позволяет находить оптимальные генеративные модели без использования дополнительной прямой разметки (написанных людьми ответов), нужен лишь пул хороших возможных запросов. Однако будет лукавством сказать, что никакой разметки для RL не нужно, — ведь у нас нет никакой идеальной награды!

Откуда её — награду — вообще взять? Первое, что приходит в голову, — вновь посадить людей размечать данные, но уже в куда более щадящем режиме. Давайте мы для большой выборки запросов сгенерируем по одному ответу с помощью нашей SFT‑модели с прошлой стадии. А людей попросим оценить, насколько был хорошим ответ: пусть ставят оценки от 1 до 5 в зависимости от крутости. Затем возьмём ту же SFT‑модель и заменим ей голову на необученный линейный слой. Нейронная сеть устроена так, что её последний слой выдаёт вероятностное распределение над токенами — его меняем на обычный линейный слой, который выдаёт одно число. Это и будет наша модель награды: будем скармливать ей запрос + ответ и обучать так, чтобы на выходе была та оценка, какую в среднем ставят люди такому ответу.

При всей прямолинейности этот подход не лишён недостатков:

AI‑тренерам часто сложно выбрать правильную оценку из пяти опций.
На этапе дизайна системы выставления оценок сложно определиться с тем, что такое «отлично», «хорошо» и так далее. Если прогадать, то может случиться так, что почти все оценки оказались, например, хорошими. Тогда модель не сможет выучить, что именно делает эти ответы хорошими. И разметку придётся пересобирать, а это дорого.

Хотя такой подход и используется, обычно применяется его более сложная модификация, упрощающая разметку для AI‑тренеров: куда проще сравнить два ответа и выбрать лучший, чем выставлять сухую оценку.

Будем делать так: на каждый запрос в выборке генерируем по два ответа и просим AI‑тренеров для каждой пары подписать, какой ответ был лучше. Так и размечать проще, и нет проблемы, что модель не сможет различать хорошие ответы. Если они одинаково хороши, то это тоже можно явно указать при разметке.

Если вы вдруг вздумали собирать разметку для собственной LLM‑компаньонки, то вам стоит знать про синдром утёнка. Утята готовы принять за свою маму первый подходящий предмет, который увидят. Так и AI‑тренеры, подобно утятам, больше любят первый прочитанный ответ при прочих равных. Обязательно перемешивайте порядок ответов случайным образом, прежде чем показывать AI‑тренеру, иначе можете уплыть не туда.

Более сложный вопрос: как на такой выборке обучить модель награды? Тут есть два наиболее популярных пути.

Путь первый. Модель Брэдли-Терри

Будем обучать всё ту же модель, которая на запрос + ответ выдаёт одно число (награду), но новым способом. Явной разметки, какая награда какому ответу соответствует, у нас теперь нет. Но мы можем попросить модель выдавать хорошему ответу число побольше, а тому ответу, который хуже, — поменьше. Для этого введём вероятностную модель, где вероятность (уверенность модели), что ответ лучше ответа выражается следующей формулой:

$P(a > b | s) = \sigma( r_\psi (s, a) - r_\psi (s, b) )$

Здесь — это запрос, на который даны ответы, $r_\psi$ — это обучаемая нейронная модель награды с параметрами $\psi$ , а $\sigma$ — функция, отображающая ничем не ограниченную разность в интервал (0, 1). Это нужно, так как вероятность должна жить в этом интервале:

$\sigma(x) = \frac{1}{1 + \exp(-x)}$

Таким образом, уверенность модели, что ответ лучше ответа тем больше, чем больше разница в награде, которую модель даёт этим двум ответам.

Обучение модели проводится методом максимизации правдоподобия: мы будем подбирать параметры $\psi$ так, чтобы вероятность для собранной AI‑тренерами выборки была максимальной. С целью стабилизации всяких численных проблем вероятность обычно логарифмируют, что ведёт нас к следующей задаче оптимизации:

$\sum_{ (s, winner, loser) \in \mathbf{D} } \log \sigma( r_\psi (s, winner) - r_\psi (s, loser) ) \rightarrow \max_\psi$

То есть обучение сводится к простому обучению с учителем, но со специфической функцией ошибки.

Экспериментальным путём мы пришли к пайплайну, в котором модель награды учится в два этапа:

Сначала учим на «грязных» данных, собранных в полуавтоматическом режиме.
Дообучаем награду на чистых данных, полученных от AI‑тренеров.

Если со вторым этапом всё на данный момент должно быть прозрачно, то вот про первый пока не понятно, на каких данных его проводить. Оказывается, что довольно много пар вида (запрос)+(лучший ответ, ответ похуже) можно бесплатно раздобыть в интернете.

Многие сервисы в интернете позволяют ранжировать ответы пользователей на какие‑то запросы. Например, здесь же на Хабре, хабровчане могут оценить ответы пользователей в комментариях, и мы буквально можем выбрать пару (хороший комментарий, плохой комментарий) в ответ на (запрос) — пост. Такая же логика может быть применена к небезызвестному StackOverflow.

А ещё можно найти много задачников, где для вопроса предлагается выбрать правильный ответ из списка и где правильный ответ заранее известен. Тут тоже несложно собрать выборку с двумя ответами на вопрос, где один — лучше.

Немного подумав, можно напарсить большую выборку сравнений сомнительного качества — вот она и пойдёт в первый этап обучения модели награды.

