AI_Gen_Novel

オンライン記事を書くAIの能力の限界を探る

導入

近年、AIは文学の創造の分野で大きな進歩を遂げています。 AIマイクロフィクションの競争から、文学の素晴らしい執筆まで、中間AIまで、これらのケースは文学的な創造におけるAIの大きな可能性を証明しています。オンライン文学愛好家として、大規模な言語モデルとマルチエージェントテクノロジーを通じてオンライン小説を自動的に生成できるアプリケーションを開発したいと考えています。

オンライン記事の作成は、執筆の認知プロセスモデルを適用できます。これは、非線形認知活動、計画、変革、レビューを含む目標指向の思考プロセスと見なすことです。

文献と実践は、LLMが変換とレビューにおいてより良いパフォーマンスを発揮することを示していますが、計画段階には欠陥があります。具体的に反映されています

• 限られた理解と推論スキル
• 長いテキストを覚えて生成できません
• 独創性と多様性の欠如

これらの問題に対する私の解決策はです

• LLMが数文で構成されるメモリに長いテキストを圧縮する能力を使用する
• プロンプトを最適化し、複数のエージェントと協力し、LLMの能力を刺激し、その独創性を向上させる
• RecurrentGptのコアアイデアを利用して、言語ループ計算に基づいて任意の長さのテキストを繰り返し作成します。
• オンライン小説作成の事前知識を組み合わせて、創造的なプロセスを最適化する

いくつかの調査の後、私は現在の大手言語モデルには長いオンライン小説を作成するのに十分な能力がないと思います。

将来の開発の可能性は次のとおりです。

大規模モデルの要件

• より長いコンテキスト
• より強力な理解と推論スキル
• 人間の判断基準に基づいたオンライン記事の強化学習トレーニング

プログラムアーキテクチャの最適化

• 複数回試して、よりインテリジェントに話し合い、独創性を向上させます
• 構造化されたプロットフレームワークなど、より多くの事前知識を紹介します

オンラインエクスペリエンス

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

開始するためのクイックガイド

ステップ1：環境構成

まず、必要な依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

ステップ2：LLMインターフェイスを実装します

このプロジェクトは、大規模な言語モデルに依存しています。 LLM.pyにchatLLM関数を実装する必要があります。

ステップ3：プロジェクトを実行します

• demo.py直接実行すると、小説は自動的に作成され、結果はnovel_record.mdファイルに保存されます。

• app.pyを実行して、グレーディオベースのアプリケーションを開始します。表示されているリンクを開くことで、AI Novel Generationの視覚化プロセスを体験できます。

星の歴史