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福州天气,AI改写《权游》结局,和编剧比谁更烂?-广告词语分析、判断,创造您最大的价值

admin 2019-06-10 322°c
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作者 | Chintan Trivedi

译者 | 刘畅

责编 | Jane

出品 | AI科技大本营(id:福州气候,AI改写《权游》结局,和编剧比谁更烂?-广告词语剖析、判别,发明您最大的价值rgznai100)

前语

《权力的游戏》结局烂尾?

《权力的游戏》第八季崩盘,在一片“烂尾结局”的点评声中落下了帷幕。采访身边许多剧迷的观后感,一位搭档给的点评只要一句话:“书是一本好书”。

近来,国外,Medium 渠道一位作者也共享了他的感触:

“权力的游戏”第8季的故事情节,由于其匆忙而不尽善尽美的结局,让数百万名粉丝(包括作者)非常绝望。大部分人都在呼吁重写该剧的最终一季,而其别人为了让自己适意,则想出他们自己版别的结局。咱们都在等候GRRM完结他的书,期望他能刻画一个更令人难以置信的角搅扰素色,但这可频组词能福州气候,AI改写《权游》结局,和编剧比谁更烂?-广告词语剖析、判别,发明您最大的价值需求许多年。

作为一名技术人,任何问题都会不由得想一下:技术能不能英国电信搞一下?

假如让 AI 学习 G焖面的做法RRM 的写作风格,然后写一个结局怎样?

AI 能写得更好吗?

随后,作者便用年头 OpenAI 提出的 GPT-2 文本生成模型实践雪域雄鹰操作了一波。模型学习的是《冰与火之歌》(A Song of Ice and Fire)原著,输出三大反派人物(the Night King, Cersei L福州气候,AI改写《权游》结局,和编剧比谁更烂?-广告词语剖析、判别,发明您最大的价值annister and Daenerys Targaryen)的结局。

接下来的内容福州气候,AI改写《权游》结局,和编剧比谁更烂?-广告词语剖析、判别,发明您最大的价值,咱们会先简略一下 GPT-2,具体的介绍能够参阅咱们曾经给咱们推送的文章;然后介绍一下作脱手镖怎样折者练习模型的办法;最终依据模型生成成果进行总结与反卖房子的女性思。文章没有触及非常具体的技术细节,而是从办法上协助咱们全体掌握,后续无论是添加数据集,仍是结合自己需求做调整,思路都能够学习,对技术细节没有进行具体阐明。

GPT-2(生成预练习的搬迁模型)

在现有的 AI 言语模型中,GPT-2 是一种达到了 SOTA 作用的文本生成模型。他能生成相似人类言语的连贯性语句,而且能够长时刻重视某个主题。 比较于其他言语模型,GPT-2 两个较大改善在于:

很多数据:研究人员抓取了 800 万个网页,制作了一个 40GB 的文本语料库,用于进行无监督的练习。它涵盖了各式各样的主题,这便是为什么预先练习的模型非常合适搬迁到特定范畴,比方这次咱们用到的原著 GoT。

很多核算:Transformer 模型结构中运用了 15 亿个参数。不过,出于安全考虑,他们发布了仅包括 3.45 亿个参数的较小版别。这次的模型也福州气候,AI改写《权游》结局,和编剧比谁更烂?-广告词语剖析、判别,发明您最大的价值是运用这个版别。

搬迁模型

GPT-2 运用的是 Transformer 网络架构,而不是序列建模传统模型 RNN、LSTM 等网络。不同之处在于 Transformer 运用依据注意力机制的解码/编码器,而不是具有'memory'门和时刻步长的循环单元。

编码器运用字节对和方位嵌入处理输入,其间方位嵌入描绘的是输入语句中“嵌入的单词”和“在何处嵌入”。相同的编码器将字节和方位嵌入转换为矢量编码,然后将该矢量编码输入解码器,解码器的使命是将编码转换为方针文本序列。 该输出和来自前一过程的编码被馈送到下一个编码- 解码过程,而且重复屡次,以发生更好的文本序列。

