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[爆卦]詞語造句是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇詞語造句鄉民發文沒有被收入到精華區：在詞語造句這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 詞語造句產品中有15篇Facebook貼文，粉絲數超過3萬的網紅艾莉媽，也在其Facebook貼文中提到， 《動文字》這個桌遊~是愛小宜介紹給我的！✨ . 現在國小一年級學的字...我覺得就好複雜😈= = ，雖然說沒比較沒傷害，但是每週要記住20個生字/造詞，有時候總覺得：「真是辛苦啊」 二年級下學期更是規定不能寫注音😕 只好找些桌遊玩中學啦! . 跟屁寶玩了幾次下來覺得~真的很不錯，漸漸認識部首、偏旁...

　同時也有40部Youtube影片，追蹤數超過6萬的網紅楊家源，也在其Youtube影片中提到，新創五段活用「左手五指學習法」 https://www.youtube.com/watch?v=ra2r0rX4HkA&t=2970s 理解日語的被動形以及句子的生成與變形 https://www.youtube.com/watch?v=3xlMWXTg7lY&t=1700s 理解日語的「自動詞・他...

「詞語造句」的推薦目錄

詞語造句 在 好日曆 Instagram 的最佳貼文

2021-09-17 18:19:18

當你心情不好的時候，或許只要一句簡單地怎麼了你還好嗎，就足以帶你離開低潮。同樣地，別人也是一樣。 - 曾經在網路上看到這樣一句話 「關心，是你有心觀察對方現在需要聽什麼。」 要能更好地找到對方的需求 我們都需要練習傾聽 我很喜歡英文這句諺語 “I’m all ears.” 意思是說整個人已經準備...

  • 艾莉媽

    詞語造句 在 艾莉媽 Facebook 的最佳貼文

    2021-04-09 11:48:30
    有 24 人按讚

    《動文字》這個桌遊~是愛小宜介紹給我的！✨
    .
    現在國小一年級學的字...我覺得就好複雜😈= = ，雖然說沒比較沒傷害，但是每週要記住20個生字/造詞，有時候總覺得：「真是辛苦啊」 二年級下學期更是規定不能寫注音😕 只好找些桌遊玩中學啦!
    .
    跟屁寶玩了幾次下來覺得~真的很不錯，漸漸認識部首、偏旁，對於字的組成更有概念印象；最近還出了遊戲本和解鎖文字力，可以搭配牌卡加強詞語、造句及詩詞~ 發展出更多元的玩法，甚至還可以搭配課本、評量、影片...等呢!
    .
    .
    【社團開團中】 https://www.facebook.com/groups/alliecommunity

  • 詞語造句 在 Facebook 的最讚貼文

    2021-03-25 15:58:19
    有 17 人按讚

    🔥3月書團【低中年級學成語必備好書】分享

    噗噗在小三時開始了很多成語練習！
    我實在很後悔
    沒有早一點入手這幾組學成語的葵花寶典！

    🌞晨讀10分鐘：成語故事集(附故事ＣＤ)
    這一套相信大家並不陌生,
    甚至應該很多人已經入手了
    真的好聽又好看！

    劇場式的故事,大人小孩都愛聽
    不管是早餐聽10分鐘,上學途中在車上聽10分鐘
    或是當成孩子遊戲時的背景故事,
    都有潛移默化的效果！
    噗噗聽了兩次,
    就可以跟我說『杯弓蛇影』的故事了！

    有ＣＤ可以聽故事真的不一樣,
    成語故事內文都有注音,也有圖畫
    字數不多,非常很適合作為橋樑書

    ＃第一套完整配備劇場版CD的成語故事讀本

    這次還有第二集！生活篇（2書+3CD）
    從生活中常見的事物出發，
    精選52大主題及365個延伸成語，
    一週一主題，一天一成語，
    輕鬆奠定閱讀與寫作基礎

    👍全方位造詞造句大辭典
    小學生除了學校規定的字典之外,
    強烈建議一定要再準備一本辭典
    要有成語介紹,造句和詞語造句的辭典！

    這一本我覺得很適合～～
    舉凡口語,常用語,書面用詞及成語都有
    共收詞語約6000則
    解釋也很清楚,還附有造句例句～

    ＃詳細介紹文：https://reurl.cc/KjeLVj

    👶【ㄅㄆㄇ識字童話(上下兩冊套書)】
    這一套很可愛，小一新生非常適合
    書中每一篇故事都有一個注音符號當「主角」，
    並且用不同顏色標出，讓你可以輕鬆找到，
    大聲朗讀，加強印象！
    讀完故事後，還有一個好好玩的遊戲，
    讓你反覆練習，學得更快！

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    還沒加入社團的，可以留言
    ＃噗媽請加我進社團唷

  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    詞語造句 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文

    2021-03-08 15:20:43
    有 0 人按讚

    矮化女性和少數種族，OpenAI GPT 模型為何變成 AI 歧視重災區？

    作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 13 日 0:00 |

    機器學習技術近幾年突飛猛進，許多強大 AI 因此誕生。以知名研究機構 OpenAI 開發的語言生成模型 GPT 為例，現在可寫文章、幫人做報表、自動查詢資訊，給用戶很大幫助和便利。

