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2026年4月30日星期四

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問答 (Question answering, QA)

Question answering

任務

對使用者問題給出直接答案的任務,可分為靠模型內建知識(closed-book)或先檢索文件再回答(open-book / RAG)。

情緒分析 (Sentiment analysis)

Sentiment analysis

任務

依情緒分類文字(正面、負面、中性,或更細的情緒標籤)的任務,廣泛用於評論、社群監測、市場研究。

命名實體辨識 (NER)

Named entity recognition (NER)

任務

從非結構化文字中辨識並分類命名實體(人名、組織、地名、日期、產品)的任務。

文字轉語音 (TTS)

Text-to-speech (TTS)

任務

把文字轉成語音的任務,現代 neural TTS 系統(ElevenLabs、OpenAI TTS、Google)能產出接近人聲、可複製、有情感、多語言的聲音。

語音轉文字 (STT / ASR)

Speech-to-text (STT/ASR)

任務

把語音轉成文字的任務(也叫 ASR,自動語音辨識),最廣泛使用的模型是 OpenAI 的 Whisper。

圖像生成 (Image generation)

Image generation

任務

從文字 prompt(text-to-image)或其他輸入產生圖像的任務,由 Stable Diffusion、DALL-E、Midjourney、Flux、Imagen 等 diffusion 模型處理。

程式碼生成 (Code generation)

Code generation

任務

LLM 根據自然語言描述或現有 code context 寫或補全原始碼的任務,是 GitHub Copilot、Cursor、Claude Code 背後的核心能力。

機器翻譯 (Machine translation)

Machine translation

任務

把文字從一種語言自動轉成另一種,歷史上由 phrase-based 跟 neural 系統主導,現在幾乎全由 LLM 處理。

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