文章插图
很快有人对这个想法提出疑问，比如算力的问题 。那么，BullshitGenerator 与 GPT 2 整合的想法可行吗？或者是否有必要？@小宋是呢给出的看法如下：
个人觉得“狗屁不通生成器”与“GPT”结合意义不大，这两个项目的目标和特点差异很大 。“狗屁不通生成器”是为了快速用来生成一些中文文字用于 GUI 开发时测试文本渲染，而“GPT”文本生成器目标是生成高质量连贯文本，“GPT”的特点是模型大速度慢质量高，并不满足“狗屁不通生成器”的设计需求 。GPT 2 是 OpenAI 推出的一个中文生成模型，由加拿大工程师 Adam King 制作的网站上，任何人都能调教简化版的 GPT-2，它能够识别从新闻、歌词、诗歌、食谱、代码的各种输入，甚至还为《复仇者联盟》写了一个细节丰富的续集，内容可读性相当高 。
文章插图
令人振奋的是，这个史上最强的 NLP 模型今天正式全部开源，OpenAI 正式放出了 GPT 2 的最后一部分代码 。
开源地址：https://github.com/openai/gpt-2 。
作为 GPT 2 分段发布中的最后一轮，此次公开的完整 GPT-2 包含 15 亿条参数，其中包含用于检测 GPT-2 模型输出的全部代码及模型权重 。
当然，关于 GPT 2 的讨论仍在继续，比如它的实用性，生成假新闻被滥用引发的安全问题等，都是后续还有待改善的关键点 。
此外，GPT 2 还有一个中文版本，相比之下，GPT2 与 BullshitGenerator 不同之处在于前者使用了 BERT 或 BPE 编译器，但同样不需要算法基础，只要简单 clone 运行即可，技术上的实现难度更大一些 。
“GPT”是比较标准的自回归语言模型了，Transformer 出现前都是通过 RNN 的方法，之前比较火的“CharRNN”深度学习作诗与作曲都属于这个范畴 。“GPT”将 Transformer 替换了 RNN，使得提取特征的能力与运算速度都得到很大提升，当然使用大规模数据训练模型也是“GPT”效果好的一个重要因素 。
相较于“GPT”，“狗屁不通生成器”实现就简单很多，主要代码就几十行，基本上只用到了Python 编程技术 。体现在文本的连贯性和含义上，虽然生成文本的质量不高，但它也满足了生成一些中文文字用于 GUI 开发时测试文本渲染的要求 。
以上关于本文的内容，仅作参考！温馨提示：如遇健康、疾病相关的问题，请您及时就医或请专业人士给予相关指导!
「四川龙网」www.sichuanlong.com小编还为您精选了以下内容，希望对您有所帮助：
- 力动网携手当当，光棍节也“放价”
- 问一问：巴菲特公司有多少现金 “股神”无处可投？
- 问一问：11日晚天宇将上演“双星伴月”
- 问一问：重磅建议：深港在河联手打造“科技自由港”
- “圆明园”被毁前照片在英国流出 圆明园恐怖图片
- 闭式冷却塔价格：“天问一号”环绕器进入遥感使命轨道：探测火星全球
- 深蹲对健身的四大作用
- 家用健身小工具巧利用 性感美腿“拉”出来
- 科学使用跑步机“跑”掉赘肉
- 闭式冷却塔价格：40 岁 我给自己换了一颗“钛合金心脏”