三分鐘學AI (2)
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這頻道將提供三分鐘以內長度的AI知識，讓你一天學一點AI知識，每天進步一點
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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。
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：
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 = "Perfo
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uinput = "Perfo
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uinput = "Perfo
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uinput = "Perfo
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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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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
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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「A cup of coffee, please」，並使
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接著我們使用一個較難的句子「Now, ice pucks guys!」，並使用 ChatGPT 之 GPT-4 分析如下：
首先要求 GPT-4 回答以下問題：
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延續我們在 AI說書 - 從0開始 - 354 | SRL 範例 與 AI說書 - 從0開始 - 355 | SRL 範例 使用的範例句子「Did Bob really
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延續我們在 AI說書 - 從0開始 - 354 | SRL 範例 使用的範例句子「Did Bob really think he could prepare a mea
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我們使用句子「Did Bob really think he could prepare a meal for 50 people in only a few hour
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視覺化 Semantic Role Labeling (SRL) 語義角色標註可以加速對句子的理解，以句子「Marvin walked in the park」為例，其
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Semantic Role Labeling (SRL) 語義角色標註對人類和機器來說都同樣困難，然而，Transformers 模型已經將我們帶到了超越人類基準的顛覆
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語義角色標注 (SRL) 提供了每個詞在句子中角色的增強訊息提取，這些提取的訊息可以改善翻譯、摘要等自然語言處理任務 (NLP)，一個能理解詞語語義角色的模型將提供更高
