OpenAI的ChatGPT大火后|ai写剧本炸场戏剧节,deepmind出品,马斯克看了直夸( 二 )


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最后 , 集齐人物、故事梗概、场景描写后 , Dramatron就开始分批次生成人物对话 , 还有贴心的标注“幕外音”等 , 是演员直接拿来就能用的程度 。
别看对话是分批生成的 , 读起来完全不影响故事的连贯性 。
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值得一提是 , 如果你对Dramatron生成的结果有异议 , 上述的每个步骤都可以反复尝试 , 直到生成满意的结果为止 , 甚至还可以手动进行调整 。
一切都搞定后 , 就可以点击下载得到一个完整的剧本 。
除了热血的冒险故事 , 许多网友们也晒出了自己用Dramatron生成的剧本 。
有人生成了“托马斯前往火星和要毁灭世界的外星人作战”的星际剧本 。
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还有网友给出的大纲是“桃太郎去消灭食人魔” , 画风瞬间变成恐怖片 。
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所以 , 这个神奇的Dramatron究竟是怎么打造的?大模型化身“打工人”
Dramatron是一个利用大语言模型帮助自己编写戏剧or电影剧本的系统 。
没错 , 虽然大语言模型如GPT-3已经能生成不少有意思的文本 , 但用来创作长篇文学效果并不好 , 不是写到一半跑题了 , 就是前后文没啥逻辑 。
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既然如此 , 不如让大语言模型化身一个“打工人” , 用Dramatron来指挥它生成什么内容 。
具体来说 , Dramatron会利用有逻辑的提示词链(promptchaining) , 分层次地应用大语言模型生成结构严谨的上下文 , 让剧本中的标题、人物、故事节奏、地点描述和对话读起来更连贯 。
具体来说 , 它会基于对一句话大纲(logline)的语义理解 , 来生成包括标题(title)、角色(characters)、情节(plot)、场景&对话在内的故事细节 。
例如 , 利用一句话大纲生成角色后 , 又会影响到场景对话和后续情节的生成:
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至于Dramatron编撰的大纲情节逻辑从何而来?
AI研究人员们仔细学习了一下戏剧(电影)大纲的普遍写法 , 主要有两种类型 , 包括“起始-上升-冲突-结尾”以及“英雄之旅”:
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准备充分后 , 就可以用提示词指挥大语言模型生成内容了:
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如此一来 , 小说大纲就具备了非常严谨的骨架 , 基于此进行创作的大语言模型再怎么“脑洞大开” , 也不可能跳出这个逻辑 。
在论文中 , DeepMind声称他们用到的大语言模型是自家的Chinchilla 。
这是一个700亿参数的大语言模型 , 但大小只有DeepMind的另一个大语言模型Gopher(2800亿参数)的四分之一 。
经过1.4T数据(是Gopher的四倍 , 来源维基百科、各种小说等)的“洗礼”后 , Chinchilla却在语义理解、语言建模等一众任务上表现出了比Gopher更好的效果 。
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也就是说 , 用Dramatron指导Chinchilla就能生成非常不错的剧本 。
毕竟是个辅助编剧的AI工具 , 自然需要让专业编剧来点评点评 。
研究人员请来15位戏剧和电影行业的“业内人士”试用Dramatron , 并记录下他们使用AI的感受 。