AI說書 - 從0開始 - 353 | SRL 視覺化
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。
視覺化 Semantic Role Labeling (SRL) 語義角色標註可以加速對句子的理解，以句子「Marvin walked in the park」為例，其視覺化如下：
當中角色為：
- Verb：句子的謂語 (V)
- Argument：句子的一個參數，名為 ARG0
- Modifier：句子的修飾語，在本例中為位置 (ARGM-LOC)，它可以是副詞、形容詞或任何修飾謂語意義的東西
我們將用 ChatGPT 之 GPT-4 來執行 SRL 實驗，其特色為：
- 它是無語法的，這意味著它根本不依賴語法樹或規則，這種方法是從經典人工智慧到生成模型的典範轉移，產生模型偵測序列中的統計模式，但完全不學習規則，這些規則是透過統計訓練隱含的，而不是明確的
- 響應不是預先設計的，並且保持隨機性，這意味著我們將得到一個最可靠的（就像任何人工智慧模型一樣）輸出，但不是每次都得到相同的逐字輸出，這種隨機的行為使得最近的 LLM 變得非常像人類
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