閱讀英文科技論文技巧 | 我把英文與AI科技整合為一門學科 | 英文文法 | 英文寫作 | CNN英語 | 英文 | 多益 | 英文文法

各位觀眾現在我們就來在網路上隨便找一個 有關於 AI AI 的論文 我們選一個精華的句子 來研究一下 我們就找到這個史丹佛大學的 Hallucination Fluid 就是免於受到幻覺 的影響 進去之後 我們就以這篇論文來研究 英文來幫助我們理解 比較高級高尚 有品質的英文句子 我已經把這篇文章下載下來 然後我們選一個比較好的 代表性的 看起來文週週氣洋洋的 高品質的英文句子 今天我們要探討的是 Hallucination Fluid Hallucination 就是幻覺 免於受到幻覺幹擾的 相關的 句子 我們從這邊尋找 很快 這邊 不見了 我們就以 這篇論文的 這個句子先開始好了 關掉一下 Highlight 把它關掉我纔能夠複製 這句英文句子我們先念念看到底在講些什麼 他就說 With retrieved document in hand, the second step of generation involves providing those documents to an LLM along with the text of original query Allowing LLM to use the both To generate response, many RAC systems involve additional pre- and post-processing of their input and output 一直到這邊 Retrieval and generation are the hallmark of a RAC pipeline 我們先把它複製下來 然後我們到我們的 程式裡面看一下 就是我們上次 講的一個簡單的程式我們把它放到 一個變數叫text sentence的 變數上面複製過來就可以了 然後我們就可以這個程式就會馬上幫我們分析 因為這邊需要 要在同一條line上所以我把它修正一下 一定要在同一條線上 不能分多行 對程式來說他需要這樣子分析 還有嗎這麼長 還真長 應該沒有了吧 好沒有了 這樣他就不會出現紅字完全正確 我們在執行這個程式之前我們必須 上次還沒有講到今天再補充說明我們必須因為我們今天使用的是 史丹佛大學的那個叫做什麼 史丹佛大學的call NLP AI文法分析工具 我們今天使用這個我們必須要驅動它它是一個 我是從網路上下載下來之後 你要驅動它嗎所以我們怎麼驅動呢 你先到我們程式裡面看我做了一個筆記在這邊 我把這個下載下來的史丹佛這個程式庫呢 安裝在我的C槽 安裝在我的C槽下面的史丹佛call call NLP點點點這麼長的檔名 我們就把先我們必須要到我們的 命令列 指向 我們的C槽這個檔案下面 好我們看我們的命令列 命令列就是你可以在搜尋裡面找到 這樣子命令 十一次支援 好你就把剛才的 那個路徑貼過來說CD號change directory 改變到這個 這個路徑上 執行 然後再再複製一個 就在執行我們的一個java程式 就可以了 複製 把這個 java程式的指令 貼在這邊執行好這個啟動這個NLP 伺服器 我們安裝在我們的電腦上了 他表示說我們已經啟動了就會出現這樣子的一個 一個字串號我們不用管他已經啟動了 這樣我們就可以來用我們的程式 就會靠他 他是他是之前訓練好的所有英文句子 我們只要把任何一個英文句子呢不管他有多難 高品質的英文句子多文言的英文句子放在這邊 他就會自動幫我們分析文法 我們執行看看 執行 出來了 看一下 這麼長 可以用 滑動滑鼠這樣看就可以了因為太長了 我們重點是在哪裡呢這個 這個樹狀圖對我們有什麼好處呢他是說 我們從這邊開始一個個來 with the retrieved document in hand 這邊加一個逗點 他就說這個呢整個就是一個介系詞片語 PP呢 用來修飾 後面的動詞他這邊就會有一個 