AI說書 - 從0開始 - 364 | 使用 ChatGPT API 執行 SRL 之範例

更新 發佈閱讀 1 分鐘

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。


重點關注 GPT-4 回應的邏輯,如果標籤和解釋符合邏輯並且符合您的需求,則結果可以被認為是令人滿意的,如果沒有,那麼特定於任務的模型(例如 BERT 模型)可能是您專案的更好解決方案,然而,所有 LLM 都具有隨機特徵,因此您可能仍然會得到可變的回應。


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 = "Perform Semantic Role Labeling on the following sentence:Did Bob really think he could prepare a meal for 50 people in only a few hours?" 
text = dialog(uinput)
print("Viewer request", uinput)
print("ChatGPT SRL:", text)


結果為:

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