AI_Gen_Novel

Erforschung der Grenzen der Fähigkeit der AI, Online -Artikel zu schreiben

Einführung

In den letzten Jahren hat AI im Bereich der literarischen Schöpfung erhebliche Fortschritte erzielt. Von der KI-Micro-Fiction-Konkurrenz bis zum wunderbaren Schreiben der Literatur bis zur Midreal AI haben diese Fälle das große Potenzial der KI in der literarischen Schöpfung erwiesen. Als Online-Literaturliebhaber hoffe ich, eine Anwendung zu entwickeln, die automatisch Online-Romane über Großsprachmodelle und Multi-Agent-Technologie generieren kann.

Die Schaffung von Online-Artikeln kann das kognitive Prozessmodell des Schreibens anwenden, das das Schreiben als zielorientiertes Denkprozess, einschließlich nichtlinearer kognitiver Aktivitäten, ansieht: Planung, Transformation und Überprüfung.

Literatur und Übungen zeigen, dass LLM in der Umstellung und Überprüfung besser abschneidet, in der Planungsphase jedoch Fehler aufweist. Speziell reflektiert in

• Begrenzte Verständnis- und Argumentationsfähigkeiten
• Es kann nicht lange Texte erinnern und generieren
• Mangel an Originalität und Vielfalt

Meine Lösung für diese Probleme ist

• Verwenden der Fähigkeit von LLM, lange Text in Speicher zu komprimieren, das aus ein paar Sätzen besteht
• Optimieren Sie die Eingabeaufforderung, arbeiten Sie mit mehreren Agenten zusammen, stimulieren die Fähigkeiten von LLM und verbessern der Originalität
• Auf der Grundlage der Kernidee von RecurrentGpt erstellt iterativ Text aller Länge basierend auf Sprachschleifenberechnungen.
• Kombinieren Sie das Vorkenntnis der Online -Erstellung von Online -Noveln und optimieren Sie den kreativen Prozess

Nach einiger Erkundung denke ich, dass das aktuelle Großsprachmodell nicht genug Fähigkeit hat, lange Online -Romane zu erstellen .

Die möglichen zukünftigen Entwicklungsrichtungen sind:

Anforderungen für groß angelegte Modelle

• Längerer Kontext
• Stärkere Verständnis- und Argumentationsfähigkeiten
• Verstärkungslerntraining für Online -Artikel basierend auf den Kriterien des menschlichen Urteils

Optimierung der Programmarchitektur

• Versuchen Sie es mehrmals, diskutieren Sie intelligenter und verbessern Sie die Originalität
• Führen Sie mehr Vorkenntnisse ein, wie z. B. strukturierte Handlungsframeworks

Online -Erfahrung

https://modelscope.cn/studios/cjyyxn/ai_gen_novel/summary

Schnelle Anleitung zum Einstieg

Schritt 1: Umgebungskonfiguration

Installieren Sie zunächst die erforderlichen Abhängigkeiten:

pip install -r requirements.txt

Schritt 2: Implementieren Sie die LLM -Schnittstelle

Das Projekt stützt sich auf ein großes Sprachmodell. Sie müssen die chatLLM -Funktion in LLM.py implementieren.

Schritt 3: Führen Sie das Projekt aus

• Direkt demo.py , wird der Roman automatisch erstellt und die Ergebnisse werden in der Datei novel_record.md gespeichert.

• Führen Sie app.py aus, um eine gradio basierende Anwendung zu starten. Durch das Öffnen des angezeigten Links können Sie den Visualisierungsprozess der neuartigen KI -Generierung erleben.

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