這邊有一個主詞還沒先講主詞在這邊 主詞是一個名詞片語名詞片語有分成 The second step of generation 這個of generation又是一個介詞片語修飾前面的名詞 然後整個動詞呢是involve 好先這樣子先 先到這邊為止好了 我們 到我們的窩裡面 我們先用我們的傳統 臺灣的英文教學 的方法 先大致瞭解一下 然後我們再 比對 這個最先進的AI Stanford大學提供的 程式庫 做個比較 然後我們會發現一些問題如何去理解這些 英文句子呢我們可以 就可以深刻的體會出來了 直接到我們的窩檔案把他的句子 把剛才的句子貼過來 貼的還不錯貼到這邊 放大一下 我們剛才講到這前半段這邊 with the retrieve retrieve document in hand 好針對這個部分我們來做一個簡單的分析 就把它貼過來 我先用個虛號 免得不要到時候跟剛才混淆在一起 這是什麼意思呢 with the retrieve document in hand 就是說 retrieve就是什麼取出 in hand就是用手去取出來 就是手取出手上的文件 之後會怎麼樣 啊如果我們把它還原回去的話 啊我們這邊先先做個研究就是說 這個in hand in 是介系詞大家都知道嗎 hand 是名詞構成一個介系詞片語啊 構成一個介系詞片語 然後我們就可以怎樣介系詞片語有兩種 可以當副詞片語用可以當形容詞片語用 這邊當形容詞片語用為什麼呢 因為他document是名詞啊 所以介系詞片語在這邊是當 形容詞片語用 就是前面的名詞document 所以在我們理解這句英文的時候 這個這個部分 我們在理解這部分英文的時候 我們就要照著這個箭頭去思考啊 就是說 在手中的這個文件 我們要翻成這樣因為照著箭頭講 hand 是手嘛 in 是在什麼裡面 在手上的文件啊 取出 啊在手上取出的文件 好我們把它還原成句子的話 比較好理解哈 好這個是因為比較 文週週好他的源頭呢 我們可以想像成說我們 隨便加個主詞我們呢 retrieve retrieve 好他用過去式 我們這邊假設我們用過去式 we retrieve document document document 大家都知道嗎這文件 in hand 對不對依據我們的 樹狀剛才的那個樹狀結構圖啊 樹狀結構圖告訴我們什麼事情呢 嗯在這邊 pp in hand 介系詞片語當形容詞片語 用就是前面的 document 所以 np 會等於 np 加 pp pp 是修飾他的啊 就是因為這個文法結構 也 這個 ai 程式也可以告訴我們 啊這個文法思路是這樣來的 好我們傳統的英文教學告訴我們說 in hand 介系詞片語當形容詞片語用 因為這邊是名詞所以是修飾 document 而在我們的 ai 程式裡面 啊也告訴我們啊他分析出來是 pp 放在 np 後面 in hand 倒過來修飾 document 的意思 好 然後我們把它 還原成一個句子的話 我們可以說 we retrieve document in hand 好我們來試驗看看 我們問 chair gpt 看他是把這個 in hand 呢 做怎麼處理 啊來協助我們理解就是說 我們不只要用 英文的理論 還有英文的 ai 程式來幫助我們理解 我們再利用我們所理解的知識呢 再問 chair gpt 再問 chair gpt 這個 這個網路聊天機器人 看他會做什麼反應 來驗證這樣我們對我們頭腦 就會怎樣反覆的去思考這些問題 在下次造句寫英文句子或者看 比較難的英文句子的時候 尤其在文文書 或者是 在公司上班一些國外引進的高科技文件 你就會發現到 原來是這麼樣的一個原理 好我們來試驗一下 好我們到我們的 chair gpt 按下去 chair gpt 進去 好進入 chair gpt 之後我們就 pass 進去 我們剛才沒有複製 我們先複製 我們是要故意 對 chair gpt 找碴 故意問他問題 然後看他會不會回應我們的理論 說這個影片是修飾前面的名字 