从零开始大模型开发与微调：生成式模型实战：古诗词的生成_大模型,古诗生成

从零开始大模型开发与微调：生成式模型实战：古诗词的生成

1.背景介绍

在人工智能领域，生成式模型（Generative Models）近年来取得了显著的进展。特别是基于深度学习的生成式模型，如生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）和自回归模型（Autoregressive Models），在图像生成、文本生成等任务中表现出色。本文将聚焦于生成式模型在古诗词生成中的应用，详细介绍从零开始开发和微调大模型的全过程。

古诗词作为中华文化的瑰宝，具有高度的艺术性和复杂的语言结构。生成古诗词不仅需要模型具备强大的语言理解和生成能力，还需要对诗词的韵律、对仗等特性有深刻的理解。本文将通过具体的实例，展示如何利用生成式模型生成高质量的古诗词。

2.核心概念与联系

在深入探讨具体实现之前，我们需要了解一些核心概念和它们之间的联系。

2.1 生成式模型

生成式模型旨在学习数据的分布，并能够从中生成新的数据样本。常见的生成式模型包括：

• 生成对抗网络（GANs）：由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成逼真的数据。
• 变分自编码器（VAEs）：通过编码器和解码器学习数据的潜在表示，并生成新数据。
• 自回归模型（Autoregressive Models）：如GPT系列，通过逐步生成数据