之力必看攻略

活動當天，包括田中鎮長洪麗娜、北路社區理事長田春蓮、重愛幼兒園陳嵐儀園長等都加入華山「愛老人」行列，一起投下「愛心幣」助孤老，洪麗娜也呼籲各界，能夠一起響應，幫助華山愛心年菜，只要一枚銅板，就能幫助到所有需要幫助的孤老們。 華山基金會彰化田中天使站長李翠婷表示，因為疫情通膨影響萬物齊漲，各界捐款意願銳減，華山「愛老人 愛團圓」公益計畫，邀請大家支持2023年，孤老到宅服務經費及愛心年菜，發起「一『幣』之力 「銅」助孤老」，浥注各鄉鎮的愛心天使站，助老團圓不孤單。 受到新冠肺炎疫情影響，改變了華山基金會工作站日常，不管是到宅服務、募款活動等都受到衝擊，而疫情逐漸趨緩，16日彰化田中「小田稻棧」大小朋友齊聚，透過話劇表演方式，幫助華山基金會彰化田中站募款，呼籲社會大眾，捐出銅板，一點一滴讓愛匯流成江。 溫斯洛出生於羅德島小鎮，身為水手與圖書館員之子，自小就浸淫在書香與口述故事的世界裡。

進一步 fine tune 當前任務，取得更好的結果。 之力 ELMo 利用獨立訓練的雙向兩層 LSTM 做語言模型並將中間得到的隱狀態向量串接當作每個詞彙的 contextual word repr.；GPT 則是使用 Transformer 的 Decoder 來訓練一個中規中矩，從左到右的單向語言模型。 你可以參考我另一篇文章：直觀理解 GPT-2 語言模型並生成金庸武俠小說來深入了解 GPT 與 GPT-2。 要處理指代消解需要對自然語言有不少理解，而 BERT 在沒有標注數據的情況下透過自注意力機制、深度雙向語言模型以及「閱讀」大量文本達到這樣的水準，是一件令人雀躍的事情。 學會填克漏字讓 BERT 更好地 model 每個詞彙在不同語境下該有的 repr.，而 NSP 任務則能幫助 BERT model 兩個句子之間的關係，這在問答系統 QA、自然語言推論 NLI 或是後面我們會看到的假新聞分類任務都很有幫助。

之力: 訓練該下游任務模型¶

從準確率看得出我們的分類模型在非常小量的訓練集的表現已經十分不錯，接著讓我們看看這個模型在真實世界，也就是 Kaggle 競賽上的測試集能得到怎麼樣的成績。 新增的 classifier 的參數量在 BERT 面前可說是滄海一粟。 而因為分類模型大多數的參數都是從已訓練的 BERT 來的，實際上我們需要從頭訓練的參數量非常之少，這也是遷移學習的好處。 處理完原始數據以後，最關鍵的就是了解如何讓 BERT 讀取這些數據以做訓練和推論。 因為測試集的樣本數是我們迷你訓練集的 30 倍之多，後面你會看到反而是推論需要花費比較久的時間，模型本身一下就訓練完了。 比起衝高準確度，讓我們做點有趣的事情：從 32 萬筆訓練數據裡頭隨機抽樣 1 % 來讓 BERT 學怎麼分類假新聞。

在有這些 tensors 的前提下，要在 BERT 之上訓練我們自己的下游任務完全是一塊蛋糕。 接下來沒有什麼新玩意了，除了需要記得我們前面定義的 batch 數據格式以外，訓練分類模型 model 就跟一般你使用 PyTorch 訓練模型做的事情相同。 我們的分類模型 model 也就只是在 BERT 之上加入 dropout 以及簡單的 linear classifier，最後輸出用來預測類別的 logits。 這就是兩階段遷移學習強大的地方：你不用再自己依照不同 NLP 任務從零設計非常複雜的模型，只需要站在巨人肩膀上，然後再做一點點事情就好了。 多虧了 HuggingFace 團隊，要用 PyTorch fine-tuing BERT 是件非常容易的事情。

之力: 活動時間

因此我希望接下來你能一邊閱讀一邊想像如何用同樣的方式把 BERT 拿來處理你自己感興趣的 NLP 任務。 圖中的線條代表該 head 在更新「他」（左側）的 repr. 越粗代表關注權重（attention weights）越高。 很明顯地這個 head 具有一定的指代消解（Coreference Resolution）能力，能正確地關注「他」所指代的對象。

透過 multi-head 自注意力機制，BERT 可以讓不同 heads 在不同的 representation subspaces 裡學會關注不同位置的不同 repr.。 對上通天文下知地理的鄉民們來說，要完成這兩個任務簡單到爆。 只要稍微看一下前後文就能知道左邊克漏字任務的 裡頭該填 退了；而 醒醒吧 後面接 你沒有妹妹 也十分合情合理。 要訓練好一個有 1.1 億參數的 12 層 BERT-BASE 得用 16 個 TPU chips 跑上整整 4 天，花費 500 鎂；24 層的 BERT-LARGE 則有 3.4 億個參數，得用 64 個 TPU chips（約 7000 鎂）訓練。 最近也有 NLP 研究者呼籲大家把訓練好的模型開源釋出以減少重複訓練對環境造成的影響。 BERT 是傳統語言模型的一種變形，而語言模型（Language Model, LM）做的事情就是在給定一些詞彙的前提下， 去估計下一個詞彙出現的機率分佈。

