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OpenAI ChatGPT走红,DeepMind不甘示弱,推出剧本写作AI,一句话生成一个剧本

日期:2022-12-12 评论:0
标签: AI 人工智能 科技
  Dramatron似乎在一定程度上克服了AI大模型写长剧本前后不连贯的问题。
  你是否有过这种体验:某一天逛街的时候,脑子里突然冒出来一个好玩的故事,但你一时想不到更多的细节,也没有一块完整的时间去把它写出来?
  DeepMind新出的一款剧本写作AI——Dramatron或许可以帮到你。
  Dramatron是一个所谓的「联合写作」工具,你给它一句话(logline)描述中心戏剧冲突(比如James在有Sam鬼魂出没的后院发现了一口井),它就能自动写出标题、角色、场景描述和对话。
  可以说,Dramatron和ChatGPT很像,但它的输出更容易被改写成 电影脚本。为了评估Dramatron的可用性,DeepMind邀请15位剧作家和编剧参加了长达两小时的用户学习课程,旨在让他们与Dramatron一起编写剧本。其中一位剧作家与Dramatron合作编写了4个经过大量编辑和重写的剧本。加拿大TheatreSports公司已经改编了Dramatron参与创作的剧本并将其搬上了舞台,收到了非常积极的评价。
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  据报道,剧作家们表示,他们不会使用这个工具来创作一部完整的戏剧,并发现人工智能的输出可能是公式化的。然而,他们认为Dramatron将有助于世界的构建,或者帮助他们探索改变情节元素或角色的其他方法。同时,人工智能也有助于他们「产生更具创意的想法」。
  和很多生成式AI工具一样,Dramatron的背后也有一个大型语言模型作为支撑。这个模型名为Chinchilla,参数量为70B,在1.4Ttoken的MassiveText数据集上进行训练。不过,DeepMind在论文中表示,OpenAI的GPT-3等大模型也可以用来部署Dramatron。
  有趣的是,在Dramatron昙花一现的试用页面上,DeepMind明确表示,要使用Dramatron,你需要一个OpenAIAPIkey。
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  看到这儿,OpenAI联合创始人WojciechZaremba发来了贺电。
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  不过,这个试用界面很快就关闭了,我们现在只能看到关于Dramatron的论文和简介。
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 Dramatron详解
  Dramatron是一个使用大型语言模型通过「分层故事生成(hierarchicalstorygeneration)」方法分层生成脚本和剧本的系统。Dramatron利用大型语言模型的优势,将精心设计的prom pt(见附录E)和具有结构化生成能力的prom ptchaining相结合,以实现整个脚本的长程一致性。这一过程比「扁平的」序列文本生成更具有故事连贯性。
  从本质上讲,本文中的方法类似于分层神经故事生成,但生成的脚本远远超过1000个单词。故事的分层生成可以根据用户提供的核心戏剧冲突摘要(也称日志行(logline))生成整个剧本(有时是数万字)。从输入日志行开始,Dramatron可以生成一个完整的剧本,包括标题、角色列表、情节(即带有设置和节奏的场景摘要列表)、位置描述和对话(见图1)。用户可以在分层生成的任何阶段进行干预。通过这种方式,人类可以和AI在交互过程中共同编写脚本。这个方法适用于任何可以将prom pt作为输入,然后预测下一个token的大型语言模型。
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  下图2展示了Dramatron在研究中用到的两种叙事结构:
  左图是德国小说家、剧作家古斯塔夫·弗赖塔格(GustavFreytag)的金字塔结构。他认为典型剧情由上升(risingaction)、高潮(climax)和回落(fallingaction)组成。
  右图是叙事学和比较神话学中的一种公式——英雄旅程(Hero'sjourney),又称为单一神话(monomyth),主轴围绕在一个踏上冒险旅程的英雄,这个人物会在一个决定性的危机中赢得胜利,然后得到升华转变或带着战利品归返到原来的世界。
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  Dramatron使用几个硬编码的prom pt(即inputprefix)来指导大型语言模型。prom ptengineering是用户控制或影响大型语言模型的常用方法。如下图3所示,prom pt与用户提供的之前大型语言模型生成的输入和/或输出相连接,这种方法被称为prom ptchaining,是一种算法prom pting。如上图1所示,在整体结构的较低层次,prom pt与来自整体结构更高层次的输出链接在一起。
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  更多细节请参见原论文。
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  论文链接:https://arxiv.org/pdf/2209.14958.pdf
  参考链接:https://deepmind.github.io/dramatron/
  https://twitter.com/DeepMind/status/1601237890708537344
  基于AmazonSageMakerJumpStart的AIGC解决方案
  StabilityAI推出的火爆AIGC领域的StableDiffusion模型从开源之初便深受开发者欢迎。该公司于11月24日正式推出了StableDiffusion的2.0版本,并在刚刚结束的亚马逊云科技re:Invent2022大会上宣布其已选择亚马逊作为其首选云提供商,以帮助其开发和部署用于图像、语言、音频、 视频和3D内容生成的新人工智能模型。
  12月15日,来自亚马逊云科技的嘉宾将直播分享「如何调用SageMakerJumpstart预训练好的模型“一键”部署StableDiffusionv2和Bloom模型」。
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