document 這樣子就更增加我們的印象 更理解我們所學的知識 比較鞏固 好這邊有個四方形 好我們就故意問他說 請翻譯成 因為我們這邊是臺灣 所以就說繁體 好這樣就可以了 enter 我已經取回文件 他把這個影片 大家注意到沒有 他把這個影片也省略掉了 省略掉了他不翻 沒有把這影片的那種感覺翻譯出來 我已經取回文件 但是這個影片他沒有說取回什麼文件 我們這邊是說取 我已經取回手上的文件對不對 好我們這個時候就可以找到 找到 chair gtp 的弱點 我們就反饋來問他我們就說 請問 你 為什麼 你為什麼 沒有 把 影片照抄 影片 的 意思 翻譯 出來 那 看 chair gtp 怎麼講 你提到影片 可以翻譯為 剛才翻譯 剛才的翻譯確實忽略了這部分 你看到他忽略了 重新翻譯後的版本是什麼呢 我們已經把文件 取回 在手中或我已經取回手頭上的文件 看到沒有這個 這個後面就翻譯的比較通順了 前面這個 是沒有那麼通順的中文你看 他就是照我們的文法規則 才會翻譯這麼通順的 這樣會更加完整替表達原句的意思 看到沒有 我們已經取回手頭上的文件 我把它複製下來 到我們的 word 裡面 詳加解釋 啊這就是 chair gtp 幫我們翻譯的 你看到沒有 chair gtp 有沒有遵照我們的文法規則 我們已經取回已經取回 啊retrieve 就是取回 取回是過去式我們已經取回 在手 在手上的文件看到沒有 手頭上的文件 我把它用的 啊用用黃色好了 看到沒有 手頭上的文件 影片手頭上的文件 印介系詞加名詞構成形容詞片語 倒過來就是前面的名詞 我們理解成中文的時候 也是要這樣子去理解 我們取回手頭上的文件 手頭上的文件 看到沒有 完全依照 史丹佛大學 AI 分析的原理去進行 np 等於 np 加 pp np home 加 pp in hand pp 就是暗示的修是前面的名詞 document 對不對 好我們繼續 好看下一個 我們這邊講什麼 the second step of generation involve providing those documents to LLM along with the text of original query 哇太長了 我們到這邊先逗點前面先 先解決前半段 好我們複製下來 好複製下來了 我們繼續講 這邊就是這個句子的主詞是 the second step step 是名詞 整個句子的主詞在這邊 step of generation 介系詞片語當形容詞片語 修是前面的 step 他說生成的第二步驟呢 就涉及到提供 把 把這些 把這把這些文件呢 those document 提供給 大語言模型叫LLM 然後又說along with 這個時候 我們偷看一下我們的 AI 他如何畫這個文法 樹狀結構圖 我們透過那個樹狀結構圖 就可以幫助我們理解 這句英文或者是把它翻譯成這句 中文的原理是什麼 好我們看一下 我們樹狀結構圖號非常好用 然後這邊的 second step of generation 他是說這個是個 NP 是一個主詞主詞後面加動詞 vp vp 裡面又分成 哦我們看這部分的樹狀 號就好 啊裡面又分成紫紫樹狀 他說 providing the document to LLM 你看 along with the text 啊一直到這邊後面呢 他 ad vp 就是說他就是一個 這個介系詞片語呢 就是一個副詞片語 修是 前面的什麼動詞 providing 把那些文件 和 along with 就是號碼 和那些原始的 詢問的文字呢 文件還有原始詢問的文字一起 提供給大語言模型 好 我們 我看 我把它複製下來 貼到 word 裡面這樣子會更清楚啊 就不用整個大家看這個太長了啊 我們只要貼到 貼部分就可以解釋了 好我們用試試驗看看 好我們 啟動抓圖軟體 那 哦我們只要抓取這部分 貼到 word 裡面 大家眼睛看清楚一下 好 我們到 word 裡面了把它貼過來 哦實在是太長我們縮小一下 哦 