Иногда бывает так, что вы уже собрали очень большую выборку попарных разметок, и в этой выборке много тривиальных примеров, на которых модель награды легко понимает, какой ответ лучше. Это может портить качество модели награды, так как она во время обучения будет больше внимания уделять многочисленным простым парам и не будет хорошо отвечать на сложных парах. Чтобы этого избежать, можно прибегнуть к фильтрации данных: обучаем модель награды на всех данных и выкидываем из выборки те пары, на которых уверенность модели максимальная, оставляя самые сложные. На этом отфильтрованном датасете обучаем новую модель награды. Но с этим подходом нужно быть осторожным, так как можно и просадить качество, если оставить слишком маленькую и нерепрезентативную выборку. Более того, в отфильтрованную выборку могут попасться не только сложные примеры, но и откровенные выбросы.

Путь второй. Модель, которая ест сразу два запроса

Модель Брэдли‑Терри вносит некоторые ограничения в то, какая может выучиться награда. Одно из основных ограничений — это предположение, что награда транзитивна. Говоря простыми словами, в модели Брэдли‑Терри не бывает циклов в предпочтениях: не может быть такого, что ответ a > b , b > c , но c > a .

Может показаться абсурдным пожелание разрешить награде формировать циклы в предпочтениях, но теория социального выбора говорит, что мы, люди, именно так, нетранзитивно, выбор и делаем.

Пусть существует некоторая группа AI‑тренеров, а также некоторое множество различных ответов на запрос. Каждый AI‑тренер может отранжировать ответы по своему предпочтению (например, a > b > c ) — для каждого отдельно взятого AI‑тренера транзитивность соблюдена. Но как только мы ответы разных AI‑тренеров агрегируем, вполне может сложиться цикл a > b , b > c , но c > a Это явление называется парадоксом Кондорсе и широко обсуждается обычно в контексте демократических выборов.

На самом деле, позволить модели награды быть достаточно гибкой, чтобы она могла воспроизвести возможные нетранзитивности в выборе AI‑тренеров, несложно. Достаточно обучить нейронную сеть $r_\psi(s, a, b)$ , которая вместе с запросом принимает на вход не один, а сразу два ответа и возвращает уверенность модели, что a > b . Для обучения такой модели у нас как раз имеется выборка с разметкой, кто из ответов был лучше. Обучаем решать классическую задачу классификации.

У такой модели, правда, есть существенный недостаток: с помощью неё можно лишь сравнивать разные модели — абсолютного значения награды она не выдаёт. А ещё, во время обучения такой модели нужно как‑то решать проблему несимметричности: $r_\psi(s, a, b) \neq 1 - r_\psi(s, b, a)$ . Кроме этого, такую модель награды просто дороже инферить, так как в неё подаётся сразу два ответа вместо одного.

В процессе разработки YandexGPT мы проводили эксперименты с потенциально нетранзитивной моделью награды. Однако показать её превосходство по сравнению с моделью Брэдли‑Терри не смогли — они работали одинаково хорошо. В силу сложности использования нетранзитивной модели, мы остановились на классической модели Брэдли‑Терри.

Для чего (ещё) нужна модель награды?

Вот, наконец, у нас на руках есть мерило успеха — оценщик качества ответов генеративной модели. Конечно, основная идея, что с этой моделью делать, тривиальна: давайте забабахаем дообучение с подкреплением SFT‑модели, чтобы максимизировать эту самую награду. И мы, конечно же, обсудим этот подход далее.

Однако применение модели награды не ограничивается одним лишь RL. Пусть у вас есть модель награды и какая‑то SFT‑модель, и вот вы насобирали новых данных и планируете переобучить SFT на новом датасете. Хорошая идея — смотреть во время обучения не только на графики лосса на валидации, но ещё и на награду. Для этого во время валидации нужно на запросы из валидационной выборки генерировать ответы обучаемой моделью и считать среднюю награду для этих ответов.

Часто оказывается так, что ранний останов по награде случается не на той итерации, что ранний останов по лоссу. Мы используем этот нехитрый трюк в YandexGPT и стабильно получаем SFT‑модели более высокого качества.

Здесь и далее мы не раз будем говорить про генерацию ответов моделью с целью валидации или для обучения. Эффективная по скорости генерация — залог успеха. Существует целый ряд библиотек, позволяющих скомпилировать вашу модель в формат, пригодный для быстрого исполнения. Например, TensorRT, поддержанный в Torch. В Яндексе мы используем собственный внутренний фреймворк для быстрого исполнения моделей.

Не всегда конвертация модели в «быстрый» формат стоит свеч. Например, если вы планируете генерировать тексты на каждой итерации валидации, временные затраты на конвертацию могут превзойти затраты на не очень эффективную генерацию, так как конвертировать модель придётся каждый раз заново. Здесь можно воспользоваться правилом: если веса модели меняются редко или вовсе не меняются, можно конвертировать, а если меняются часто — лучше инферить на обычном Torch. По этой логике генерацию для валидации во время обучения мы делаем без конвертации, а вот модель награды держим в «быстром» формате, потому что она не меняется.

«RL для бедных» — Cross-Entropy Method

Наконец, можно поговорить и об основном способе использования модели награды — обучения генеративной модели, которая бы набирала много награды.

Начнём с самого простого алгоритма, в нашей команде мы его называем «обучение с подкреплением для бедных». Подход предельно прост в реализации, для него нам понадобится выборка релевантных запросов:

генерируем SFT‑моделью для каждого запроса по N ответов,
выбираем лучший ответ по награде для каждого запроса,
дообучаем SFT‑модель на полученных парах запрос + лучший ответ.

При всей простоте из этого метода можно выжать довольно неплохой профит. Здесь для генерации и оценки как раз осмысленно использовать сконвертированные в «быстрый» формат генеративную модель и модель награды.

Среди RL‑специалистов этот метод больше известен под именем Cross‑Entropy Method (CEM / CE‑RL). Применение CEM к RL — это, на самом деле, частный случай. CEM — это общий алгоритм оптимизации, относящийся к семейству генетических алгоритмов. В двух словах CEM можно описать так: генерируем множество точек и выбираем из них лучшие, затем двигаем генератор точек в сторону лучших.

