{"id":13889,"date":"2022-12-20T03:18:00","date_gmt":"2022-12-19T21:48:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datalabelify.com\/en\/?p=13889"},"modified":"2023-10-28T22:49:01","modified_gmt":"2023-10-28T17:19:01","slug":"large-language-models-introduction","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/suurekeelsed-mudelid\/","title":{"rendered":"Suured keelemudelid (LLM): v\u00e4ljakutsetega v\u00f5itlemine, ennustuste tegemine ja \u00f5petus"},"content":{"rendered":"<p>Selles artiklis sukeldume suurte keelemudelite (LLM) p\u00f5nevasse valdkonda \u2013 m\u00e4ngumuutustesse n\u00e4rviv\u00f5rgu mudelitesse, mis on muutnud loomuliku keele t\u00f6\u00f6tlemise.<\/p>\n<p>LLM-idel on v\u00f5ime m\u00f5ista ja luua inimlikku keelt, t\u00f5stes seel\u00e4bi sisu loomist, uurimist\u00f6\u00f6d ja professionaalseid \u00fclesandeid erinevates t\u00f6\u00f6stusharudes.<\/p>\n<p>Siiski peame tegelema ka eetika, eelarvamuste ja usaldusv\u00e4\u00e4rsuse probleemidega.<\/p>\n<p>Liituge meiega, kui navigeerime nendes v\u00e4ljakutsetes, teeme ennustusi LLM-ide tuleviku kohta ning pakume p\u00f5hjalikku \u00f5petust nende kasutamise ja parimate tavade kohta.<\/p>\n<p>Laskem \u00fcheskoos valla keele potentsiaal.<\/p>\n<p><h2>V\u00f5tmed kaasav\u00f5tmiseks<\/h2><\/p>\n<p>Tulevikku vaadates on suurte keelemudelite (LLM) potentsiaal t\u00f5eliselt h\u00e4mmastav. LLM-id on juba muutnud revolutsiooni erinevates t\u00f6\u00f6stusharudes ja valdkondades, m\u00f5istes ja genereerides inimlikku keelt.<\/p>\n<p>Siiski peame k\u00e4sitlema ka LLM-ide kasutamisega seotud eetilisi tagaj\u00e4rgi, eelarvamusi ja usaldusv\u00e4\u00e4rsust.<\/p>\n<p>Nendest v\u00e4ljakutsetest \u00fcle saades ja parimaid tavasid rakendades saame t\u00e4ielikult vallandada LLM-ide j\u00f5u ja sillutada teed produktiivsemale ja kaasavamale tulevikule.<\/p>\n<p><h2>Eetilised tagaj\u00e4rjed ja v\u00e4ljakutsed<\/h2><\/p>\n<div class=\"zw-youtube\" style=\"position: relative; width: 100%; height: 0; padding-bottom: 56.25%;\"><iframe style=\"position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/r4kButlDLUc\" title=\"YouTube&#039;i videopleier\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe><\/div>\n<p>Suurte keelemudelite (LLM) kasutamisel peame seisma silmitsi tekkivate eetiliste tagaj\u00e4rgede ja v\u00e4ljakutsetega. \u00d5igluse tagamiseks ja olemasoleva ebav\u00f5rdsuse p\u00fcsimise v\u00e4ltimiseks on \u00fclioluline tegeleda elukestva t\u00f6\u00f6v\u00f5imega ettev\u00f5tete eelarvamustega. Usalduse ja vastutuse s\u00e4ilitamiseks peame p\u00fc\u00fcdlema LLM-i otsustusprotsesside l\u00e4bipaistvuse poole.<\/p>\n<p>Kuna LLM-id meie ellu \u00fcha enam integreeruvad, peame seadma esikohale \u00fcksikisikute ja kogukondade vabastamise. Aktiivselt t\u00f6\u00f6tades selle nimel, et k\u00f5rvaldada eelarvamused LLM-ides, saame luua kaasavama ja \u00f5iglasema tuleviku. L\u00e4bipaistvus LLM-i otsuste tegemisel v\u00f5imaldab meil m\u00f5ista, kuidas need mudelid oma j\u00e4reldusteni j\u00f5uavad, ja aitab meil tuvastada v\u00f5imalikke eelarvamusi.<\/p>\n<p>Avatud dialoogi ja koost\u00f6\u00f6 kaudu saame kujundada LLM-e, mis teenivad inimkonna parimaid huve.