好吧我把它到一起移動到下一頁 好這樣子大家就清楚了 大家比對的這個 史丹佛大學的書狀結構圖 我們來看一下我們的原句英文啊 原句英文這邊 along with the text of original query 啊我們用一個顏色來 區分 啊那黃色好了 這要怎麼講呢 這要說 我們呢提供 providing 是提供啊 提供這些文件 those document 和以及這個 原始 詢問的文字一起提供給大語言模型 所以我們翻譯的時候要把這個 along with 翻成 中文的漢或語啊 就是說我們將這些文件 和 這個 詢問的文字一起提供給 lom 大語言模型 啊看到沒有 他這個是就是說 along with the text of original query 副詞片語 就是前面的動詞 providing 啊 對他來對整個句子來說他是動名詞 可是對他來說他是一個動詞啊 所以動詞可以就是 這是這七字片語當副詞片語 就是這個 providing 我這邊畫一下箭頭好了 所以呢 我把他這樣子 啊 然後畫底線 然後這個彎過來 就是這個providing 我這個線拉拉不上去 除非我把它解開 啊取消這樣就可以拉上去了 那我們針對這個箭頭呢 我們把拉上去一點點 哎呀是歐 好 就是說along with the text of original query 依據這個文法分析圖 你看along with 這個整個是一個 pp 啊 來修飾前面的providing 來修飾前面的 providing 在這邊 哎 哦等一下等一下 這個在大語言模型來說他 他把它想成是修飾 前面的 llm 因為介系詞片語可以當形容詞片用 來修飾 我把先我把先暫時先這樣講啊 來修飾他 因為他是介系片語嘛 前面有名詞嘛 也可以修飾 llm 可是這翻譯成中文的時候翻不出來啊 你總不能翻譯成說有著 詢問文字的大語言模型呢 所以他就用我們就 就把要把他想成整副詞片語修飾providing 這樣子的話我們的中文才會通順 他是這個原理這個道理啊 好我先把大字的 哎不見了好 就是說他的型 感覺是這個介系 介系詞片語修飾這個lm沒有錯 可是你照他的箭頭這樣子翻的話 這個中文會很不通順 所以我們現在又要用到另外一個AI程式 就是我們的 space 我們先把這個程式先停掉 還有另外一個上次也講過 就是 這個space 放大一下 也是很簡單很簡短的 我這邊已經貼好了 我這邊曾經貼好做過試驗 好我們執行一次就知道了 好 這是用space的 他是一個可以看他的叫做什麼 dependency tree 是不一樣的好執行 好出來了 大家看到沒有 他這個是一個dependency tree 他是說這個整個句子分析的時候 我們要找到 哦太長了 我把它縮小一下 我們剛才講到哪裡 我講到這個providing 你看這providing的箭頭 一直直直直到後面 看他直直到哪裡去 啊我們要講這個along with 他說prep 就是說這個整個介系的片語呢 他指向了 along with the text怎樣 這我們剛才說過的text of the original query 他整個箭頭指向過來就告訴我們說 剛好碰巧就說這個時候翻 照他的順序來翻譯成中文就比較通順了 啊是說 提供這些文件並且還提供了這個 文字給大圓模型 然後我們這個時候又要翻成並且 然後我們回到我們的world看一下 所以這個是史丹佛畫出來的 柱狀結構圖他選擇 along with text of original query 介系詞片語用可以當副詞 可以當形容詞就是前面名詞 但是翻譯成中文不通順 所以我們在spacy的講法 他也可以說成說 副詞片語後面的這個 副詞片語 他把它當做副詞片來修飾這個動詞 這個都上中文呢就比較通順了 好這個是spacy的版本 這個是spacy的版本 這個是用dependency tree 這兩種都對 只是說我們這個時候要理解中文的話 我們必須用選擇spacy的版本 啊這個是史丹佛的版本 版本這樣大概瞭解一下 