Важно понимать, что CEM может быть эффективен лишь для моделей, обладающих ненулевым разнообразием ответов. Если вы отвечаете одно и то же, то выбирать лучший ответ бессмысленно.

Теоретически, ничего не мешает повторять этот подход на протяжении нескольких последовательных итераций улучшения модели. Но на практике это работает так себе: уже после первой итерации модель довольно сильно теряет в разнообразии ответов, и потому выбор лучшего ответа перестаёт её улучшать.

Идея «давайте сдистиллируем хорошие ответы модели назад в модель» на самом деле довольно общая. При этом крутые ответы не обязательно должны быть получены случайной генерацией разных ответов. Можно получить хорошие ответы, применив метод Chain‑of‑Thought где модель посредством подводок генерирует ответ в несколько шагов, «проговаривая свои мысли вслух». А можно применить тяжёлую артиллерию — Monte‑Carlo Tree Search (MCTS) — для направленного поиска по дереву ответов с высокой наградой.

Почти в любом курсе по RL вам скажут, что в RL переобучения не бывает. Имеется в виду, что если агент научился набирать много награды для какой‑то задачи, то специальным образом его валидировать не нужно — он уже решает задачу максимизации награды. В языковом моделировании это правило не работает, так как агент видит не все возможные запросы, а лишь какое‑то их подмножество. Поэтому критически важно валидировать обучаемую с помощью RL языковую модель на отложенной выборке запросов.

«RL для богатых» — Proximal Policy Optimization

От простого к сложному: «RL для бедных» при всей простоте имплементации довольно сложно заставить найти оптимальную в смысле награды модель. Основных причин две:

генерировать N гипотез на каждый запрос для сравнительно большой выборки весьма дорого по времени и ресурсам;
без хитрого контроля модель быстро теряет в разнообразии ответов, и последующие итерации метода не ведут к улучшению.

Здесь на помощь приходят более теоретически совершенные алгоритмы обучения с подкреплением. Для задачи alignment обычно принято использовать алгоритмы из семейства policy gradients.

Идея простая: мы хотим максимизировать среднюю награду, которую набирает наш обучаемый студент. Давайте посчитаем градиент этой средней награды и изменим веса модели в направлении этого вектора, то есть применим самый обычный градиентный подъём (это как градиентный спуск, но для максимизации, а не минимизации функций).

Формально, среднюю награду агента можно записать так:

$J(\pi_\theta) = \mathbf{E}_{s \sim \mathcal{D} } \mathbf{E}_{a \sim \pi_\theta(a | s)} r_\psi(s, a)$

Да, $\mathbf{E}$ здесь — это матожидание, но не нужно пугаться! Сегодня нам достаточно про него думать как про простое усреднение по большому (бесконечному) количеству примеров. Например, $\mathbf{E}_{s \sim \mathcal{D} }$ — это усреднение по большому количеству запросов из выборки $\mathcal{D}$ . А $\mathbf{E}_{a \sim \pi_\theta(a| s)}$ — это усреднение по большому количеству ответов модели на запрос . Здесь за $\pi_\theta$ мы обозначили собственно обучаемую генеративную языковую модель с параметрами $\theta$ . Получается, $\pi_\theta(a | s)$ — это вероятность ответа на запрос . Именно такие вероятности нам выдают языковые модели.

Сложная часть метода — как, собственно, найти производную этой штуки по $\theta$ . Неприятно то, что $\theta$ сидит под матожиданием. Однако нерешаемых проблем почти не бывает, и, если напрячь матапарат, можно получить не слишком неприятную формулу для производной:

$\nabla_\theta J(\pi_\theta) = \mathbf{E}_{s \sim \mathcal{D} } \mathbf{E}_{a \sim \pi_\theta(a | s)} \nabla_\theta \log \pi_\theta(a | s) r_\psi(s, a)$ Подробнее про формулу градиента

Чтобы понять, откуда взялась такая формула для градиента, вспомнить, что такое математическое ожидание, всё же придётся. Распишем матожидание по ответам в функционале, который мы собираемся дифференцировать:

$J(\pi_\theta) = \mathbf{E}_{s \sim \mathcal{D} } \sum_a \pi_\theta(a | s) r_\psi(s, a)$

Суммирование здесь происходит по множеству всех возможных ответов, коих бесконечно (счётно) много. Попробуем взять производную по $\theta$ :

$\nabla_\theta J(\pi_\theta) = \mathbf{E}_{s \sim \mathcal{D} } \sum_a \nabla_\theta \pi_\theta(a | s) r_\psi(s, a)$

С полученным выражением есть проблема: раньше у нас было матожидание по ответам, а теперь — сумма. Эта сумма не является математическим ожиданием, потому что под суммой должны быть вероятности, а тут — градиенты вероятностей. Матожидания лучше сумм, так как матожидания мы умеем оценивать методом Monte‑Carlo (усреднением, по сути), а вот суммы — нет. Чтобы вернуть желаемое матожидание, предлагается воспользоваться так называемым log‑derivative трюком (трюк с производной логарифма):

$\nabla_\theta \pi_\theta(a|s) = \pi_\theta(a|s) \nabla_\theta \log \pi_\theta(a|s)$

Эту формулу несложно получить, если расписать формулу для производной логарифма. Собственно, её и предлагается подставить в формулу производной оптимизируемого функционала:

$\nabla_\theta J(\pi_\theta) = \mathbf{E}_{s \sim \mathcal{D} } \sum_a \pi_\theta(a|s) \nabla_\theta \log \pi_\theta(a|s) r_\psi(s, a)$

Теперь под суммой есть вероятности, и можно выделить матожидание назад, как мы и хотели:

$\nabla_\theta J(\pi_\theta) = \mathbf{E}_{s \sim \mathcal{D} } \mathbf{E}_{a \sim \pi_\theta(a | s)} \nabla_\theta \log \pi_\theta(a | s) r_\psi(s, a)$

Ч.Т.Д.

