基于大语言模型(LLM)和多智能体(Multi-Agent),探究AI写小说能力的边界

AI工具5个月前更新 heiyuan
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探究 AI 写网文能力的极限

简介

近年来,人工智能在文学创作领域取得了显著进展。从人工智能微小说大赛到读文妙笔,再到Midreal AI,这些案例证明了人工智能在文学创作中的巨大潜力。作为一名在线文学爱好者,我希望开发一个可以通过大语言模型和多智能身体技术自动生成在线小说的应用程序。

网文的创作可以应用认知过程模型的写作,该模型将写作视为一个以目标为导向的思维过程,包括非线性认知活动:计划、转换和审查。

文献和实践表明,LLM 在转换和审查方面表现良好,但在计划阶段存在缺陷。具体体现为

  • 理解和推理能力有限
  • 无法记忆和生成长文本
  • 缺乏独创性和多样性

面对这些问题,我的解决办法是

  • 用LLM的能力压缩由几句话组成的长文本的记忆
  • 优化Prompt,激发多智能协作 LLM 提高其原创性的能力
  • 借鉴RecurrentGPT基于语言循环计算的核心思想,通过迭代创建任何长度的文本
  • 结合网络小说创作的先验知识,优化创作过程

基于大语言模型(LLM)和多智能体(Multi-Agent),探究AI写小说能力的边界

经过一定的探索,我认为目前的大语言模型还没有足够的能力创作长网络小说

未来可能的发展方向是:

对大型模型能力的要求

  • 更长的上下文
  • 更强的理解和推理能力
  • 以人为评价标准的网文生成的强化学习训练

优化程序架构

  • 多次尝试,多智能讨论,提高原创性
  • 引入更多的先验知识,如结构化的情节框架

在线体验

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

基于大语言模型(LLM)和多智能体(Multi-Agent),探究AI写小说能力的边界

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