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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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由新到舊
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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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
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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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近幾年來，Transformer 模型的進展超過了過去一代的自然語言處理 (NLP) 發展，以往的 NLP 模型會先訓練理解語言的基本語法，再進行語義角色標註 (SRL