В целом, уже из этой формулы можно сообразить рабочий алгоритм для максимизации средней награды. Но давайте остановимся и подумаем, что эта формула нам говорит. Если долго и пристально на неё смотреть, можно увидеть, что этот градиент нам говорит изменять вероятность ответа пропорционально его награде $r_\psi(s, a)$ .Если награда отрицательная, то вероятность уменьшаем, если положительная — увеличиваем, а если сильно положительная — сильно увеличиваем.

Пока мы используем матожидания — усреденения по бесконечному числу примеров — всё работает как положено. Но на практике мы неизбежно перейдём к усреднениям по конечному, небольшому количеству ответов модели. И тут могут быть проблемы: пусть награда выучилась так, что она везде положительная: для плохих примеров она поменьше, для хороших — побольше. Тогда этот градиент будет нас толкать увеличивать вероятности для любых ответов, какие бы модель ни сгенерировала.

Для решения этой проблемы на практике обычно используют видоизменённую формулу (тоже теоретически обоснованную):

$\nabla_\theta J(\pi_\theta) = \mathbf{E}_{s \sim \mathcal{D} } \mathbf{E}_{a \sim \pi_\theta(a | s)} \nabla_\theta \log \pi_\theta(a | s) [r_\psi(s, a) - V_\phi(s)]$

Здесь $V_\phi(s) = \mathbf{E}_{a \sim \pi_\theta(a | s)} r_\psi(s, a)$ — это средняя награда, которую агент набирает, если генерирует ответы для запроса (так называемая функция ценности для агента). Обычно под эту нужду обучается ещё одна нейронная сеть, которая принимает запрос и возвращает одно число. То есть идея изменения в том, что мы будем повышать вероятности только тех ответов, которые лучше среднего. Учится эта нейронная сеть минимизировать среднее квадратичное отклонение своих выходов от награды за ответ:

$\mathbf{E}_{s \sim \mathcal{D} } \mathbf{E}_{a \sim \pi_\theta(a | s)} [ V_\phi(s) - r_\psi(s, a) ]^2 \rightarrow \min_\phi$

Из‑за свойств среднего квадратичного отклонения выучится как раз нужное нам среднее. Тут прежних проблем с градиентами нет — параметры $\phi$ под самим матожиданием не фигурируют.

Итак, что же у нас получилось? Давайте оформим это в виде псевдокода:

Алгоритм 1.

1. Вход: множество запросов для обучения $\mathcal{D}$

2. Инициализируем политику SFT-моделью: $\pi_\theta \leftarrow \pi_{\text{SFT}}$

3. Инициализируем ценность моделью награды: $V_\phi \leftarrow r_\psi$

4. Повторять до сходимости:

4.1. Выбираем батч запросов $\mathcal{B} \sim \mathcal{D}$

4.2. Вычисляем ценность для каждого запроса из батча $V_\phi(s_i) \;\;\forall s_i \in \mathcal{B}$

4.3. Генерируем по одному ответу a_i на каждый запрос $\forall s_i \in \mathcal{B}$

Важно генерировать именно актуальной обучаемой моделью $\pi_\theta$

4.4. Вычисляем награду $r_\psi(s_i, a_i)$ для всех пар

4.5. Вычисляем лосс для агента

$\mathcal{L}_a = - \frac{1}{|\mathcal{B}|} \sum_i^{|\mathcal{B}|} \log \pi_\theta(a_i | s_i) [ r_\psi(s_i, a_i) - V_\phi(s_i) ]$

4.6. Вычисляем лосс для функции ценности

$\mathcal{L}_v = \frac{1}{|\mathcal{B}|} \sum_i^{|\mathcal{B}|} [ V_\phi(s_i) - r_\psi(s_i, a_i) ]^2$

4.7. $(\mathcal{L}_a + \mathcal{L}_v) \text{.backward()}$

4.8. $\text{optimizer.step()}$

Алгоритм, который мы записали выше, называется Advantage Actor Critic (A2C). Это уже очень неплохой алгоритм для максимизации награды. Прежде чем мы нырнём в обсуждение нюансов, давайте проговорим его основной минус — большую дороговизну обучения (в смысле времени). Алгоритм требует от вас генерировать по ответу на каждый элемент батча обязательно моделью с актуальной версией весов — нельзя заранее эффективно сгенерировать по ответу на каждый запрос выборки, как это было в «бедном RL». Тут вам наверняка придётся совершать куда менее эффективную генерацию обычной торчовой моделью.

Скорее всего, если вы где‑то читали про alignment, вы слышали, что на практике применяется некто PPO (Proximal Policy Optimization). Это ни что иное, как A2C, к которому приделали костыли (importance sampling и обрезку градиентов), чтобы можно было делать больше одного шага оптимизатора на одних и тех же ответах. Скорее всего, это всё, что вам нужно знать про PPO, но если вы хотите узнать больше, приходите на курс по обучению с подкреплением в ШАД (гитхаб курса ).

PPO частично решает одну из проблем A2C — необходимость генерировать очень много текстов — но оставляет и привносит другие сложности:

вам нужно хранить три модели в памяти: политику, ценность и награду;
всё же нужно написать эффективный код генерации на торче;
у PPO очень много гиперпараметров, и он к ним достаточно чувствителен — вас ждёт поиск гиперпараметров по сетке.

