Prompt
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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。
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
掌握 Prompt 技巧、成為真正的 AI 詠唱師，能幫助我們預防並化解生活中的諸多遺憾。這不僅是技能的提升，更是一種在數位時代提升生活品質的必要能力。
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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