之力: 什麼是「鳳凰之力」？《X戰警：黑鳳凰》沒告訴你的原著設定：原來「黑鳳凰」跟琴葛蕾根本不是同一個人？

而最接近的 過 的出現機率只有 2%，但我會說以語言代表模型以及自然語言理解的角度來看這結果已經不差了。 BERT 透過關注 潮 與 水 這兩個字，從 2 萬多個 wordpieces 的可能性中選出 來 作為這個情境下 token 的預測值 ，也還算說的過去。 在這篇文章裡頭我不會一一介紹上述模型的運作原理，在這邊只是想讓你了解不同的 NLP 任務通常需要不同的模型，而設計這些模型並測試其 performance 是非常耗費成本的（人力、時間、計算資源）。 朝北鼻岩石[[（属性）|]]梦境世界 – 凉爽洞穴B W粗体字的宝可梦使用该招式可以具有属性一致加成效果。 “洪荒”本指混沌蒙昧的状态，特指“远古时代，洪荒世界，大荒”。

如果有時間 fine tune 整個訓練集，我們能得到更好的成果。 《明日之後》第四季：感染二度暴走本日上線 最大規模屍海來襲！ 末日生存手遊《明日之後》第四季全新內容「感染二度暴走」已於 11 月 4 日正式上線。 各種未知異象頻頻發生，面對失控暴走的末日世界，倖存者必須打贏這場艱難的守城戰，才能保護辛苦建立的家園！ 超刺激「感染狩獵」玩法，挑戰成長型怪物 開放世界末日生存手游《明日之後》，為了迎接一年一度的中秋節，在9月16日~9月29日期間推出中秋主題道具及活動，使倖存者即使在末日世界，也能體會到濃濃的節日氣息。

之力: 绵薄之力

除了本文使用的中文 BERT 以外，常被拿來應用與研究的是英文的 bert-base-cased 模型。 這篇文章會簡單介紹 BERT 並展示如何使用 BERT 做遷移學習（Transfer Learning）。 我在文末也會提供一些有趣的研究及應用 ，讓你可以進一步探索變化快速的 NLP 世界。 為了讓倖存者能盡情體驗新職業，《明日之後》在版本更新後提供了免費轉職卡道具，倖存者只需要登入遊戲即可領取。 《狂野之心》是 EA 與《真‧三國無雙》系列團隊 ω-Force 合作開發的全新狩獵遊戲，以受封建日本啟發的奇幻世界為舞台，帶領玩家踏上史詩般的冒險旅程。 遊戲中玩家將扮演造訪東之國的獵人，施展十八般武藝與古代科技獵殺狂暴的巨獸。

由於源晶可能分散在各種不同的地點，倖存者必須在不停變化的複雜場景中進行戰鬥，地形和場景將對戰鬥產生影響。 開啟強化機、尋找源晶的過程中，倖存者也將遇到各種不同的挑戰，如：解謎、逃生、跑酷、迎擊大量感染者等，總計必須通過 5 個關卡。 關卡將隨機組合，每次開啟危海尋晶任務，都將獲得不同的遊戲體驗。 在這個末日廢土世界中，玩家將面臨資源匱乏、天氣惡劣的環境，從零開始採集物資、建造房屋、製作工具和武器，並不斷升級營地，與隊友並肩作戰。

之力: 绵薄之力出处

向日种子和向日花怪在《心金／魂銀》中可以通过教授招式学会大地之力，但在《白金》中不可以。 洪荒之力的产生古书《全梁文卷六十六七录序》中曾记载道：“故洪荒道丧，帝昊兴其爻画；结绳义旒。 ”传说天地初开时，曾经有过一次洪水，几乎毁灭了整个世界，“洪荒”指的是宇宙，这是“洪荒”的最早出处。 之力 在漫畫中還有明確對這三股力量強度排行，「完全覺醒的鳳凰之力」是最強的，其次是「完全覺醒的混沌之力」，再來是「平常的混沌之力」，接著才是「平常的鳳凰之力」。 「妖精之力」是這俗稱「漫威三大力」中最弱的，但僅僅是這三力相比之下最弱，「妖精之力」在漫畫中擁有吞噬星系及任何宇宙存在的力量，甚至連最著名的「行星吞噬者」都會被它吞噬。

玩家可以獨自迎戰這些巨獸，或是在爽快的合作模式中與好友聯手出擊。 从修辞学的角度看，说话上张皇夸大过于客观事实处，名叫夸张辞。 夸张重在闸发说话者内心的真实感受，而与客观的实际情况不符，往往过分夸大原词，使得自己所要表达的意义得以凸显。 “洪荒之力”原指宇宙间一股巨大无比的力量，拥有它便可称雌世界。 但是在现实生活当中，人们动不动就说自己已经用尽了“洪荒之力”。