В литературе часто советуют не заводить отдельную модель под V‑функцию, а обойтись двухголовой моделью, где из общего тела торчат две головы: политика и V‑модель. В YandexGPT мы заметили, что такую архитектуру очень сложно обучать: лоссы политики и ценности нужно замешивать с каким‑то коэффициентом, который сложно подобрать (а ещё хотелось бы его менять в процессе обучения). Неудачно подобранный коэффициент ведёт либо к тому, что V не учится, либо к тому, что она перетягивает на себя все силы оптимизатора, и агент выходит не торт.

Существует ряд работ, предлагающих отказаться от V‑модели совсем, — использовать заранее посчитанную константу вместо неё. Мы провели этот эксперимент с YandexGPT и увидели, что это работает. Но не всегда. В 50% запусков, при неидеально подобранных гиперпараметрах, обучение жесточайше разваливается. Хотя избавление от V‑модели в памяти и ускоряет жизнь, нестабильность такого подхода не позволяет на него положиться.

Если вы хотите узнать какую‑нибудь The‑One‑Киллер‑Фичу, которая заставит ваш PPO работать, наверняка — это нормализация advantage. Advantage в RL принято называть разницу награды за ответ и средней награды $r_\psi(s_i, a_i) - V_\phi(s_i)$ , которую мы используем при обучении агента. Если эту штуку отнормировать по батчу на нулевое среднее и единичную дисперсию, то вы, с одной стороны, потеряете теоретические гарантии к алгоритму, а с другой — получите намного более стабильную сходимость. Рекомендуем.

Доменный сдвиг, он же — Гудхартинг

Вы научились максимизировать награду. Всегда ли это круто? Казалось бы, мы этого и хотели — хорошие ответы, которые набирают много награды. К сожалению, высокая награда — не всегда показатель хорошего ответа. Ведь награду нам выдаёт нейронная сеть, обученная на конечной выборке, — у неё есть слабые места.

Хуже ситуация становится от понимания, что RL изменяет ответы генератора именно в том направлении, где модель награды работает плохо. Проще всего этот эффект увидеть на визуальном примере ниже.

Представьте себе, что ваш агент стоит у подножия горы, и он получает награду пропорционально его координате выше — лучше. Агент изучает свои окрестности и выучивает закономерность, которой следует награда: если идти вправо по картинке, то награда растёт. Далее запускается алгоритм поиска оптимальной политики — RL. Этот алгоритм, конечно, говорит, что нужно просто всегда идти вправо — это оптимально с точки зрения нашей оценки награды. Рано или поздно, агент, следующий этой функции награды, свалится с горы.

Описанная проблема возникает из‑за того, что оптимизация метрики уводит нас из того домена, где эта метрика хорошо работает. Этот эффект называется законом Гудхарта: если у вас есть хорошая метрика, она перестанет быть хорошей, как только вы начнёте её оптимизировать. Это касается любых KPI в компаниях, макроэкономических показателей целых государств, и, конечно, нашей прокси‑награды в alignment.

При обучении награды для YandexGPT на одном из этапов мы наблюдали забавный эффект: награда предпочитала плохой ответ с красивым форматированием хорошему ответу без форматирования. Так происходило из‑за того, что в выборке для награды были примеры, где ответ с форматированием лучше, чем ответ без него, а обратных примеров не было совсем. Вот и случился классический гудхартинг.

Способов побороть эту беду по большей части два.

Первый способ — не давать модели уходить далеко от начальной инициализации (то есть от SFT‑модели). Если ваш агент не уходит далеко от подножия, он, скорее всего, не свалится с горы. Для этого мы добавляем к награде KL‑штраф за отклонение PPO‑модели от SFT‑модели:

$\mathbf{E}_{a \sim \pi_\theta(a | s)} \big[ r_\psi(s, a) - \beta \text{KL} \big( \pi_\theta(a|s) || \pi_\text{SFT}(a|s) \big) \big] \rightarrow \max_\theta$

Здесь $\beta$ — это коэффициент, определяющий силу штрафа.

Как посчитать KL-штраф

Классически штраф за отклонение от SFT‑модели вводится через KL‑дивергенцию — меру удалённости двух вероятностных распределений друг от друга. По определению:

$\text{KL} \big( \pi_\theta(a|s) || \pi_\text{SFT}(a|s) \big) = \mathbf{E}_{a \sim \pi_\theta(a | s)} \log \frac{ \pi_\theta(a|s) }{ \pi_\text{SFT}(a|s) }$

Честный KL‑штраф посчитать довольно сложно, потому что необходимо вычислить матожидание. На практике используют Monte‑Carlo‑оценку той или иной степени грубости. Самый распространённый вариант — сгенерировать один ответ из обучаемой модели $\pi_\theta$ и оценить KL по нему (если речь про PPO, то нужно использовать тот пример, который вы и так генерируете для алгоритма):

$\text{KL} \big( \pi_\theta(a|s) || \pi_\text{SFT}(a|s) \big) \approx \log \frac{ \pi_\theta(a|s) }{ \pi_\text{SFT}(a|s) } ,\;\;\; a \sim \pi_\theta(a|s)$

Поскольку трансформеры выдают вероятность не для всего ответа, а для каждого токена, итоговая формула будет выглядеть как‑то так:

$\text{KL} \big( \pi_\theta(a|s) || \pi_\text{SFT}(a|s) \big) \approx \sum_{t=0}^T \log \frac{ \pi_\theta(a_t|s, \dots, a_{t-1}) }{ \pi_\text{SFT}(a_t|s, \dots, a_{t-1}) } ,\;\;\; a \sim \pi_\theta(a|s)$

В YandexGPT мы используем более точную оценку матожидания — вычисляем сумму потокенных KL‑штрафов:

$\text{KL} \big( \pi_\theta(a|s) || \pi_\text{SFT}(a|s) \big) \approx \sum_{t=0}^T \text{KL} \big( \pi_\theta(a_t|s, \dots, a_{t-1}) || \pi_\text{SFT}(a_t|s, \dots, a_{t-1}) \big)$ $\dots = \sum_{t=0}^T \sum_{a \in \text{vocab}} \pi_\theta(a|s, \dots, a_{t-1})\log \frac{ \pi_\theta(a|s, \dots, a_{t-1}) }{ \pi_\text{SFT}(a|s, \dots, a_{t-1}) }$

То есть, для каждого токена считаем не просто логарифм отношения вероятностей, а честное матожидание на уровне токенов — усредняем по всем токенам из словаря с соответствующими вероятностями.