下面的链接文章具体的解说了这个模型架构:

https://blog.floydhub.com/the-transformer-in-pytorch/

而 GPT-2 就能够经过练习,猜测给定输入语句中的下一个单词。假如模型能够恰当精确地猜测下一个单词,那么模型或许具有了解输入苏有朋的老婆颜丹晨单词上下文含义的才能昆山房价。假如不了解文本,言语模型只能猜测契合语法规矩的单词,而生成的文本或许不会契合语义规矩。不同于机器翻译使命中的 seq2seq 模型,GPT-2 仅运用预练习模型 Transhowgirl游艇门sformer 中的解码器来生成后续文本,在文本生成期间并win10激活码不需求编码器。

练习模型

数据:作者从《冰与火之歌》的 5 本书中摘抄,组合文本数据用于练习。

模型:预练习 GPT-2 模型包括 345M 参数。

时刻:该模型在 Google Colab 的 K80 GPU 上练习了大约12个小时。

在练习过程中,作者意外发现,预练习模型很拿手编撰《权力的游戏》里的人物特征,或许与在初始练习期现已触摸过这些内容有关。想让模型编撰的内容更靠近 GRRM 的风格,需求持续运用 GoT 数据集。

成果与剖析

先在原剧结局中,找出一些令咱们感到绝望的情节,然后再测验用练习好的 GPT-2 模型生成成果,具体成果咱们能够看下面的视频介绍,后边会对一些文本输出做部分介绍。

以下是视频格式的输出,后边是相同的文本输出。

https://youtu.be/_vSov4sl军事博物馆dsQ

下面剖析一下选取的 3 个场景

绝望场景 1:重写 Night King 为德不卒的结局

依据 GPT-2,Hodor还活着并赶来救营 Bran,这真是一个转折点! 或许或许是 Hodor的魂灵进入了 Bran 的身体。不过之后,也不知道这个模型想说些什么丝足底。。。

Lightbringer 是杀死 Night King的剑。假如 N马航370ight King 的冰剑原来是 Lightbringer 而且最终会杀死他,那会有多酷?!

就算编剧忘了,不过 GPT-2 还记得关于 Azor Ahai 的预言,还环绕 Lightbringer 做了不少打开。

这里有个当地很有意思,不是由于故事写得精彩,而是由于模型竟然知道 the dragon 实际上是“Other”(也便是书中的 White Walker)。将毛笔字体一切这些细节正确地放在一个阶段中,真的太美妙了。奇特的是,这个模型现已彻底了解有关人物的这些细节!

绝望场景 2:Cersei Lan情味丝袜nister 在没有任槌子蛇何方案或恰当的战役的情况下倒下

嗯,好吧,这个生成的剧本彻底是废物。 但作者仍是保留了它,然后再试了一次!

这次略微好一些! 虽然模型输出的某些细节错了,特别是关于 Mad King,但”Jaime企图在那一刻给予 Cersei 力气的主意“还挺不错的。 或许在这个时分运用某种野路子会给她的故事情节带来一些正义感。 两个张狂的女王,剧烈战役,破坏城市的剩下部分。 这也不失为一个更好的结局,标明为什么 Iron Throne 的战役是欠好的。

绝望场景 3:Daenerys 急速转弯的结局

总是吃喝的好时光?我传闻 King's Landing 有一家很好的咖啡店,Dany 能够测验(假如它还没有被烧掉)

这段真是挺废物的,让咱们再试一次。

这段也没有多大含义。两次下来,好像模型坚持 Dany 想要将 King's Landing 的人们从暴君手中解放出来。

总结

虽然测验为这些故事情节生成更多的样本,但没有哪个能在故事布景下讲得通。虽然生成的故事文本不够好,不过也能看出来模型明晰地描绘了人物特征和技术。,而且在模型输出成果中也表现了彼此之间的相关。此外,作者以为 OpenAI 提出的色文 GPT-2 研究工作,也表现了近来 NLP 范畴获得的一些发展。

一起,咱们和作者相同,都很猎奇在最大的 GPT-2 模型上练习会获得怎样的成果?福州气候,AI改写《权游》结局,和编剧比谁更烂?-广告词语剖析、判别,发明您最大的价值究竟模型练习数据也不是非常充沛,感兴趣的小伙伴们能够把原著一切的文本数据加入到最大的 GPT-2 模型练习中,看看是有更多惊喜仍是惊吓?

而无论是编剧的结局,仍是 AI 改写的结局,其实咱们心目中的 Perfect Ending 仍是要等 GRRM 从速写完他的书。

(*本文为 AI科技大本营编译文章,转载请微信联络1092722531)

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