[1。概要
【古詩生成AI実戦】全5回の連載です。
[AI 実戦を生成する古代の詩] パート 1 - 実践プロジェクトの概要[AI 実戦を生成する古代の詩] パート 2 - プロジェクト アーキテクチャの設計[[古詩生成 AI 実戦] パート 3—タスク ローダーとプリプロセッサ[古詩生成 AI 実戦] パート 4—モデル パッケージャーとモデル トレーニング[古詩生成 AI 実戦] パート 5 - モデルをロードして古詩を生成する
テキスト生成の分野では、ChatGPT-4 は非常に優れたパフォーマンスを示していますが、テキスト生成の分野の初心者である私たちにとっては、古代詩生成 AI プロジェクト a> のような入門レベルのプロジェクトは依然として非常に価値があります。基本的な知識を構築するのに役立つだけでなく、テキスト作成における AI の応用についての理解を高めることもできます。
まずモデルの効果を見てみますと、モデルによって生成された古詩は以下の通りです。
| 詩 1 |
|---|
| 春の眠りと長い咆哮は人生にとって最も重要なことですが、 |
| 豊毛の梅の花は絶え間なく咲きます。 |
| 家に帰ると、自分の幸せについてさらに不安になるでしょう。 |
| 夜になると何千もの枝が緑と黄色の紙で覆われます。 |
| 詩2 |
|---|
| 天門は骨を切って透明になり、 |
| サイとヤオの花が空の匂いを嗅ぎます。 |
| 澄んだ夜明けの光と赤い袖がそこにある、 |
| パウダースライスに山を突破する方法を教えないでください。 |
この実践プロジェクトの学習目標は幅広く実践的であり、それを通じて以下のスキルを習得できます。
Wulu、Wujue、Qilu、Qijue など、さまざまな種類の古詩の AI テキスト生成テクノロジーをマスターします。これらのテクノロジーは、古代の詩の作成に適用できるだけでなく、将来の関連 AI プロジェクトのための強固な基盤を築くこともできます。
・独自のデータセットに簡単に切り替える方法を学びます。このスキルは、AI テクノロジーをさまざまなテキスト生成タスクに柔軟に適用できるため、非常に重要です。
・ネットワーク モデルを迅速に変更および調整する能力を獲得します。これにより、古代の詩生成の効果を最適化できるだけでなく、AI モデルの動作原理をよりよく理解し、習得することができます。
・このプロジェクトをデモとして使用し、自分のアイデアをすぐに実践してください。たとえば、特定のテーマを組み込んで古代の詩を生成したり、古代の詩の一貫性と芸術的表現を最適化したりできます。
AI分野の初心者であっても、ある程度の基礎を持った学習者であっても、このプロジェクトは貴重な学習の機会を提供します。 AI と古代の詩文化の組み合わせを探求し、新たな学習の旅を始めましょう。
[2] コード取得アドレス
このプロジェクトのソースコードが必要な場合は、スキャンして私の公式アカウントをフォローし、「古诗」に返信してください。
コード構造は図のとおりです： このプロジェクトはpytorchを使用して実装されています。
【3】実戦前に身につけておきたい知識
古代詩生成 AI プロジェクトに入る前に、習得しておく必要のある核となる知識がいくつかあります。この知識はこのプロジェクトの基礎であるだけでなく、AI 分野に参入するための基本要件でもあります。知ってマスターする必要があるいくつかの重要なポイントを次に示します。
pytorch の基本操作を理解する: PyTorch は広く使用されている深層学習フレームワークであり、その柔軟性と動的なグラフ機能により研究者や開発者に愛されています。テンソル処理、モデル構築、トレーニング プロセスなどの PyTorch の基本操作を理解することは、その後の実践的なプロジェクトにとって非常に重要です。
埋め込み層と Word2Vec の概念をマスターする: 埋め込み層は、ディープ ラーニングでテキスト データを処理するための鍵です。埋め込み層は単語をベクトル形式に変換し、コンピュータが処理できるようにします。言語情報をより良く理解できるようになります。 Word2Vec は、このプロセスを実装するための一般的な手法であり、これらの概念を学ぶことで、機械に言語を理解させて生成する方法をより深く理解することができます。
ニューラル ネットワーク モデルに関連する基本概念をマスターする: ニューラル ネットワークの基本アーキテクチャと動作原理を理解することは、AI 分野の基礎です。これには、ネットワークを構築してトレーニングする方法だけでなく、活性化関数や損失関数などの主要なコンポーネントの役割の理解も含まれます。この知識をマスターすると、プロジェクトで効果的な AI モデルを構築するための強固な基盤が得られます。
この知識を準備した後は、実際のプロジェクトに投資する自信と能力が高まり、プロジェクトの核となるメカニズムを理解できるだけでなく、自分のニーズに合わせて革新したり調整したりできるようになります。
【4】次の実戦を行う
[古詩生成 AI 実践] パート 2 - プロジェクト アーキテクチャの設計
その他の実践的なプロジェクト
私の他の実践的なプロジェクトも閲覧できます。
1. 単一ラベルのテキスト分類 (bert English)
2. マルチラベル テキスト分類 (bert English)
3、五子棋开发实战