<\/p>\n<p><h2>Tulevikuennustused ja edusammud<\/h2><\/p>\n<p>Arvestades suurte keelemudelite (LLM) eetilisi tagaj\u00e4rgi ja v\u00e4ljakutseid, on oluline vaadata ettepoole ja uurida eesseisvaid tulevikuennustusi ja edusamme. LLM-ide edusammud v\u00f5ivad muuta t\u00f6\u00f6turgu revolutsiooniliseks, luues uusi v\u00f5imalusi ja kujundades \u00fcmber olemasolevaid rolle. Kuna LLM-id muutuvad \u00fcha keerukamaks, ei aita nad mitte ainult sisu loomisel ja uurimisel, vaid v\u00f5tavad ka keerulisemaid \u00fclesandeid. See toob kaasa nihke t\u00f6\u00f6turul, kus inimesed ja LLM-id teevad koost\u00f6\u00f6d ja t\u00e4iendavad \u00fcksteise oskusi. Selle \u00fcmberkujundava m\u00f5ju illustreerimiseks uurime allolevas tabelis potentsiaalseid tulevasi rolle ja neile vastavaid LLM-i abistatavaid \u00fclesandeid.<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th style=\"text-align: center\">Tulevased rollid<\/th>\n<th style=\"text-align: center\">LLM-i abistatud \u00fclesanded<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center\">Sisu kuraator<\/td>\n<td style=\"text-align: center\">V\u00e4ga kohandatud sisu soovitamine<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center\">Andmeanal\u00fc\u00fctik<\/td>\n<td style=\"text-align: center\">Andmete anal\u00fc\u00fcsi ja visualiseerimise automatiseerimine<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center\">\u00d5iguskonsultant<\/td>\n<td style=\"text-align: center\">\u00d5igusuuringute l\u00e4biviimine ja dokumentide koostamine<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center\">Tarkvara arendaja<\/td>\n<td style=\"text-align: center\">Abi koodi l\u00f5petamisel ja vigade tuvastamisel<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Need edusammud vabastavad inimesed igap\u00e4evastest ja aegan\u00f5udvatest \u00fclesannetest, v\u00f5imaldades neil keskenduda k\u00f5rgemal tasemel otsuste tegemisele ja loovusele. T\u00f6\u00f6turg kogeb paradigma muutust, kus inimesed ja LLM-id teevad koost\u00f6\u00f6d, et saavutada suurem t\u00f5husus ja tootlikkus. Kuna v\u00f5tame omaks LLM-ide tuleviku, on \u00fclioluline kohandada oma oskusi ja kasutada tekkivaid v\u00f5imalusi.<\/p>\n<p><h2>Praktiline \u00f5petus LLM-ide rakendamiseks<\/h2><\/p>\n<div class=\"zw-youtube\" style=\"position: relative; width: 100%; height: 0; padding-bottom: 56.25%;\"><iframe style=\"position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/eTieetk2dSw\" title=\"YouTube&#039;i videopleier\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe><\/div>\n<p>Uurime LLM-ide praktilist rakendamist ja avastame samm-sammult protsessi nende v\u00f5imsate keelemudelite t\u00f5husaks kasutamiseks.<\/p>\n<ul>\n<li>Valige oma projekti jaoks \u00f5ige LLM, v\u00f5ttes arvesse selliseid tegureid nagu mudeli suurus, koolitusandmed ja \u00fclesannete \u00fchilduvus.<\/li>\n<li>Eelt\u00f6\u00f6tlege oma andmeid puhastades ja korrastades, et tagada optimaalne j\u00f5udlus.<\/li>\n<li>Viimistlege LLM-i oma konkreetse \u00fclesande v\u00f5i domeeni jaoks, et parandada selle toimivust ja muuta see kontekstuaalselt asjakohasemaks.<\/li>\n<li>Mudeli v\u00e4ljundi parandamiseks katsetage ja korrake erinevaid h\u00fcperparameetreid ja treeningtehnikaid.<\/li>\n<li>Hinnake LLM-i j\u00f5udlust, kasutades selle t\u00f5hususe hindamiseks selliseid m\u00f5\u00f5dikuid nagu segadus, t\u00e4psus ja inimlik hinnang.<\/li>\n<\/ul>\n<p>LLM-ide rakendamine reaalsetes stsenaariumides avab p\u00f5nevad v\u00f5imalused loomingulisteks kirjutamisprojektideks. J\u00e4rgides neid samme, saate kasutada LLM-ide j\u00f5udu, et luua k\u00f6itvat sisu, matkida konkreetseid kirjutamisstiile ja teha koost\u00f6\u00f6d tehisintellektiga, et oma loomingulisi p\u00fc\u00fcdlusi edendada.