Второй способ — постоянно дообучать модель награды на ответах, к которым ведёт RL. Обучаете PPO, генерируете этой моделью по ответу на каждый запрос какой‑нибудь выборки и отдаёте AI‑тренерам сравнить, у кого ответ лучше: у SFT или у PPO. Полученную разметку добавляете в выборку для обучения награды. Переобучаете награду.

Первый способ — это такое часто неизбежное зло. Круто, если удаётся обойтись без него, — значит, у вас хорошая и устойчивая награда. Обычно обойтись без него совсем не выходит. Второй способ — это долгий и тернистый путь, в котором нужно сделать много итераций переобучения модели награды, но именно он проблему скорее решает, чем замалчивает, в отличие от первого способа.

Существуют и более экзотические способы решить проблему, ещё не успевшие обрести большую популярность. Например, использование эпистемической неопределённости в оценке награды — неопределённости, связанной с недостаточным объёмом обучающих данных. Один из способов оценить эту неопределённость — обучить ансамбль моделей наград на немного разных данных и на немного разной начальной инициализации весов. Если члены ансамбля соглашаются в оценке награды, это значит, что они уверены в ней. Если расходятся, то такой оценке нужно доверять с опаской. Можно, например, variance прогноза ансамбля вычитать из награды агента.

А можно чуть дешевле? Direct Preference Optimization

PPO — это дорогой алгоритм: его сложно реализовать, он нестабилен в обучении, долго учится, требует подбора гиперпараметров и щепотку удачи. Но если все звёзды сошлись, он достигает высоких наград. А можно ли то же самое, но дешевле? Да, можно! Может, конечно, и не совсем то же самое, но очень близко по качеству: где‑то лучше, где‑то хуже.

Direct Preference Optimization (DPO) — сравнительно новый алгоритм, решающий задачу максимизации награды в RLHF способом, который не требует ни генерировать очень много текстов, ни обучать модель награды. Высокоуровнево идея проста: давайте соберем датасет с парами ответов и сравнениями, кто лучше, как мы делали для награды. А потом сразу как‑то обучим генератор на какой‑нибудь контрастный лосс, чтобы генератор порождал хорошие ответы чаще, а плохие — реже.

DPO от многих других контрастивных методов выгодно отличается строгим теоретическим обоснованием, и мы попробуем с ним познакомиться поближе. Существует забавный, довольно давно известный факт про то, как связана оптимальная политика и награда в случае, если используется KL‑штраф из прошлой главы. Мы буквально можем записать аналитическую формулу для оптимальной политики через награду:

$\pi^*(a | s) =\frac{1}{Z(s)} \pi_{\text{SFT}}(a | s) e^{ \frac{1}{\beta} r(s, a) }$ $Z(s) = \sum_a e^{ \frac{1}{\beta} r_(s, a) }$

Загвоздка тут в том, что формулу эту практически невозможно применить на практике в таком виде: Z(s) здесь — это нормировочная константа вероятностного распределения. Чтобы её вычислить, нужно просуммировать награду по всем возможным ответам, которых бесконечно много. Это невозможно. Ну и ладно, мы от этой избавимся чуть позже.

Доказательство записи политики через награду

Откуда вообще взялась формула, связывающая оптимальную политику и награду? Её несложно получить из задачи максимизации награды с KL-штрафом. Запишем эту задачу для произвольного пользовательского запроса $s \in \mathcal{D}$ :

$\mathbf{E}_{a \sim \pi_\theta(a | s)} \big[ r_\psi(s, a) - \beta \text{KL} \big( \pi_\theta(a|s) || \pi_\text{SFT}(a|s) \big) \big] \rightarrow \max_\theta$

Раскроем KL‑дивергенцию по определению:

$\text{KL} \big( \pi_\theta(a|s) || \pi_\text{SFT}(a|s) \big) = \mathbf{E}_{a \sim \pi_\theta(a | s)} \log \frac{ \pi_\theta(a|s) }{ \pi_\text{SFT}(a|s) }$

Подставим в наш функционал и объединим математические ожидания:

$\mathbf{E}_{a \sim \pi_\theta(a | s)} \Big[ r_\psi(s, a) - \beta \log \frac{ \pi_\theta(a|s) }{ \pi_\text{SFT}(a|s) } \Big] \rightarrow \max_\theta$

Идея наших манипуляций в том, чтобы увидеть в этой задаче максимизации задачу минимизации уже другой KL‑дивергенции. Чтобы переход был прозрачен, давайте поделим выражение на $-\beta$ . Поскольку мы делим на отрицательное число, задачу максимизации следует заменить на минимизацию:

$\mathbf{E}_{a \sim \pi_\theta(a | s)} \Big[ \log \frac{ \pi_\theta(a|s) }{ \pi_\text{SFT}(a|s) } - \frac{1}{\beta} r_\psi(s, a) \Big] \rightarrow \min_\theta$

Последний шаг, необходимый, чтобы увидеть в этом выражении KL‑дивергенцию: применим тождественное преобразование:

$\frac{1}{\beta} r_\psi(s, a) = \log e^{ \frac{1}{\beta}r_\psi(s, a) }$

Подставим в оптимизируемый функционал и сразу же воспользуемся свойством логарифма: разность логарифмов — это логарифм отношения:

