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Learn AI 不 BI
2025/03/22
AI說書 - 從0開始 - 358 | 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「A cup of coffee, please」,並使
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Learn AI 不 BI
2025/03/21
AI說書 - 從0開始 - 357 | SRL 範例
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。 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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一語在生活
2025/03/21
AI繪圖復刻實戰:從零開始,重現日式唯美櫻花圖
這篇文章記錄了作者使用AI繪圖工具,嘗試復刻一張在C站看到的圖片過程。 文中詳細描述了原圖的特徵,以及通過調整提示詞、添加LoRA模型等方式,逐步改善生成圖像與原圖差異的步驟。 最終,成功地復刻了圖片的主要元素,並分享了心得體會與相關連結。
含 AI 應用內容
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柚子
1 天前
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我現在都會先把題詞弄完,然後丟給gpt,再用他生出來的題詞,去生成效果會在更好 通常生成的時候我會區分五大主軸 主題 場景 人物衣服或造型 氛圍 跟筆觸的顏色之類的~ 我的方式給你參考看看😁
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一語
發文者
1 天前
柚子 非常感謝分享心得😆
Learn AI 不 BI
2025/03/20
AI說書 - 從0開始 - 356 | SRL 範例
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。 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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Learn AI 不 BI
2025/03/19
AI說書 - 從0開始 - 355 | SRL 範例
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。 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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Learn AI 不 BI
2025/03/18
AI說書 - 從0開始 - 354 | SRL 範例
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。 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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Learn AI 不 BI
2025/03/17
AI說書 - 從0開始 - 353 | SRL 視覺化
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。 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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Learn AI 不 BI
2025/03/16
AI說書 - 從0開始 - 352 | SRL 定義
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。 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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Learn AI 不 BI
2025/03/15
AI說書 - 從0開始 - 351 | LLM 管理與考慮因素
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。 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
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Learn AI 不 BI
2025/03/14
AI說書 - 從0開始 - 350 | 第十二章涵蓋範圍
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。 我們將使用搭載 GPT-4 的 ChatGPT Plus 來運行從簡單到複雜的範例,接著,我們會安裝 OpenAI 並向 GPT-4 解釋我們對模型的期望,我們會在 G
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