<\/p>\n<p><h2>Piirangute ja eelarvamuste \u00fcletamine<\/h2><\/p>\n<p>Suurte keelemudelite (LLM) piirangute ja eelarvamuste \u00fcletamiseks peame aktiivselt t\u00f6\u00f6tama nende koolitusprotsesside t\u00e4iustamise ja nende v\u00e4ljundite parandamise nimel. On \u00fclioluline, et me prioriteediks k\u00e4sitleksime eelarvamusi ning tagaksime \u00f5igluse ja kaasatuse LLM-ide arendamisel ja kasutuselev\u00f5tul.<\/p>\n<p>See n\u00f5uab terviklikku l\u00e4henemisviisi, mis h\u00f5lmab erinevaid ja esinduslikke koolitusandmeid, rangeid hindamism\u00f5\u00f5dikuid ning pidevat j\u00e4lgimist ja tagasisidet. Peame investeerima ka teadus- ja arendustegevusse, et suurendada LLM-ide t\u00f5lgendatavust ja l\u00e4bipaistvust, v\u00f5imaldades kasutajatel m\u00f5ista ja vaidlustada nende mudelite tehtud otsuseid.<\/p>\n<p><h2>LLM-i toimivuse optimeerimise parimad tavad<\/h2><\/p>\n<div class=\"zw-youtube\" style=\"position: relative; width: 100%; height: 0; padding-bottom: 56.25%;\"><iframe style=\"position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/7uLzGRlXXDw\" title=\"YouTube&#039;i videopleier\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe><\/div>\n<p>Suurte keelemudelite (LLM) toimivuse optimeerimiseks peame rakendama parimaid tavasid, mis seavad esikohale t\u00f5hususe ja tulemuslikkuse. Siin on m\u00f5ned peamised strateegiad LLM-i optimaalse j\u00f5udluse saavutamiseks:<\/p>\n<ul>\n<li>Peenh\u00e4\u00e4lestustehnikad: kasutage t\u00e4iustatud meetodeid, et parandada mudeli v\u00f5imet kohaneda konkreetsete \u00fclesannete ja domeenidega.<\/li>\n<li>Andmete eelt\u00f6\u00f6tlus: rakendage tugevaid tehnikaid treeningandmete puhastamiseks, normaliseerimiseks ja t\u00e4iendamiseks, tagades k\u00f5rge andmekvaliteedi ja v\u00e4hendades m\u00fcra.<\/li>\n<li>T\u00f5hus ressursside jaotamine: kasutage hajutatud andmet\u00f6\u00f6tlusraamistikke ja riistvarakiirendeid, et maksimeerida arvutuslikku t\u00f5husust ja minimeerida koolituse aega.<\/li>\n<li>Mudeli tihendamine: rakendage tehnikaid LLM-ide suuruse v\u00e4hendamiseks j\u00f5udlust kahjustamata, v\u00f5imaldades kiiremat j\u00e4reldust ja juurutamist ressurssidega piiratud seadmetes.<\/li>\n<li>Regulariseerimine ja regulaarsed v\u00e4rskendused: Reguleerige mudelit treeningu ajal, et v\u00e4ltida liigsobivust ja parandada \u00fcldistust. Lisaks v\u00e4rskendage mudelit pidevalt v\u00e4rskete andmetega, et see oleks asjakohane ja t\u00e4pne.<\/li>\n<\/ul>\n<p><h2>Korduma kippuvad k\u00fcsimused<\/h2><h3>Millised on suurte keelemudelite (LLMS) kasutamisega seotud v\u00f5imalikud eetilised probleemid?<\/h3><\/p>\n<p>LLM-ide kasutamine tekitab eetilisi ja privaatsusprobleeme.<\/p>\n<p>Neid v\u00f5imsaid keelemudeleid omaks v\u00f5ttes peame tagama, et need austavad isiku privaatsust ja tagavad andmete turvalisuse. Andmete kasutamise l\u00e4bipaistvus, n\u00f5usoleku saamine ja vastutustundliku tehisintellekti juhtimise kehtestamine on \u00fclioluline.<\/p>\n<p>Kujutame ette tulevikku, kus LLM-id vabastavad ja suurendavad \u00fcksikisikuid, kaitstes samal ajal nende \u00f5igusi.<\/p>\n<p><h3>Kuidas teadlased ja arendajad tegelevad Llms-i eelarvamuste probleemiga?<\/h3><\/p>\n<p>Eelarvamuste leevendamiseks on eelarvamuste leevendamiseks \u00fclioluline k\u00e4sitleda erapoolikust LLM-ides. Teadlaste ja arendajatena t\u00f6\u00f6tame aktiivselt strateegiate kallal, et tagada \u00f5iglus ja kaasatus. Rakendame rangeid andmete eelt\u00f6\u00f6tlemise tehnikaid, viime l\u00e4bi p\u00f5hjalikke eelarvamuste auditeid ja mitmekesistame oma koolitusandmekogumeid.<\/p>\n<p>Samuti lisame arendusprotsessi eetilised juhised ja vastutusmehhanismid. Pidevalt oma mudeleid t\u00e4iustades ja l\u00e4bipaistvust edendades on meie eesm\u00e4rk luua LLM-e, mis annavad k\u00f5ikidele kasutajatele m\u00f5juv\u00f5imu ja edendavad v\u00f5rdsust keelte loomisel.