    然而，多篇近期論文指出，包括 GPT 等 AI 模型，生成結果包含基於性別和種族的偏見。而這些 AI 模型應用在商業領域，勢必強化歧視偏見對象現象。

    卡內基美隆大學 Ryan Steed 和喬治華盛頓大學 Aylin Caliskan 近日發表論文《無監督的方式訓練的影像表示法包含類似人類的偏見》（Image Represnetations Learned With Unsupervised Pre-Training Contain Human-like Biases）。

    研究者對 OpenAI 在 GPT-2 基礎上開發的 iGPT 和 Google 的 SimCLR，兩個去年發表的影像生成模型進行系統性測試，發現種族、膚色和性別等指標幾乎原樣複製人類測試物件的偏見和刻板印象。

    其中一項測試，研究者用機器生成男女頭像照片為底板，用 iGPT 補完（生成）上半身影像。誇張的事發生了：所有女性生成結果，超過一半影像穿著比基尼或低胸上衣。

    男性結果影像，約 42.5% 影像穿和職業有關的上衣，如襯衫、西裝、和服、醫生大衣等；露手臂或穿背心的結果只有 7.5%。

    這樣的結果，技術方面的直接原因可能是 iGPT 採用的自迴歸模型機制。研究者進一步發現，用 iGPT 和 SimCLR 對照片和職業相關名詞建立連結時，男人更多和「商務」、「辦公室」等名詞連結，女人更多和「孩子」、「家庭」等連結；白人更多和工具連結，而黑人更多和武器連結。

    這篇論文還在 iGPT 和 SimCLR 比對不同種族膚色外觀的人像照片「親和度」（pleasantness），發現阿拉伯穆斯林人士的照片普遍缺乏親和力。

    雖然 iGPT 和 SimCLR 模型的具體運作機制有差別，但透過這篇論文，研究者指出這些偏見現象背後的共同原因：無監督學習。

    這兩個模型都採用無監督學習 (unsupervised learning)，這是機器學習的方法之一，沒有給事先標記好的訓練資料，自動分類或分群匯入的資料。

    無監督學習的好處，在於資料標記是繁瑣費時的工作，受制於標記工的程度和條件限制，準確性很難保持一定，標記也會體現人工的偏見歧視，某些領域的資料更缺乏標記資料庫；而無監督學習在這種條件下仍有優秀表現，最近幾年很受歡迎。

    然而這篇論文似乎證明，採用無監督學習無法避免人類常見的偏見和歧視。

    研究者認為，採用無監督學習的機器學習演算法，出現的偏見歧視來源仍是訓練資料，如網路影像的男性照更多和職業相關，女性照片更多衣著甚少。

    另一原因是這些模型採用自迴歸演算法。在機器學習領域，自迴歸演演算法的偏見問題人盡皆知，但嘗試解決這問題的努力並不多。

    結果就是，機器學習演算法從初始資料庫學到所有東西，當然包括人類的各種偏見和歧視。

    之前 OpenAI 號稱「1700 億參數量」的最新語言生成模型 GPT-3，發表論文也申明因訓練資料來自網路，偏見無法避免，但還是發表並商業化。

    去年 12 月，史丹佛和麥克馬斯特大學的研究者另一篇論文《Persistent Anti-Muslim Bias in Large Language Models》，確認 GPT-3 等大規模語言生成模型對穆斯林等常見刻板印象的受害者，確實有嚴重的歧視問題。

    具體來說，用相關詞語造句時，GPT-3 多半會將穆斯林和槍擊、炸彈、謀殺和暴力連結。

    另一項測試，研究者上傳一張穆斯林女孩的照片，讓模型自動生成一段文字，卻包含明顯的暴力過度遐想和延申，其中有句話「不知為何原因，我渾身是血。」

    而當這類演算法應用到現實生活，偏見和歧視將進一步強化。

    iGPT 和背後的 OpenAI GPT 技術，現在開發到第三代。能力確實很強大，就像眾多媒體報導過那樣，因此許多商業機構青睞採用。最知名的用戶就是微軟。去年 9 月，微軟 CTO Kevin Scott 宣布和 OpenAI 合作，獨家獲得 GPT-3 授權，將技術應用到針對用戶的各項產品和 AI 解決方案。

    微軟尚未透露具體會把 GPT-3 應用到哪些產品，但考慮到微軟產品的十億級用戶量，情況非常令人擔憂。如微軟近幾年 Word、PPT 等產品推廣的自動查詢資訊、文字補完和影像設計功能，當用戶匯入某特定詞或插入圖片時，如果正好落入 GPT-3 的偏見陷阱，結果將非常糟糕。

    不僅 GPT，照前述論文說法，所有採用無監督學習的演算法都可能包含這些偏見。現在因無監督學習非常熱門，自然語言處理、電腦視覺等領域，都成為非常關鍵的底層技術。

    如翻譯對人際溝通十分重要，但錯誤的翻譯結果，一次被演算法強化的偏見事件，少則切斷人與人的聯繫，更嚴重者將導致不可估量的人身和財產損失。

    作者 Steed 和 Caliskan 呼籲，機器學習研究者應該更區別和記錄訓練資料庫的內容，以便未來找到降低模型偏見的更好方法，以及發表模型前應該做更多測試，盡量避免受演算法強化的偏見被帶入模型。

    資料來源：https://technews.tw/2021/02/13/openai-gpt-discrimination/

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