Re: [藝文] 金庸群俠傳 AI 文字互動版
感謝上一篇推文版友的支持,
再來說一點對LLM寫武俠小說的個人感想。
上一篇講到「詩句入劍」,
現在的LLM寫起詩歌來還有模有樣。
雖然只能寫寫打油詩,格律什麼的是不可能要求。
所以如果想讓文字更有傳統小說的味道,可以要求LLM用詩歌表達或總結。
這是我試著生成的兩段,給大家參考一下
https://imgur.com/eWm6ejl
https://imgur.com/ww7eI0L
另外來講一下目前這個LLM稍嫌不完美的地方,
是什麼阻止他不能寫出完整的武俠小說。
1.人物關係很容易跑掉。
例如故事跑一跑,郭靖就突然變成楊過的父親,
本來是楊過找郭靖報殺父之仇的故事,最後大結局時變成郭靖和楊過父子和解,
就會變得很搞笑(我猜大概是因為原著中有提郭靖對楊過有養育之恩吧?)
也會出現本來是黃藥師派關門弟子程英來拜訪女兒黃蓉,
結果下一段黃蓉突然變成程英的師父,對話就完全不對頭了。
(這我就不知道是為什麼了,因為黃蓉和黃藥師都姓黃,
LLM把黃藥師當成姓黃的藥師?)
2.就是之前鮎川版友講到的,LLM似乎金庸原著開頭部分讀的最詳細。
例如以段譽為主角,左子穆大確率從某個不相干的地方冒出來。
又比方說,問LLM洪七公和歐陽鋒有過哪些交手,
LLM講對的都是第一次交手(原著射鵰開頭)
和最後一次(神雕俠侶開頭)
所以故事和人物好像會傾向原著開頭的套路,這是個人的感覺。
3.不知道有沒有辦法讓玩家輸入一份設定檔,然後每幾段,就固定LLM讀一下設定?
關於LLM過一陣子就會忘設定或是張冠李戴原作內容,
我的作法是把設定存一份文字檔,不時就讓LLM讀一下設定再繼續故事。
不過這樣有點累人就是。
另外這是順便問的,moshi吃的資料是不是跟ChatGPT一樣?
因為問降龍十八掌有哪些招式,回答竟然跟ChatGPT完全一模一樣,
連招式順序都相同,嚇我一跳。
(指正「突如其來」是降龍十八掌第十一招,LLM還會嘴硬說原著沒這招XD
明明它剛剛回答中就有「突如其來」,只是順序排錯)
-----------------------------------------------------
最後再分享一下我用AI生成的黃蓉圖片。
眾所周知AI不會畫手指,這點就不要強求了。
https://imgur.com/8Mg9ZnU
https://imgur.com/BvsP6JO
https://imgur.com/IiN7nce
https://imgur.com/KQ0GgO5
因為黃蓉特徵就是束髮金環+打狗棒,好像還不會太難。
現在嘗試
1.畫楊過,但是難度頗大。
楊過的特徵就是斷右臂和玄鐵劍。
大概是因為AI訓練用的圖片幾乎沒有有斷手的人,
所以AI不懂斷手的概念,所以畫不出斷右臂的楊過。
另外AI可能也沒有沒開鋒的劍的概念,所以很難畫出玄鐵劍,
畫成鐵棒又不對。
如果有版友找到適當的prompt,歡迎分享。
2.畫霍青桐
霍青桐特徵是雙辮、穿黃色衣服、帽子上用一根翠羽裝飾。
AI好像比較難理解只用一根羽毛裝飾帽子的概念
常常會把羽毛放到辮子前端。
https://imgur.com/NCeELkR
或是辮子數量不對
https://imgur.com/c7BZkxx
這張大概是目前最符合原著描述的
https://imgur.com/CLR4HD9
一樣也是請版友看看有沒有合適的prompt.