$\mathbf{E}_{a \sim \pi_\theta(a | s)} \Big[ \log \frac{ \pi_\theta(a|s) }{ \pi_\text{SFT}(a|s) e^{ \frac{1}{\beta}r_\psi(s, a) } } \Big] \rightarrow \min_\theta$

Полученное выражение — это ни что иное, как KL‑дивергенция между обучаемой политикой $\pi_\theta$ и неотнормированным распределением $\pi_\text{SFT}(a|s) e^{ \frac{1}{\beta}r_\psi(s, a) }$ :

$\text{KL} \big( \pi_\theta(a|s) || \pi_\text{SFT}(a|s) e^{ \frac{1}{\beta}r_\psi(s, a) } \big) \rightarrow \min_\theta$

Известно, что минимум KL‑дивергенции достигается в случае, когда распределения одинаковы. С учётом нормировочной константы, получаем:

$\pi^*(a | s) =\frac{1}{Z(s)} \pi_{\text{SFT}}(a | s) e^{ \frac{1}{\beta} r(s, a) }$

Ч.Т.Д.

Нам в этой формуле интересна её перевёрнутая запись: выразим награду через политику.

$r(s, a) = \beta \log \frac{ \pi^*(a | s) }{\pi_{\text{SFT}}(a | s)} + \beta\log Z(s)$

Никакой магии не произошло — просто выразили награду. Что интересно: а что будет, если в эту формулу подставить не оптимальную политику $\pi^*$ , а произвольную $\pi_\theta$ . Политика, неоптимальная для вашей задачи, может быть оптимальной для другой. По этой формуле мы могли бы вычислить функцию награды, в которой $\pi_\theta$ оптимальна. Давайте это даже явно запишем:

$r_\theta(s, a) = \beta \log \frac{ \pi_\theta(a | s) }{\pi_{\text{SFT}}(a | s)} + \beta \log Z(s)$

Изменение в том, что теперь политика не оптимальная, а произвольная, а награда записана с индексом $r_\theta$ , так как она теперь явно параметризуется через параметры политики. Это та награда, в которой $\pi_\theta$ оптимальна.

У такой записи есть ещё одно интересное свойство: вообще говоря, оптимальная политика не должна меняться от добавления к награде константы, не зависящей от ответа. То есть если из формулы просто выкинуть $\beta \log Z(s)$ , то полученной функции награды будет соответствовать всё та же оптимальная политика $\pi_\theta$ :

$r_\theta(s, a) = \beta \log \frac{ \pi_\theta(a | s) }{\pi_{\text{SFT}}(a | s)}$

Сейчас будет сложный финт ушами: давайте подберём параметры $\theta$ так, чтобы награда $r_\theta$ была максимально правдоподобной в смысле модели Брэдли‑Терри (см. часть про модель награды):

$\sum_{ (s, winner, loser) \in \mathbf{D} } \log \sigma( r_\theta (s, winner) - r_\theta (s, loser) ) \rightarrow \max_\theta$

При этом никакой отдельной нейронной сети для награды у нас не будет — мы ведь умеем выражать награду через политику. Нейронная сеть будет только для политики. Чтобы избежать упоминания награды в оптимизируемом функционале, подставим в него запись награды через политику:

$\sum_{ (s, winner, loser) \in \mathbf{D} } \log \sigma \big( \beta \big[ \log \frac{ \pi_\theta(winner | s) }{\pi_{\text{SFT}}(winner | s)} - \log \frac{ \pi_\theta(loser | s) }{\pi_{\text{SFT}}(loser | s)} \big] \big) \rightarrow \max_\theta$

Этот функционал можно оптимизировать по параметрам нейронной сети вашим любимым способом.

Итого, что мы сделали:

выразили функцию награды через политику,
подставили это выражение в функцию ошибки награды.

Теперь, решая задачу обучения модели награды, мы одновременно решаем и задачу обучения генератора. Получается так, что $\pi_\theta$ — это как раз та модель, которая максимизирует $r_\theta$ . И обходимся мы при этом только одной нейронной сетью — политикой $\pi_\theta$ . В случае если мы по какой‑то причине хотим вычислить награду, у нас для этого есть аналитическая формула.

DPO требует от вас сбора такой же обучающей выборки, как для модели награды. Обучается политика обычным обучением с учителем, но на довольно специфический лосс. В отличии от PPO, в DPO нет необходимости генерировать данные во время обучения. Как и нет необходимости учить отдельную модель награды. По сложности вычислений DPO всё же дороже ванильного обучения с учителем, потому что в функции ошибки участвуют вероятности не только обучаемой модели, но и SFT — её тоже нужно держать в памяти. В ходе работы над YandexGPT мы заметили, что DPO слабо чувствителен к подбору гиперпараметров (в частности, $\beta$ ). Это позволяет делать alignment малой кровью, и больше времени тратить на эксперименты с данными, чем на поиск гиперпараметров, с которыми обучение работает.

Если вы обучаете DPO и у вас всё же есть уже обученная модель награды, её тоже можно использовать. Нередко DPO запускают поверх синтетической выборки сравнений: генерируем по два ответа на запрос и выбираем лучший с помощью модели награды. На полученной выборке сравнений обучаем DPO. Конечно, если нормальные данные имеются, лучше их тоже добавить или попробовать обучить модель в две стадии. Казалось бы, масло масляное, но подход показал себя полезным на практике.

Так какой же метод лучше?

На текущий момент научное сообщество не пришло к однозначному решению, какой метод лучше. Обычно сравнивают DPO и PPO, говоря, что CEM достигает худших результатов. Однако серьёзные исследования, где бы обучение с помощью CEM проводилось бы в несколько этапов с контролем энтропии, авторам этой статьи неизвестны.

