阿拉伯语故事自动生成：大型语言模型的新突破

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Arabic Automatic Story Generation with Large Language Models

摘要

这篇论文主要探讨了利用大型语言模型进行阿拉伯语故事自动生成的研究。作者通过翻译和生成数据集，并使用自定义提示模板对模型进行微调，实现了在现代标准阿拉伯语和两种阿拉伯方言中生成连贯流畅的故事。该研究还提出了一种新的阿拉伯语自动故事评估框架，并开发了两个用于自动故事生成的新数据集。通过人类评估和自动评估，证明了该模型能够生成符合特定指令的连贯和流畅的故事。

<工作原理> 该研究的关键在于使用大型语言模型（LLM）进行故事生成。作者使用了经过微调的 AraLLaMa-2-base 模型，并采用了两种微调策略：直接在 GPT-4 Turbo 生成的数据上进行微调，以及在翻译数据上进行微调后，再在 GPT-4-Turbo 生成的数据上进行微调。通过这种方式，模型能够学习到不同的故事风格和语言表达方式，从而提高生成故事的质量和多样性。

<工作流程>

  1. 数据收集：作者使用了多种数据源，包括机器翻译和 GPT-4 生成的数据。对于机器翻译数据，作者使用了多语言句子嵌入进行过滤，以确保数据质量。对于 GPT-4 生成的数据，作者使用了精心设计的提示模板，以生成适合阿拉伯语上下文的故事。
  2. 提示设计：提示在与 LLM 的交互中起着关键作用，它是用户与模型沟通的主要方式。作者设计了一个包含 12 个特征的提示模板，以确保生成的故事具有高质量和多样性。
  3. 模型微调：作者使用了 Huggingface PEFT 库对 AraLLaMa-2-base 模型进行微调。在微调过程中，作者使用了量化技术和 QLoRA 层，以提高模型的效率和性能。
  4. 评估：作者使用了 GPT-4 作为评估器，并进行了广泛的人类评估，以比较不同模型的性能和能力。

<应用前景> 该研究的应用前景非常广泛，包括娱乐、教育、游戏等领域。在娱乐领域，该技术可以用于生成多样化的故事，提高用户体验。在教育领域，该技术可以用于生成个性化的故事，满足学习者的需求。在游戏领域，该技术可以用于生成互动式故事，增强用户的参与度和享受度。

<标题> 阿拉伯语故事自动生成：大型语言模型的新突破

原理

该研究的关键在于使用大型语言模型（LLM）进行故事生成。作者使用了经过微调的 AraLLaMa-2-base 模型，并采用了两种微调策略：直接在 GPT-4 Turbo 生成的数据上进行微调，以及在翻译数据上进行微调后，再在 GPT-4-Turbo 生成的数据上进行微调。通过这种方式，模型能够学习到不同的故事风格和语言表达方式，从而提高生成故事的质量和多样性。

<工作流程>

  1. 数据收集：作者使用了多种数据源，包括机器翻译和 GPT-4 生成的数据。对于机器翻译数据，作者使用了多语言句子嵌入进行过滤，以确保数据质量。对于 GPT-4 生成的数据，作者使用了精心设计的提示模板，以生成适合阿拉伯语上下文的故事。
  2. 提示设计：提示在与 LLM 的交互中起着关键作用，它是用户与模型沟通的主要方式。作者设计了一个包含 12 个特征的提示模板，以确保生成的故事具有高质量和多样性。
  3. 模型微调：作者使用了 Huggingface PEFT 库对 AraLLaMa-2-base 模型进行微调。在微调过程中，作者使用了量化技术和 QLoRA 层，以提高模型的效率和性能。
  4. 评估：作者使用了 GPT-4 作为评估器，并进行了广泛的人类评估，以比较不同模型的性能和能力。

<应用前景> 该研究的应用前景非常广泛，包括娱乐、教育、游戏等领域。在娱乐领域，该技术可以用于生成多样化的故事，提高用户体验。在教育领域，该技术可以用于生成个性化的故事，满足学习者的需求。在游戏领域，该技术可以用于生成互动式故事，增强用户的参与度和享受度。

<标题> 阿拉伯语故事自动生成：大型语言模型的新突破

流程

  1. 数据收集：作者使用了多种数据源，包括机器翻译和 GPT-4 生成的数据。对于机器翻译数据，作者使用了多语言句子嵌入进行过滤，以确保数据质量。对于 GPT-4 生成的数据，作者使用了精心设计的提示模板，以生成适合阿拉伯语上下文的故事。
  2. 提示设计：提示在与 LLM 的交互中起着关键作用，它是用户与模型沟通的主要方式。作者设计了一个包含 12 个特征的提示模板，以确保生成的故事具有高质量和多样性。
  3. 模型微调：作者使用了 Huggingface PEFT 库对 AraLLaMa-2-base 模型进行微调。在微调过程中，作者使用了量化技术和 QLoRA 层，以提高模型的效率和性能。
  4. 评估：作者使用了 GPT-4 作为评估器，并进行了广泛的人类评估，以比较不同模型的性能和能力。

<应用前景> 该研究的应用前景非常广泛，包括娱乐、教育、游戏等领域。在娱乐领域，该技术可以用于生成多样化的故事，提高用户体验。在教育领域，该技术可以用于生成个性化的故事，满足学习者的需求。在游戏领域，该技术可以用于生成互动式故事，增强用户的参与度和享受度。

<标题> 阿拉伯语故事自动生成：大型语言模型的新突破

应用

该研究的应用前景非常广泛，包括娱乐、教育、游戏等领域。在娱乐领域，该技术可以用于生成多样化的故事，提高用户体验。在教育领域，该技术可以用于生成个性化的故事，满足学习者的需求。在游戏领域，该技术可以用于生成互动式故事，增强用户的参与度和享受度。

<标题> 阿拉伯语故事自动生成：大型语言模型的新突破