OpenAI的ChatGPT大火后|ai写剧本炸场戏剧节，deepmind出品，马斯克看了直夸( 二 ) OpenAI的ChatGPT大火后

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最后，集齐人物、故事梗概、场景描写后， Dramatron就开始分批次生成人物对话，还有贴心的标注“幕外音”等，是演员直接拿来就能用的程度。
别看对话是分批生成的，读起来完全不影响故事的连贯性。

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值得一提是，如果你对Dramatron生成的结果有异议，上述的每个步骤都可以反复尝试，直到生成满意的结果为止，甚至还可以手动进行调整。
一切都搞定后，就可以点击下载得到一个完整的剧本。
除了热血的冒险故事，许多网友们也晒出了自己用Dramatron生成的剧本。
有人生成了“托马斯前往火星和要毁灭世界的外星人作战”的星际剧本。

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还有网友给出的大纲是“桃太郎去消灭食人魔” ，画风瞬间变成恐怖片。

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所以，这个神奇的Dramatron究竟是怎么打造的？大模型化身“打工人”
Dramatron是一个利用大语言模型帮助自己编写戏剧or电影剧本的系统。
没错，虽然大语言模型如GPT-3已经能生成不少有意思的文本，但用来创作长篇文学效果并不好，不是写到一半跑题了，就是前后文没啥逻辑。

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既然如此，不如让大语言模型化身一个“打工人” ，用Dramatron来指挥它生成什么内容。
具体来说， Dramatron会利用有逻辑的提示词链（promptchaining），分层次地应用大语言模型生成结构严谨的上下文，让剧本中的标题、人物、故事节奏、地点描述和对话读起来更连贯。
具体来说，它会基于对一句话大纲（logline）的语义理解，来生成包括标题（title）、角色（characters）、情节（plot）、场景&对话在内的故事细节。
例如，利用一句话大纲生成角色后，又会影响到场景对话和后续情节的生成：

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至于Dramatron编撰的大纲情节逻辑从何而来？
AI研究人员们仔细学习了一下戏剧（电影）大纲的普遍写法，主要有两种类型，包括“起始-上升-冲突-结尾”以及“英雄之旅”：

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准备充分后，就可以用提示词指挥大语言模型生成内容了：

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如此一来，小说大纲就具备了非常严谨的骨架，基于此进行创作的大语言模型再怎么“脑洞大开” ，也不可能跳出这个逻辑。
在论文中， DeepMind声称他们用到的大语言模型是自家的Chinchilla 。
这是一个700亿参数的大语言模型，但大小只有DeepMind的另一个大语言模型Gopher（2800亿参数）的四分之一。
经过1.4T数据（是Gopher的四倍，来源维基百科、各种小说等）的“洗礼”后， Chinchilla却在语义理解、语言建模等一众任务上表现出了比Gopher更好的效果。

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也就是说，用Dramatron指导Chinchilla就能生成非常不错的剧本。
毕竟是个辅助编剧的AI工具，自然需要让专业编剧来点评点评。
研究人员请来15位戏剧和电影行业的“业内人士”试用Dramatron ，并记录下他们使用AI的感受。