谷歌发布AI写作助手，少量样本学习和对话就能对文章进行续改写
发布时间：2021-08-30 13:27:48 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：2016年有一场人机写稿竞赛：就一份财报写出一篇新闻稿。 对手分别是自然语言生成公司Automated Insights打造的WordSmith机器人和美国公共广播记者Scott Horsley。 最后比赛结果是，机器人写稿速度比人类快了一倍多。 当然，对比两篇新闻稿，Scott写的那篇语
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2016年有一场人机写稿竞赛：就一份财报写出一篇新闻稿。
对手分别是自然语言生成公司Automated Insights打造的WordSmith机器人和美国公共广播记者Scott Horsley。
最后比赛结果是，机器人写稿速度比人类快了一倍多。
当然，对比两篇新闻稿，Scott写的那篇语言更加生动细致，更富有情感。
谷歌推出AI写作助手，少量样本学习和对话就能对文章进行续改写
基于原稿的翻译
可见，早在几年前，经过训练的人工智能就已经能够根据人们的需求生成各种文章。
而现在，要创作日更几千字的网文不在话下。
「地表最强语言模型」GPT-3，每天都能创作45亿个字符。
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然而，这类语言模型大多数只能为用户提供有限的交互支持。
此外，如果为每一个功能都单独训练语言模型，成本又太高。
为解决上述问题，谷歌研究院的一个团队提出了Wordcraft文本编辑器，是一个由AI驱动的创意写作助手。
谷歌推出AI写作助手，少量样本学习和对话就能对文章进行续改写
Wordcraft仅需少量样本学习和对话，就能提供各种用户交互，支持各种故事写作任务，还可以帮助作家规划故事大纲、写作和编辑。
比如上学时最让人头大的文章续写和改写。
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此外，团队还探讨了Wordcraft的独特优势：使用对话模型而非通用语言模型。
故事写作这个环境能够探索语言模型的能力和局限性，因为模型非预期的输出就是一种创造。
从人机交互的角度来看，Wordcraft可以学习人们与语言模型互动的方式、了解人们对模型的要求、模型能够产出什么，以及如何反馈到人们最终的创造中。
研究团队还计划将人类反馈纳入循环训练中，收集动态数据集，用于后续的训练和评估。
谷歌AI码字助手
谷歌的研究人员构建了一个AI助手，可以在创作的不同阶段为用户提供自然语言生成支持。
规划：勾勒故事的大纲 写作：创作故事的内容 编辑：改写现有的文字
搭载了AI助手的文本编辑器外观看起来十分的简单，左侧是空白的写作区域，右侧是引导AI的操作按钮以及AI生成的文本。
根据用户需求的不同，编辑器会给出不同的交互选项。
谷歌推出AI写作助手，少量样本学习和对话就能对文章进行续改写一问一答，轻松搞定
作者对Meena和GPLM两种语言模型进行了测试，其中，Meena会将之前的对话内容为输入并预测下一个对话，而GPLM则是根据给出的前文进行续写。
经过实验，作者发现相比于规模相似但没有经过对话训练的通用语言模型（GPLM），Meena在这类任务中要更胜一筹。
于是，研究人员最终选择了Meena，并认为这种模仿故事作者和助手之间对话的形式，可以更好的帮助用户进行故事的创作。
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对于每个任务，作者为不同的任务创作了多个阶段性的对话
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用户要求重写「一把剑」，模型将故事附加到相应的对话环境中，并要求AI做出回应
作者发现，由于人类很熟悉对话这种形式，所以只需进行少样本学习就可以产生非常自然的输出。
此外，当对话模型不理解任务，或者需要更多的信息时，它会直接「说出来」：
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「一位老人独自坐在一条黑暗的小路上。一道闪电照亮了天空。」帮我描述这位老人的情绪状态。
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我不明白你在问什么……
这是一道快乐的闪电吗？还是乌云密布的闪电？
那人在闪电之前在做什么？他做了一些可能会刺激情绪和想法的事情吗？
作者认为，这样的回答可以帮助用户弄清楚如何改进他们的提示。而GPLM在遇到不清晰的提示时，则会经常产生无意义的续写。
不仅如此，在对话中用户可能会问：「角色应该做什么来解决冲突？」
在这种情况下，用户显然是在寻找一个写作伙伴，而不是一个简单地续写文本的模型。
续写
续写是语言模型执行的最基本任务。
为了帮助对话式模型更好地理解任务，作者用描述性的文字对问题进行了改进。
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以下是我到目前为止写的故事：「一位老人独自坐在一条黑暗的小路上。」给我下一句话的续写。
根据上面这个输入，模型给出的建议是：
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空气很冷，但他内心很温暖。他遇到了一块空地，空地的中间有一棵古老的柳树。
向他走去，这个人可以看到一个小小的身影，被远处的灯光照亮。
圆月闪闪发光。
填充
填充是一项较难的任务，例如用户在写完一段之后，希望AI助手对故事提出新的想法或者替换部分用词。
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一位老人独自坐在一条黑暗的小路上。突然，他看到一只尾巴是白色的母鹿，很漂亮。
模型根据用户选择的文字将问题改写之后交给AI进行处理：
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这里有另一个故事：「一位老人独自坐在一条黑暗的小路上。突然间 ______ ，很漂亮。」用4个词填空。
于是AI给出了这样的回应：
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有一道刺眼的闪光。
这个故事讲的是什么？为什么需要这四个字？问题是什么？
一位天使出现了，他们交上了朋友，很漂亮。我不知道这写的是什么，但我喜欢这个故事的发展方向。
很有意思的回答，但效果不太理想。
第二个回答显示了模型产生元文本的问题，即谈论故事，而不是写故事。
为了尽量减少元文本的产生，作者构建了一些提示给AI进行学习。
此时，AI的输出虽然不是精确的四个单词，但给出的内容确实有所改进：
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一只鹿从树林的远处出现
一位天使出现，闪闪发光
太阳升起，天空变成橙色
在要求输出12个单词的时候，AI给出了更长的建议：
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太阳从山后升起，照亮了小路东侧的草地。
走失的儿子跑到他面前。这个年轻人脸上的笑容永远让他微笑。
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