AI說書 - 從0開始 - 359 | SRL 分析極限 (舉例)
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。
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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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？
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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總結一下目前有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 103：資料集載入
AI說書 - 從0開始 - 104：定義資料清洗的函數
AI說書 - 從0開始 - 105
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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：
# load Eng
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延續 AI說書 - 從0開始 - 102 說要窺探 WMT 資料集，以下著手資料集下載程式：
import urllib.request
# Define the
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以下陳述任務 (Task)、模型 (Model)、微調 (Fine-Tuning)、GLUE (General Language Understanding Evalu
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從 AI說書 - 從0開始 - 37 到 AI說書 - 從0開始 - 70 ，我們完成書籍：Transformers for Natural Language Proc
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先做個總回顧：
Transformer 架構總覽：AI說書 - 從0開始 - 39
Attention 意圖說明：AI說書 - 從0開始 - 40
Transfo
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目前我們已經完成：
Single-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 52
Multi-Head Attention 數學說明：AI
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Transformer模型驅動的人工智慧正在將無所不在的一切連接起來，機器直接與其他機器通訊，人工智慧驅動的物聯網訊號無需人工干預即可觸發自動決策。 自然語言處理演算法
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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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