首次接觸 LLM 的 CrossOver, 感謝台大文學院舉辦這樣的活動,
從謝老師和耿老師的分享,對於大型語言模型對於佛學的觀點,闡述了許多變與不變,以及可能性的延伸討論。
其中讓我印象最深刻的部分是,謝老師提到,大型語言模型解釋和 Embedding 能力其實有其應用化和場域化。
例如,『空』
向量和空間化後的,『空』,這個字!
此時的向量解釋,這個字的解釋,更超越語意的意義,透過 LLM 的理解力,讓人類有新的不同視野,看到更多可能性,以及連接性,這只是其中一個例子。
而其中,很有可能,透過 RAG 的方式,可以將佛經以及經過語料分析,讓現代的人可以透過現代的語言,直接與過去千年的語料進行互動的直接的過程,而不再是以艱澀難懂的方式讓人更容易親近,人類,可以透過 LLM 了解更多古往今來的史料經典。
同時,耿老師也提到,結合 LLM 理解的方式,他可能還是處在人們可能理解的範圍內處理,但是透過 LLM 能夠更有效率的在 CBETA 裡面找到關聯與相異性,找出更多千年以前的譯者團,譯者群所過去經歷的過程,過去的脈絡...
結論
人類的角色始終還是會在,
短期內,可能還是很難透過 LLM 直接超脫,不過這次的 Cross Over,可以看到 LLM 在不同領域上的確都是個震撼,也短短就發生在這兩年多,從語料上,到知識性上,到系統性上,到多模態上,大家正在不斷地從變動中,找到許多不變的,也從變動中,找到許多共時性的項目出來。
而這些正是人存在的價值,善用 LLM,創造且使用更多不同的 AI,重新組合出更多可能性的價值。
#正信不迷信
#我佛慈悲
- CBETA, https://www.cbeta.org/
- Humanistic Buddhism Corpus https://www.fgstranslation.org/hbc/
- 臺大文學院跨領域論壇:佛學研究與AI https://liberal.ntu.edu.tw/web/news/news_in.jsp?dm_id=DM1639553959015&np_id=NP1729819383333
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