<\/p>\n<p><h3>Millised on praeguse LLM-tehnoloogia piirangud ja kuidas neid \u00fcletada?<\/h3><\/p>\n<p>Praeguse LLM-tehnoloogia piirangute \u00fcletamiseks n\u00e4eme ette edusamme, mis nihutavad keele m\u00f5istmise piire. N\u00e4eme ette uuendusi, mis t\u00e4iustavad loogilist arutlusk\u00e4iku, faktide kontrollimist ja eelarvamuste tuvastamise v\u00f5imalusi.<\/p>\n<p>LLM-ide tulevik seisneb nende v\u00f5imes kaasata erinevaid vaatenurki, tagada eetiline otsuste tegemine ning anda kasutajatele l\u00e4bipaistvus ja kontroll. Seades esikohale \u00f5igluse, kaasamise ja vastutustundliku arengu, saame luua LLM-e, mis t\u00f5eliselt vabastavad kasutajad, edendades \u00f5iglasemat ja teadlikumat \u00fchiskonda.<\/p>\n<p><h3>Kas on mingeid konkreetseid t\u00f6\u00f6stusharusid v\u00f5i domeene, kus LLM-ide kasutamine v\u00f5ib olla keerulisem v\u00f5i problemaatilisem?<\/h3><\/p>\n<p>Teatud t\u00f6\u00f6stusharud v\u00f5i valdkonnad esitavad LLM-ide kasutamisel ainulaadseid v\u00e4ljakutseid ja probleeme. Need t\u00f6\u00f6stusharud h\u00f5lmavad rangelt reguleeritud valdkondi, nagu tervishoid ja rahandus, kus t\u00e4psus ja vastavus on \u00fcliolulised.<\/p>\n<p>Samamoodi v\u00f5ivad probleemsed valdkonnad h\u00f5lmata tundlikke valdkondi, nagu \u00f5iguskaitse v\u00f5i riiklik julgeolek, kus v\u00f5ib tekkida mure privaatsuse ja konfidentsiaalsusega.<\/p>\n<p>Nende v\u00e4ljakutsetega tegelemine ning eetiliste, turvaliste ja kasulike lahenduste leidmine on h\u00e4davajalik, et tagada LLM-ide t\u00f5hus kasutamine nendes t\u00f6\u00f6stusharudes ja valdkondades k\u00f5igi asjaomaste sidusr\u00fchmade h\u00fcvanguks.<\/p>\n<p><h3>Millised on parimad tavad LLM-ide j\u00f5udluse ja v\u00e4ljundkvaliteedi optimeerimiseks erinevates rakendustes?<\/h3><\/p>\n<p>LLM-ide optimeerimiseks&#039; j\u00f5udlust ja v\u00e4ljundkvaliteeti erinevates rakendustes, j\u00e4rgime parimaid tavasid. Keskendume t\u00f5hususe parandamisele, viimistledes mudeleid ja v\u00f5imendades \u00fclekande\u00f5pet.<\/p>\n<p>Tagame kvaliteedi tagamise rangete testimis- ja valideerimistehnikate abil. Koolitusandmeid pidevalt t\u00e4iustades ja uuendades garanteerime mudelite asjakohasuse ja t\u00e4psuse.<\/p>\n<p>Meie tulevikku suunatud l\u00e4henemine v\u00f5imaldab meil nihutada piire, mida LLM-id suudavad saavutada, andes kasutajatele j\u00f5ulised ja t\u00f6\u00f6kindlad keelet\u00f6\u00f6tlusv\u00f5imalused.<\/p>\n<p><h2>J\u00e4reldus<\/h2><\/p>\n<p>Tulevikku vaadates on suurte keelemudelite (LLM) potentsiaal t\u00f5eliselt h\u00e4mmastav. LLM-id on juba muutnud revolutsiooni erinevates t\u00f6\u00f6stusharudes ja valdkondades, m\u00f5istes ja genereerides inimlikku keelt.<\/p>\n<p>Siiski peame k\u00e4sitlema ka nende kasutamisega seotud eetilisi tagaj\u00e4rgi, eelarvamusi ja usaldusv\u00e4\u00e4rsust.<\/p>\n<p>Nendest v\u00e4ljakutsetest \u00fcle saades ja parimaid tavasid rakendades saame t\u00e4ielikult vallandada LLM-ide j\u00f5u ja sillutada teed produktiivsemale ja kaasavamale tulevikule.