AI說書 - 從0開始 - 369 | 使用 ChatGPT API 執行 SRL 之範例
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。
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:Now, ice pucks guys!"
text = dialog(uinput)
print("Viewer request", uinput)
print("ChatGPT SRL:", text)
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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你有沒有發現，人生中總有幾種人讓你忍不住多看幾眼？
不是因為他們長得特別帥、家裡特別有錢，而是他們總能在混亂中找到方向、別人都沒看到的地方發現機會
甚至，你還來不及反應，他們已經在前面三步了。
這種人，你可能以為是「天才」。
但其實，他們只是「開啟了某幾種特別的能力」。 而這些能力，
從根本上說，我們之所以是我們，是因為在某個無法控制的瞬間，另一個真實存在的人回應、拒絕或重新定義了我們。AI 只會永恆地迎合我們的期望，卻無法真正突破我們的自我界限。
如果我們完全隔絕於傷害與干擾之外，我們是否同時也喪失了成為真正「人」的可能性？
Elon Musk於Tesla全體員工大會上，分享了Tesla的未來藍圖，涵蓋電動車、自動駕駛、可持續能源、人形機器人Optimus等，最終願景為實現物質無虞的未來。演講重點提及Tesla的生產成就、工廠擴展、電池技術、自動駕駛技術及AI發展，以及Optimus人形機器人的生產計劃和市場潛力。
我寫小說，也畫畫，剛好方格子正在進行討論 AI 的話題，就來聊一下我自己怎麼運用 AI 的吧。
首先，我並不喜歡直接用 AI 生成的東西取代人工創作，如果可以的話，我會儘可能自己手工創作，因為我使用 AI 的技能並不好，只會跟 ChatGPT 聊天而已。我的經驗是，他創作出來的內容，其實不容易符合
本文探討AI筆記工具的優缺點、選擇建議及未來趨勢，比較NotebookLM、OneNote+Copilot、Notion AI、Obsidian+GPT插件和Palantir Foundry等工具，並強調安全注意事項及個人需求評估的重要性。
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延續xxxx，ChatGPT 產生的程式，我們將它匯入 Colab 執行看看 ( Colab 使用教學見 使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 0
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延續 xxx ，ChatGPT 除了產生程式周邊的文字描述，事實上它還會回覆程式語法的指令 :
!pip install scikit-learn
import nu
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ChatGPT 在 2022 年底和 2023 年初突然成為主流，震驚了世界，數以千計的任務被提交給這個令人難以置信的生成式人工智慧模型，帶有 GPT-4 的 Chat
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想要操作ChatGPT，我們可以參考OpenAI的範例：
https://platform.openai.com/examples/default-sql-trans
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我們已經在AI說書 - 從0開始 - 30中，陳述了AI專案選擇系統的重要性，可以是Hugging Face、Google Cloud AI、ChatGPT/GPT-4
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延續AI說書 - 從0開始 - 25示範了ChatGPT程式的能力，同時在AI說書 - 從0開始 - 26靠ChatGPT產生Decision Tree程式，現在我們來
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延續AI說書 - 從0開始 - 24示範了ChatGPT程式的能力，現在我們繼續做下去。
Train a decision tree classifier mod
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延續AI說書 - 從0開始 - 23示範了ChatGPT回答的能力，現在我們來看看ChatGPT撰寫程式的能力。
嘗試問以下問題：Write a detailed
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延續AI說書 - 從0開始 - 22解釋Foundation Model與Engines意涵後，我們來試用看看ChatGPT。
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