机器之心报道

编辑：张倩、袁铭怿

Dramatron似乎在一定程度上克服了AI大模型写长剧本前后不连贯的问题。

你是否有过这种体验：某一天逛街的时候，脑子里突然冒出来一个好玩的故事，但你一时想不到更多的细节，也没有一块完整的时间去把它写出来？

DeepMind 新出的一款剧本写作 AI——Dramatron 或许可以帮到你。

据报道，剧作家们表示，他们不会使用这个工具来创作一部完整的戏剧，并发现人工智能的输出可能是公式化的。然而，他们认为 Dramatron 将有助于世界的构建，或者帮助他们探索改变情节元素或角色的其他方法。同时，人工智能也有助于他们「产生更具创意的想法」。

和很多生成式 AI 工具一样，Dramatron 的背后也有一个大型语言模型作为支撑。这个模型名为 Chinchilla，参数量为 70B，在 1.4T token 的 MassiveText 数据集上进行训练。不过，DeepMind 在论文中表示，OpenAI 的 GPT-3 等大模型也可以用来部署 Dramatron。

有趣的是，在 Dramatron 昙花一现的试用页面上，DeepMind 明确表示，要使用 Dramatron，你需要一个 OpenAI API key。

下图 2 展示了 Dramatron 在研究中用到的两种叙事结构：

Dramatron 使用几个硬编码的 prompt（即 input prefix）来指导大型语言模型。Prompt engineering 是用户控制或影响大型语言模型的常用方法。如下图 3 所示，prompt 与用户提供的之前大型语言模型生成的输入和 / 或输出相连接，这种方法被称为 prompt chaining，是一种算法 prompting。如上图 1 所示，在整体结构的较低层次，prompt 与来自整体结构更高层次的输出链接在一起。

更多细节请参见原论文。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2209.14958.pdf