然後我們也把它那個圖複製過來 這樣大家回家纔能夠有所體會 可是這個太長了 我看能不能縮小 哇 哇這已經縮到底了嗎 啊勉強 再把它放大一點太小了又不行 好就這樣子 把它複製過來貼過來 好 大家可以看一個比對 這邊就可以放大 這個providing這個東西 他指的介系詞片語是 along with along with the text original 而這個史丹佛指的是 這個介系詞片語 當形容詞片語用修飾LAM 這個介系詞片語也可以當副詞片語 用修飾providing 然後這兩個版本都對 但是我們要理解 理解成中文的時候 我們選spacy的版本 因為碰巧這樣子就比較中文 中文是照著這個順序說出來的 好我們可以 問切記憶體 切記憶體來考導他 我們可以 問問切記憶體說 我把它複製過去好了 這是 那這個就 可以關掉了 好我們在這邊回到切記憶體 我們就把那個句子複製過去 然後我們問他說看 the second step of generation involve providing those document to LLM along with the text of original query 好我們就可以問他說 嗯問切記憶體說 好我們先裝傻之後請叫他翻譯成 中文再講 就是也就是說叫他理解成中文的意思 翻譯 成 繁體 生成的第二步涉及將這些文件你看到沒有 他就是使用我們的spacy的版本 涉及將這些文件連同原始查詢的文字 一起提供給大語言模型 好我把它複製過去 複製到word裡面 看這就是切記憶體的切記憶體 對這句英文的理解 他使用的是 spacy版本 因為這個時候中文比較通順 你看生成的第二步 生成的第二步主詞涉及到 將這些文件 還有連同原始文字 中文 中文繁體叫文字 文字 涉及到將這些 文件連同原始查詢的文字 這個東西一起提供給大語言模型 就是你只要看到providing those document 然後點點點along with 你叫翻譯成 提供這些文件 還有這個文字給大語言模型 好我們來問切記憶體一些問題 我們是說 他既然知道用spacy的版本 來翻譯這樣我們中文就很通順了 然後我們可以反 反制他說 嗯 我們剛剛講的那個 我的裡面 可不可以 我剛才說 依據stanford的版本 好我們複製一下依據stanford的版本 他 along with text of credits shows lm 好我們問他 我們問切記憶體說我啊 我 剛才 使用 stanford版本 的 nlp coi code 那是叫 他的全名叫什麼呢 確認一下 他的全名是叫做 co nlp o n l p 我剛才使用stanford版本的co nlp 發現 哎幹這要停掉 發現什麼 發現 其 入 狀 圖 顯 是 顯示什麼這邊照照過來 顯示 along with the text of original query 是來修飾 lm 顯示 along with text of original query 剛 行 容 時 電 語 用 修 是 修飾哪一個字 修飾 lm 好找過來 快完畢了 修飾 lm 看 你 這 去 翻譯 月 是 當 做 不持片語 不持 片語 修 是 說 i 點 啊 太長了我只要問到這邊就好 我看他有什麼反應 感謝你的指正 根據你使用的stanford co nlp的解析結果 along with the text of original query 在句中確實是做形容詞片語修飾 lm 而不是副詞片語修飾 providing 考慮到這一點 讓我重新調整翻譯 將它符合句子的結構 我看看怎麼調整 生成的第二步是將文件與原始查詢的 文字一起提供給不是一樣嗎 準確反應了 這個就是他 他 他亂講號 好 那這個就是開始亂寫了 然後呢 所以我們 所以我們就知道說 原來chipt還不如我們 我們已經用兩種 就是文法分析的結構 切記畢竟他不知道 你看這邊開始胡言亂語了 然後我們回到我們的我繼續後面 我們剛才講到哪裡了 啊後面 allowing