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。
SRL 依賴謂詞，SRL 僅在提供動詞時才有效，但數以百萬計的句子不包含動詞。
接著我們使用一個較難的句子「Q：How did you get to work today ? A： Subway.」，並使用 ChatGPT 之 GPT-4 分析如下：
首先要求 GPT-4 回答以下問題：
結果為：
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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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2025/04/04
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從 AI說書 - 從0開始 - 349 | 第十二章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 369 | 使用 ChatGPT API 執行 SRL 之範例，我們完成書籍：
2025/04/04
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2025/04/03
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以下提供範例，搭配於 AI說書 - 從0開始 - 363 | 使用 ChatGPT API 執行 SRL 之對話函數撰寫 建立的函數：
uinput = "Perfo
2025/04/03
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2025/04/02
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目前我們已經有資料集在 AI說書 - 從0開始 - 103 ，必要的清理函數在 AI說書 - 從0開始 - 104 ，現在把它們湊在一起，如下：
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延續 AI說書 - 從0開始 - 86 提及 SuperGLUE 任務清單，當中會包含以下欄位：
名稱 (Name)：經過微調的預訓練模型的下游任務的名稱
標識符
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Attention 意圖說明：AI說書 - 從0開始 - 40
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Single-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 52
Multi-Head Attention 數學說明：
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已經在AI說書 - 從0開始 - 12以及AI說書 - 從0開始 - 13中見識到TPU的威力了，現在我們把參數放大到真實大型語言模型的規模，看看運算時間的等級。
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