--
73
Re: [標的] NVDA/AMD 討論 多哪隻人類離變成電池之日越來越近了QQ 這邊是一個openai的demo整理 稍微細拆一下上面的demo一些隱藏意義 誠如之前所說的2023 Text-Based GPT4出現後 業界就直接看到戰場要往多模態拚殺 多模態意思就是餵給這些LLM模型從文字理解世界69
Re: [閒聊] 金庸最強主角為何很少提到楊過?雖說楊過在神雕普遍上被認為 武功還是略輸郭靖 但有兩點 他絕對可以輾壓郭靖 一個不用多說 大家都知道的女人緣 整部神雕沒對楊過動心的有名字女角 已經作古的 不算 不超過五個吧 行走的費洛蒙 會走路的春藥 不是開玩笑的40
[閒聊] 神鵰跟射鵰真的是兩個極端對照組如題 神雕看過無數次 射鵰倒是沒看過幾次 所以最近跑去重看 不過這次是看漫畫版的射鵰 雖然以前就好像聽人說過 但這次仔細看一看 越來越覺得 射鵰跟神雕兩部曲真的是兩個極端對照35
Re: [請益] AI到底是遇到什麼問題?技術跟應用場景的問題我不談,之前的人已經談過了,大致上沒有問題。 不同領域的人可能體驗不太一樣,但LLM普及的程度並沒有這麼低,具體而言,主要是 ChatGPT ,在部分領域已經是不可或缺的必要工具,到了掛掉會影響到正常工作或不能工作的程度。 首先是 coding,就我而言,至少有50%的程式碼已經是由 ChatGPT 完成的,遇到 bug 我幾乎沒有再用 Google 或是 stackoverflow ,log 直接丟進 ChatGPT , 大部分情況下它都能大幅減少我的工作時間。 除了遇到有關於 pydantic 的問題,因為這個 module 最近出了V2,模型的回答經常會混合V1的答案,而且傻傻分不清楚,在之前舊的沒有納入 pydantic 的版本時,這問題更為嚴重,必須要自己先提供文件用RAG 讓它知道。 但是就我實際的觀察周邊的人,發現LLM 對於低階的工程師,高階的工程師的幫助個別顯著,但是對於中階工程師而且有使用上的困難。27
Re: [討教] 黃蓉受了什麼刺激這不就只是單純的小說架構嗎 主角需要阻礙與矛盾 這點只靠所謂反派的敵對人物是製造不出的 必須要主角重視的人物才能製造出效果 因此射鵰時這任務交給柯鎮惡黃藥師成吉思汗負責10
Re: [討論] 大家會擔心 ai 寫 code 讓工程師飯碗不解決幻覺,不一定要從LLM解, 而是靠系統架構解。 例如,做一個問答系統,很多人減少幻覺是這樣做的: 0. 預先整理好QA問答資料集 (人工整理,或機器輔助整理)7
Re: [討論]有可能不學coding就可以取得前後端工作?先不用談那些面試會遇到的問題,因為基本上目前的LLM能夠作到的能力是boosting 跟teaching而boosting的基礎使用者要會寫code,而teaching的的結果是使用者會 寫code 不可能無中生有,因為這違反了目前LLM的基本邏輯:文字接龍。所謂的文字接龍 ,前半段提示詞的好壞,決定後半段生成內容的品質,當用戶連怎麼正確描述自己2
Re: [問卦] AI產生意識並且洗腦控制人類行為怎解?以目前 AI 能做的事情,還很遠 當然不排除未來可以,但是至少是現在不行 現在連 AGI (通用人工智慧) 都很難 目前不管是生圖的 AI 或是大語言模型(LLM)的 AI 本質上都是猜,只是這個猜的過程可以從模型輔助讓猜這件事猜的更準- 講一些自身經驗好了 自從AI領域在生成式題材大火後 全世界就進入到AI軍備競賽 所有的AI基礎研究都是以週甚至日為單位在迭代 舉個例子 當年Robert G. Gallager 在1960提出類神經網路的LDPC code到2004年才大放異彩 無限接近shannon bound 光這個演進就花了40年 對照這幾年的AI科技樹發展 根本就是指數在成長
- 欸 聽説 LLM 在接龍的時候 看到 end token 就會停止接龍 啊我就無聊咩 不想輸入正常的內容給LLM接龍 所以如果直接輸入 end token,LLM 會輸出啥?有AI大神知道嗎