AI說書 - 從0開始 - 96

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。

延續 AI說書 - 從0開始 - 93 介紹了 The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA)，其核心思想為：如果該句子在語法上不可接受，則該句子被標記為 0，如果該句子語法上可以接受，則該句子被標記為 1。

在 AI說書 - 從0開始 - 94 介紹了 Stanford Sentiment TreeBank (SST-2)，其為電影評論，可以對 0（負面）到 n（正面）範圍內的情緒進行分類。

在 AI說書 - 從0開始 - 95 介紹了 Microsoft Research Paraphrase Corpus (MRPC)，從網路來源中提取句子對，根據兩個密切相關的屬性對每一對進行註釋，以指示句子是否等效。

今天來介紹 Winograd schemas，訓練集是英文的，但是，如果我們要求 Transformer 模型解決英法翻譯中的代名詞性別問題，會發生什麼事？法語具有語法性別（陰性和陽性）。

如果想要感覺 MRPC 的能力，可以使用下列程式載入模型：

from transformers import pipeline
translator = pipeline("translation_en_to_fr", model = "t5-base")

接著使用以下資料進行測試：

print(translator("The car could not go in the garage because it was too big.", max_length = 40))

測試結果如下：

Transformer 偵測到「it」指的是「car」，該詞是陰性形式，elle 在法語中的意思是“她”，這是其翻譯的陰性形式，男性形式將是 il，這意味著他，grosse 是「big」一詞翻譯的陰性形式。