華為云AI作詩小程序“樂府”，邀你吟詩弄月話中秋

日前,我們從華為云官方了解到,華為推出了一款基于華為云AI技術的全新產品,來自華為諾亞方舟實驗室新推出的寫詩AI“樂府”,其不僅能寫詩、作詞,而且還能寫藏頭詩。自產品問世以來,就引發(fā)了不少網友的關注,不少網友更是為強大的華為云AI技術點贊。

針對這款基于華為云AI技術打造的產品,華為諾亞方舟實驗室語音語義首席科學家劉群也講述了華為云AI背后的故事,其表示,我們不懂詩,且在這個系統中,并沒有用詩的規(guī)矩去訓練,這一切都是系統自己學到的。

那么,華為云AI技術是如何實現寫詩的呢?對此,一位負責華為云AI研發(fā)的負責人給出了答案。據其介紹,生成中國的古詩詞與自由生成文本不同,通常需要滿足內容和形式兩個方面的要求。中國的古詩詞有各種各樣的形式,比如五律、七律、五絕、七絕、滿江紅、西江月、水調歌頭等各種詞牌以及對聯,每一種都有相應的押韻、平仄、字數、對仗等規(guī)定;內容方面,一首詩要圍繞著一個主題展開,同時還要保證內容的連貫性,它的要求相對而言是比較復雜的。

華為提出的“樂府”系統,與當前大多數解決方案不同,它是基于華為云AI打造的,不需要任何特性或者人工設定規(guī)則,也沒有設計任何額外的神經元組件。在研究的過程中,華為云AI技術需要做的是把訓練用的詩詞序列化為格式化的文本序列,作為訓練數據。并通過對語言模型token的抽樣,生成滿足內容和形式要求的詩詞,比如律詩、絕句、對聯以及詞等等。

值得注意的是,樂府AI是首個基于GPT打造的作詩系統,而且與谷歌提出的BERT息息相關。整體的GPT模型是在BERT的源代碼基礎上實現的,Transformer大小的配置也采用了BERT中發(fā)布的中文 vocab和tokenization 腳本,與BERT-Base相同。

整個模型訓練過程一共有兩個階段: 微調和預訓練。其中,預訓練是在華為云AI上完成的,一共耗費了90個小時,期間共訓練了4個echo,使用8塊英偉達V100(16G) GPU。微調的過程是將所有詩歌序列輸入Transformer,并訓練一個自回歸語言模型。而當整個訓練完成之后,需要將通過華為云AI技術生成的詩歌格式和主題轉化為一個初始序列,并將其輸入到模型中,最后再進行解碼即可。

中國古詩詞生成AI,基于華為云AI打造的“樂府”并不是第一個,也不是最后一個。未來,華為將不斷研發(fā)出更多基于華為云AI技術打造的創(chuàng)新產品,致力為更多領域、更多客戶提供全新的體驗方式。

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