之力: 更新内容

有大陸網民表示，「洪荒」兩字最早出現於南朝梁武帝蕭衍命令大臣周興嗣所作的《千字文》中的這段文字「天地玄黃，宇宙洪荒，日月盈昃，晨宿列張」。 而根據清朝出版的《千字文釋句》解釋，洪荒之意為「大也，遠也」，而「宇宙洪荒」的意思指的就是「言宇宙間廣大荒遠也」。 不過有些網友指出，「洪荒之力」一詞來自於由霍建華所主演的電視劇《花千骨》，劇中的「洪荒之力」指的是「妖神之力」，在《花千骨》中有毀滅世界的力量。 根據《聯合報》報導，林麗雲表示，洪荒是神話、古文中很常見的詞，「洪」本意為大、非常的意思，「荒」則是指荒涼、荒蕪，因此「洪荒」指的是天地尚未開闢時的混屯遼闊景象。 不過針對「洪荒之力」，林麗雲表示是第一次聽到此說法，但依照洪荒意涵來解釋的話，「洪荒之力」指的是一股原始、自然、偉大的力量，也可解釋成「人在被上帝創造時的原始力量」。

我們在給所有人的 NLP 入門指南碰過的假新聞分類任務將會是本文拿 BERT 來做 fine-tuning 的例子。 選擇這個任務的最主要理由是因為中文數據容易理解，另外網路上針對兩個句子做分類的例子也較少。 隨著時代演進，不少人很自然地有了這樣子的想法，而 BERT 就是其中一個將此概念付諸實踐的例子。 BERT 論文的作者們使用 Transfomer Encoder、大量文本以及兩個預訓練目標，事先訓練好一個可以套用到多個 NLP 任務的 BERT 模型，再以此為基礎 fine tune 多個下游任務。 開放世界末日生存手機遊戲《明日之後》於今（2）日正式迎來第五季「異變之力」，新城市「方舟市」、新勢力方舟騎士團、新職業「方舟騎士」登場。 在危機重重的末日世界中，倖存者得以運用源自母體的「異變之力」，獲得強化自身的全新力量。

之力: 「鳳凰」跟琴葛蕾其實不是同一個人！

电视剧《花千骨》里的“洪荒之力”指—股非常强大的力量。 但在傅园慧口中的“洪荒之力”则指个人的能力和力量，“我已经使用洪荒之力啦！ 之力 “洪荒之力”由原先的“宇宙间最大的力量”义发生转变，由泛指转变为特指。 其中之一是“微薄之力”多指客观事实；“绵薄之力”表示谦虚，指尽自己的微小力量去帮助别人，实际上可能具有很大的能力。 儘管擁有 1 億參數的分類模型十分巨大，多虧了小訓練集的助攻（？），幾個 epochs 的訓練過程大概在幾分鐘內就結束了。

• 絕地（ Jedi）是星球大戰世界中的光明武士團體，以維持宇宙光明勢力為己任，並精通原力相關知識及技巧。
• 因為模型是隨機初始化的，你的執行結果可能跟我有點差距，但應該不會超過 68 %。
• 這使得 BERT 輸出的每個 token 的 repr.
• 而因為分類模型大多數的參數都是從已訓練的 BERT 來的，實際上我們需要從頭訓練的參數量非常之少，這也是遷移學習的好處。
• 在這個末日廢土世界中，玩家將面臨資源匱乏、天氣惡劣的環境，從零開始採集物資、建造房屋、製作工具和武器，並不斷升級營地，與隊友並肩作戰。
• 越粗代表關注權重（attention weights）越高。

如果仍使用沒蘊含上下文 / 語境資訊的詞向量，機器就會很難正確地「解讀」這兩個句子所蘊含的語義了。 這是 之力 BertViz 視覺化 之力 BERT 注意力的結果，我等等會列出安裝步驟讓你自己玩玩。 值得一提的是，以上是第 8 層 Encoder block 中 Multi-head attention 裡頭某一個 head 的自注意力結果。

之力: 招式附加效果

測試集是訓練集的 30 倍大，overfitting 完全是可預期的。 不過跟我們一開始多數決的 68 % baseline 相比，以 BERT fine tune 的分類模型在測試集達到 80 %，整整上升了 12 %。 雖然這篇文章的重點一直都不在最大化這個假新聞分類任務的準確率，還是別忘了我們只用了不到原來競賽 1 % 的數據以及不到 5 分鐘的時間就達到這樣的結果。 在 fine tune 一陣子之後， 這層 Encoder block 學會關注兩句之間「衝突」的位置，並將這些資訊更新到 裡頭。 有了這些資訊，之後的 Linear Classifier 可以將其轉換成更好的分類預測。 考慮到我們只給 BERT 看不到 1 % 的數據，這樣的結果不差。

之力: 宝可梦三只组对战 目标！三只组对战大师

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