lm 他這為什麼加ing呢 就是表示同步 當一個英文句子 上面也前面已經有了一個 動詞的involve 後面又一個動詞他加逗點 逗點加ing呢 他是可以表示同步 就是說並且 來允許lm使用兩者 就是使用什麼文件 還有查詢的文字呢 產生回應 to generate a response 產生回應 然後我們這樣子的話 我們來考驗 我們來利用chipt來幫我們做一些 好提看看 就問chipt說 請 依據 上面 句子 依據上面句子呢 列 第 二個 動詞 a l o w allow 變 成 了 現 在 分詞 變成了這個是 變成了 都名詞了 變成了lm lm 現在分詞變成了現在分詞lm 請 解 是 或 原理 先先叫他解釋一下原理好了 在這個句子中 第二個動詞l變成了lm 這涉及是分詞構句的用法 分詞構句可以簡化句子的結構 好我們看一下很快 好本來是兩個句子 他改成this allow lm怎樣 兩個句子合併成一個用分詞構句 第二個呢就要加ing 好 沒錯我剛纔是說表同步做分詞構句 因為我們要翻譯成中文 必須要加一個說並且允許怎樣怎樣啊 我們這邊再來給chipt一個考驗 好請 將 上列 原理 啊我們把原理好了 我把 原理 變成 一個 多義 看看 考題 好我們試驗看看會有什麼效果 當然這裡是一個根據你的 分詞構句原理設計的多義考題 我們看看哈他題目沒有出正確 他這邊出現一個空格 這個 allow 到底是用 動詞呢 然後還是用現在分詞 然後你還是用過去是 allow 呢 答案是 allowing 啊他故意出一個多義的考題好哎 這不錯啊這個題目出的是正確的 所以你們可以看到 啊大家考多義的人可以知道啊 他出題的時候 這個空格到底是用 allowing 還是 allow 還是 allow 還是 allow 呢 他這邊有幫你解釋了 allowing 是正確 因為他形成現在分詞片語 提供了額外行動的資訊 使用 allowing 是簡化的句子 可以連接兩個句子 啊 大家知道這原理了吧 好我們現在繼續啊 我們繼續看 啊這邊的 many rec 大家知道就是那個現在最熱門的 叫做 提取的那個增強 生成系統啊 就是我們給他 大圓模型給他額外的文件 讓他對這個額外 額外的一件進程 他不需要經過訓練就可以抽取 我們現有的知識 讓他來來作為回覆的資料 啊這個是他的解釋的不用看 additional pre and post processing 就是額外的 對他們的 layer input and output 對他們輸入輸出的額外的 怎樣 前處理後處理叫 post processing 就是後處理 然後我們就控掛弧 我們不要看我們直接看 but retrieval and generation are the hallmark of a rough pipeline 就是說 解鎖retrieval 翻成解鎖 解鎖和生成呢 就是 rag 流程的這個 標誌那什麼意思呢 就是他的核心 特徵啊 字過來 就可以把它想成說這是一個 解鎖 而 生成啊這個 retrieval and generation 就是 解鎖和生成 是 這個 rag pipeline 是管線 我們翻成流程就可以了 是 rag 因為在中文繁體說成流程會比較通順 是 rag 流程 的 標誌 如果你這樣翻成中文的話 比較硬生 硬生生的不知道這標誌是什麼意思 所以我們把它改成 給他美化 我們就說 前面是一樣我們就複製 就是說解鎖和生成是 rag 流程的 核 心 核心什麼 解鎖和生成是 rag 流程的核心特徵 那他是一種特徵 新特徵 這樣子中文就很 很順了對不對 好 我們現在已經40多分鐘了 我們講解到這邊 我們今天針對 英文南句英文論文的南句 做一些徹底的理解 讓大家理解到說真正的英文南句是要這樣子去理解的 我們透過兩個 兩種樹狀結構圖來幫助我們理解 也幫助我們 透過我們也利用 Chair GPT 來跟我們對談 我們得到了一些很豐厚的 收穫 希望 這些對大家有利 好 我們今天就上到此 好 拜拜