AI說書 - 從0開始 - 89
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
回顧 AI說書 - 從0開始 - 87 說：Wang 等人 2019 年的論文，提供了合理答案的選擇 (Choice of Plausible Answers, COPA) 任務，Transformer 必須選擇問題的最合理的答案，資料集提供了前提，Transformer 模型必須找到最合理的答案。
在 AI說書 - 從0開始 - 88 介紹了：
- Boolean Question Task (BoolQ)：BoolQ 是 Boolean 是或否回答任務
- Commitment Bank (CB)：要求 Transformer 模型讀取一個前提，然後檢查基於該前提的假設，Transformer 必須將假設標記為中性、蘊含或前提的矛盾等
以下繼續介紹 Wang 等人 2019 年的論文所提出的其他任務：
- Multi-Sentence Reading Comprehension (MultiRC)：要求模型閱讀文本並從多個可能的選項中進行選擇，模型包含一段文字、幾個問題以及帶有 0（假）或 1（真）標籤的每個問題的可能答案，我們來看 train.jsonl 中的第二個樣本：
圖片出自書籍：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024
以上是文本，問題與解答的形式如下：
圖片出自書籍：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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