Даже в отношении DPO и PPO никакой ясности нет. Существует витающее в воздухе ощущение, что PPO сложнее заставить работать, но можно получить более хорошую модель, чем от DPO. Но однозначно этот тезис пока что подтвердить не представляется возможным.

Что касается нашей команды, мы ведём исследования по всем направлениям.

Источник

Теги

Категория

Новости

Дата

28 мая 2024 г.

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)
26.11.24 21:59 [email protected]

In a world brimming with enticing investment opportunities, it is crucial to tread carefully. The rise of digital currencies has attracted many eager investors, but along with this excitement lurk deceitful characters ready to exploit the unsuspecting. I learned this lesson the hard way, and I want to share my story in the hopes that it can save someone from making the same mistakes I did. It all began innocently enough when I came across an engaging individual on Facebook. Lured in by promises of high returns in the cryptocurrency market, I felt the electric thrill of potential wealth coursing through me. Initial investments returned some profits, and that exhilarating taste of success fueled my ambition. Encouraged by a meager withdrawal, I decided to commit even more funds. This was the moment I let my guard down, blinded by greed. As time went on, the red flags started to multiply. The moment I tried to withdraw my earnings, a cascade of unreasonable fees appeared like a thick mist, obscuring the truth. “Just a little more,” they said, “Just until the next phase.” I watched my hard-earned money slip through my fingers as I scraped together every last cent to pay those relentless fees. My trust had become my downfall. In the end, I lost not just a significant amount of cash, but my peace of mind about $1.1 million vanished into the abyss of false promises and hollow guarantees. But despair birthed hope. After a cascade of letdowns, I enlisted the help of KAY-NINE CYBER SERVICES, a team that specializes in reclaiming lost funds from scams. Amazingly, they worked tirelessly to piece together what had been ripped away, providing me with honest guidance when I felt utterly defeated. Their expertise in navigating the treacherous waters of crypto recovery was a lifeline I desperately needed. To anyone reading this, please let my story serve as a warning. High returns often come wrapped in the guise of deception. Protect your investments, scrutinize every opportunity, and trust your instincts. Remember, the allure of quick riches can lead you straight to heartbreak, but with cautious determination and support, it is possible to begin healing from such devastating loss. Stay informed, stay vigilant, and may you choose your investment paths wisely. Email: kaynine @ cyberservices . com
26.11.24 23:12 rickrobinson8

FAST SOLUTION FOR CYPTOCURRENCY RECOVERY SPARTAN TECH GROUP RETRIEVAL
26.11.24 23:12 rickrobinson8

Although recovering from the terrible effects of investment fraud can seem like an impossible task, it is possible to regain financial stability and go on with the correct assistance and tools. In my own experience with Wizard Web Recovery, a specialized company that assisted me in navigating the difficulties of recouping my losses following my fall prey to a sophisticated online fraud, that was undoubtedly the case. My life money had disappeared in an instant, leaving me in a state of shock when I first contacted Spartan Tech Group Retrieval through this Email: spartantechretrieval (@) g r o u p m a i l .c o m The compassionate and knowledgeable team there quickly put my mind at ease, outlining a clear and comprehensive plan of action. They painstakingly examined every aspect of my case, using their broad business contacts and knowledge to track the movement of my pilfered money. They empowered me to make knowledgeable decisions regarding the rehabilitation process by keeping me updated and involved at every stage. But what I valued most was their unrelenting commitment and perseverance; they persisted in trying every option until a sizable amount of my lost money had been successfully restored. It was a long and arduous journey, filled with ups and downs, but having Spartan Tech Group Retrieval in my corner made all the difference. Thanks to their tireless efforts, I was eventually able to rebuild my financial foundation and reclaim a sense of security and control over my life. While the emotional scars of investment fraud may never fully heal, working with this remarkable organization played a crucial role in my ability to move forward and recover. For proper talks, contact on WhatsApp:+1 (971) 4 8 7 - 3 5 3 8 and Telegram:+1 (581) 2 8 6 - 8 0 9 2 Thank you for your time reading as it will be of help.
27.11.24 00:39 [email protected]

Although recovering lost or inaccessible Bitcoin can be difficult and unpleasant, it is frequently possible to get back access to one's digital assets with the correct help and direction. Regarding the subject at hand, the examination of Trust Geeks Hack Expert Website www://trustgeekshackexpert.com/ assistance after an error emphasizes how important specialized services may be in negotiating the difficulties of Bitcoin recovery. These providers possess the technical expertise and resources necessary to assess the situation, identify the root cause of the issue, and devise a tailored solution to retrieve the lost funds. By delving deeper into the specifics of Trust Geeks Hack Expert approach, we can gain valuable insights into the nuances of this process. Perhaps they leveraged advanced blockchain analysis tools to trace the transaction history and pinpoint the location of the missing Bitcoins. Or they may have collaborated with the relevant parties, such as exchanges or wallet providers, to facilitate the recovery process. Equally important is the level of personalized support and communication that Trust Geeks Hack Expert likely provided, guiding the affected individual through each step of the recovery effort and offering reassurance during what can be an anxious and uncertain time. The success of their efforts, as evidenced by the positive outcome, underscores the importance of seeking out reputable and experienced service providers when faced with a Bitcoin-related mishap, as they possess the specialized knowledge and resources to navigate these challenges and restore access to one's digital assets. Email.. [email protected]
27.11.24 09:10 Michal Novotny

The biggest issue with cryptocurrency is that it is unregulated, wh ich is why different people can come up with different fake stories all the time, and it is unfortunate that platforms like Facebook and others only care about the money they make from them through ads. I saw an ad on Facebook for Cointiger and fell into the scam, losing over $30,000. I reported it to Facebook, but they did nothing until I discovered deftrecoup . c o m from a crypto community; they retrieved approximately 95% of the total amount I lost.