三分鐘學AI (2)
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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。
本章節的內容需要從 Hugging Face 中載入 T5 模型，有鑑於此，我們首先登入頁面： https://huggingface.co/models，如下所示：
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Raffel 等人於 2019 年保留了大部分原始 Transformer 的架構和術語，然而，他們強調了一些關鍵方面，並且對詞彙和功能做了一些改變，以下列表包含了 T
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Raffel 等人於 2019 年專注於設計一種標準的輸入格式，以獲得文本輸出，Google 的 T5 團隊並不打算嘗試從原始 Transformer 衍生出的新架構，
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我們可以用一句話來表達 T5 模型要執行的項目：
統一的輸入格式導致 Transformer 模型無論要在 T5 中解決哪個問題，都會產生結果序列，許多 NLP
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花一點時間思考一下 AI說書 - 從0開始 - 375 | Transformer 革命背景 的內容，看起來似乎很簡單，然而，花了35年以上的時間，才推翻了圍繞著 RN
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Google 的 NLP 技術革命始於 Vaswani 等人，原始 Transformer 始於 2017 年，它把我們從 NLP/NLU 的石器時代帶入了 21 世紀
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我們將比較 T5 和 ChatGPT 進行摘要的不同方法，目的是理解每個模型學習摘要的方式，而不是斷言其中一個模型的表現優於另一個。選擇哪個模型將取決於 NLP 項目的
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在前七章中，我們探索了幾個 Transformer 生態系統的架構訓練、微調和使用，在第 7 章「ChatGPT 的生成式 AI 革命」中，我們發現 OpenAI 已經
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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：
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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
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uinput = "Perfo
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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
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為了後續使用方便，以下先定義一個對話函數，方便後續可以直接呼叫使用：
def dialog(uinput):
role = "user"
line = {"rol
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我們已經看到 OpenAI 的 ChatGPT 和 GPT-4 使 LLM 在各種任務（包括 SRL）上取得了進一步的進展，因此，通用 LLM 不一定需要明確學習文法，
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SRL 具有動詞依賴性，語法分析包括句法、詞形變化以及短語或句子中單字的功能，術語 “語義角色標籤” (Semantic Role Labeling, SRL) 具有誤
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SRL 預設句子包含謂詞，通常是一個錯誤的假設，分析句子不能只基於謂語分析，以下為一些事實的陳述：
SRL 謂詞分析只有在句子中有動詞時才起作用
SRL 謂詞分析無
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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 t