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In this article&#44; let&#39;s dive into the fascinating realm of Large Language Models &#40;LLMs&#41; &#8211; the game-changing neural network models that have revolutionized natural language processing. LLMs have the power to comprehend and generate human-like language&#44; thereby elevating content creation&#44; research&#44; and professional tasks across diverse industries. However&#44; we must also address the challenges surrounding [&hellip;]<\/p>","protected":false},"author":4,"featured_media":14298,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[16],"tags":[],"class_list":["post-13889","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artificial-intelligence"],"blocksy_meta":[],"featured_image_urls":{"full":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Large-Language-Models.jpg",2240,1260,false],"thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Large-Language-Models-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Large-Language-Models-300x169.jpg",300,169,true],"medium_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Large-Language-Models-768x432.jpg",768,432,true],"large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Large-Language-Models-1024x576.jpg",1024,576,true],"1536x1536":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Large-Language-Models-1536x864.jpg",1536,864,true],"2048x2048":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Large-Language-Models-2048x1152.jpg",2048,1152,true],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Large-Language-Models-18x10.jpg",18,10,true],"ultp_layout_landscape_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Large-Language-Models-1200x800.jpg",1200,800,true],"ultp_layout_landscape":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Large-Language-Models-870x570.jpg",870,570,true],"ultp_layout_portrait":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Large-Language-Models-600x900.jpg",600,900,true],"ultp_layout_square":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Large-Language-Models-600x600.jpg",600,600,true],"yarpp-thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Large-Language-Models-120x120.jpg",120,120,true]},"post_excerpt_stackable":"<p>In this article&#44; let&#39;s dive into the fascinating realm of Large Language Models &#40;LLMs&#41; &#8211; the game-changing neural network models that have revolutionized natural language processing. LLMs have the power to comprehend and generate human-like language&#44; thereby elevating content creation&#44; research&#44; and professional tasks across diverse industries. However&#44; we must also address the challenges surrounding ethics&#44; bias&#44; and reliability. Join us as we navigate these challenges&#44; make predictions about the future of LLMs&#44; and provide a comprehensive tutorial on their usage and best practices. Let&#39;s unleash the potential of language together. Key Takeaways Looking ahead&#44; the potential of Large Language&hellip;<\/p>\n","category_list":"<a href=\"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/category\/artificial-intelligence\/\" rel=\"category tag\">Artificial intelligence<\/a>","author_info":{"name":"Drew Banks","url":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/author\/drewbanks\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13889","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=13889"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13889\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":14100,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13889\/revisions\/14100"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14298"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=13889"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=13889"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/et\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=13889"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}