マジックGPTは、1秒あたり1クロスの速度でオンライン記事を自動的に書き込み、宦官の作品に無制限の更新を提供することもできます。

マジックGPTは、1秒あたり1クロスの速度でオンライン記事を自動的に書き込み、宦官の作品に無制限の更新を提供することもできます。

[[433830]]

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載しています。転載の際は出典元にご連絡ください。

オンライン記事だけを読む人は、どのような文章を書くでしょうか?

100GBのオンライン記事を読んだ後、この AI モデルが試してみるのに役立ちます。

まずは無料の作品から始めましょう:

無制限のアップデート | オープンソース">

一見すると非常に興味深いように見えますが、十字架は基本的に1 秒かそれより速く生成されるので、驚くべきものです。

古典的なオンライン小説のクライマックス前の一節を再生し、AI 作家に続きを手伝ってもらうのはいかがでしょうか?

無制限のアップデート | オープンソース">

えっと...「東に30年、西に30年、若者や貧乏人を蔑むな」みたいな感じじゃないので、そういう趣はありません!

これは、開発者が愛情を込めて「人工的に愚かな文章」と呼んでいるもので、GPT から修正されたモデルAI-Writer です

無制限のアップデート | オープンソース">

1秒のクロス、無制限の継続

このモデルには 1 億個のパラメータがあり、他の素材を使用せずに 100G のオンライン小説に基づいてトレーニングされています。

そのため、AI-Writer は「オンライン小説しか読まない」、オンライン小説以上の常識を持たないクリエイターに相当し、その文体は当然ながら素人っぽいものとなります。

しかし幸運なことに、私は数え切れないほどの本を読んできましたが、それらはすべて同じ文章で始まります。

無制限のアップデート | オープンソース">

異なるスタイルと方向の複数のクリップを生成できます。

無制限のアップデート | オープンソース">

毎回生成される単語の数をカスタマイズすることもできます。上記のように、毎回 200 単語が生成されます。

無制限のアップデート | オープンソース">

理論的には、テキストは無限に生成できますが、時間が経つにつれて、「特定の単語または断片を絶えず繰り返す」というサイクルに陥ります。

テキスト生成の速度は、加速方法によって影響を受けます。現在、N カード、A カード、I カード、GPU 加速がサポートされています。デバイスに最適な方法を選択できます。

無制限のアップデート | オープンソース">

動画の冒頭で紹介されているように、十字の生成速度は 1 秒よりも速くなっており、これは GPU アクセラレーションの結果です。

AI の文章が少々自由奔放すぎると感じた場合は、生成されるテキストのランダム度合いを設定することもできます。

無制限のアップデート | オープンソース">

ここでのテキスト生成のランダム性を説明するには、AI-Writer が使用する特別なサンプリング方法について説明する必要があります。

  • 段落の始めに

Top-Pを0.995に設定し、出力確率分布に従ってほぼ完全にサンプリングし、テキストのバリエーションを強化します。

  • その他の地域

まず、最も確率の高い単語の確率Pを求め、次に確率が0.02×P2未満の単語をすべて削除します。

このように、モデルによって生成された各単語は確率分布です。したがって、上記のテキスト生成のランダム度は、テキスト生成時に低確率の単語が無視される度合いです。

値がそれぞれ 0.01、0.1、0.9 の場合に生成された効果を比較できます。

無制限のアップデート | オープンソース">

もちろん、これは 1 億個のパラメータしかない小さなモデルなので、ロジックと読解能力は低いです。

開発者の言葉を借りれば、「これは純粋な愚かさと純粋な娯楽だ」

モデルは直接再生可能

しかし、娯楽目的であっても、この AI 作家に文章を書かせるには何が必要かを見てみましょう。

環境設定に関しては、開発者が C+AVX2 を使用して作成した純粋な CPU バージョンを使用すれば、Python や Pytorch は必要なく、2014 年以降にリリースされたどの CPU でも正常に実行できるとのことです。

(著者はこのバージョンをコミュニケーショングループにアップロードしました)

上記のデモアニメーションは、Python 3.8 および Pytorch 1.10 の環境構成でのデモです。

環境が設定されたら、モデル ファイルとリリース ファイルをダウンロードし、モデル ファイル内にモデル フォルダーを作成し、リリース ファイルを解凍してモデル ディレクトリに配置します。

この時点で、python run.py を実行して、ターミナルでテキストをすばやく生成できます。

(まずはここでDeepLearning環境をインストールしてください)

無制限のアップデート | オープンソース">

テキストは自由に生成でき、Ctrl+C を押すことで停止できます。

もちろん、これは 2.3 GHz デュアルコア Intel Core i5 Mac で実行されているため、生成速度は 1 秒あたり 10 ワードには達しません。

また、Web ページで試して、python server.py を実行し、ダウンロードしたモデルの web-client フォルダーにある index.html を開くこともできます。

無制限のアップデート | オープンソース">

次に、Web ページを開き、ダイアログ ボックスに直接最初の部分を入力し、ボタンをクリックして書き込みを続行します。

無制限のアップデート | オープンソース">

ウェブ版が形になった今、開発者たちは、より多くの人々が参加し、協力して、この現在の「人工知能」を、クリエイターにとって実用的なツール、そして読者にとっての娯楽の形へと改良していくことを期待しています。

ダウンロードリンク:
https://github.com/BlinkDL/AI-Writer/リリース

<<:  北京大学のコンピュータサイエンス博士課程の学生が、OpenAIに先駆けて数学の問題を解くための事前学習済み言語モデルに関する論文を発表した。

>>:  アルゴリズムベースの不動産投機は3月に20億ドル以上の損失を出した!不動産大手の破綻:AIは全く制御できない

推薦する

エキサイティング!自動運転におけるGPT-4Vの予備研究

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

携帯電話のネットワークアクセスに顔認識が必要ですか?顔認識は私たちの生活にどれくらい近いのでしょうか?

工業情報化部の規定によると、2019年12月1日より、通信事業者はすべてのチャネルで顔認識を実装し、...

...

...

Alibaba Cloud がバッチおよびストリーム機械学習プラットフォーム Alink をオープンソース化し、アルゴリズム開発のハードルを下げる

11月28日、アリババクラウドは、世界初の統合バッチ・ストリームアルゴリズムプラットフォームでもある...

OpenAIのアルトマン氏、Nvidiaへの依存を減らすため中東の投資家とチップ協力について協議

1月20日、フィナンシャル・タイムズによると、OpenAIのCEOサム・アルトマン氏は、TSMCを含...

ペアデータなしで学習!浙江大学らは、マルチモーダルコントラスト表現C-MCRの接続を提案した。

マルチモーダル対照表現 (MCR) の目標は、異なるモダリティからの入力を意味的に整合された共有空間...

...

商業ビルのエネルギー効率における人工知能の役割

人工知能は商業ビルを変革し、エネルギー使用に関してよりスマートなものにしています。周囲に誰もいないと...

1760億のパラメータを持つBLOOMZの推論、パフォーマンスレイテンシはわずか3.7秒

大規模言語モデル (LLM) のサイズが大きくなるにつれて、これらのモデルを本番環境で推論に導入して...

AI導入時に解決すべき無線ネットワークの運用・保守における4つの大きな課題

無線通信ネットワークの発展に伴い、今後のネットワークは周波数帯域やネットワーク構成の面でより複雑化し...

...

機械学習の再考: 人工知能はどのようにして「記憶を失う」ことを学ぶのか?

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...