中文字幕AV编辑部

你还氪金抽卡?高玩用GPT2本人生成SSR卡

集换式卡牌类游戏绕不开的便是抽卡。为了一张卡面精巧、效果拔群的卡牌,大都玩家献祭了本人的钱包。而近来,一位板滞进修开辟者开源了万智牌的卡牌生成器,玩家只需求指命名称就可以生成卡牌,此中不乏稀有牌。

玩过集换式卡牌类游戏的读者都晓得,卡牌的效果决议了战役力的强弱,越是稀有的卡(如 SSR)越有着更强的效果。可是,抽不到稀有的卡牌也让大都玩家心碎。即日,板滞进修喜好者用 GPT-2制制了一个万智牌生成器。玩家只需求指定卡牌名称,板滞就可以主动生成牌面、效果、稀有度等新闻。

项目作家 Max Woolf 结业于卡内基梅隆大学,目前承当美国新闻会合网站 BuzzFeed 的数据科学家,也曾苹果就职。他曾经供应了一个网站,有兴味的玩家可以生成本人的万智牌卡牌。颠末实验,笔者发明出稀有牌的数目比游戏抽卡出的众许众。

  • 生成器网址:https://minimaxir.com/apps/gpt2-mtg/

  • 项目地址:https://github.com/minimaxir/mtg-gpt-2-cloud-run

什么是万智牌

万智牌(Magic: The Gathering)是出名的卡牌类游戏,相似的游戏有「炉石传说」。举行游戏的两边各自有一套牌组。游戏开端时,两边各有 20 点「生命」。两边打出牌,目标是使对方输掉这哦菸戏。两边可以应用牌面上的效果将对方的「生命」降至 0 或以下,或迫使对手的牌库没有牌可抓,或牌手累积 10 个以上的中毒标记,或应用特别咒语。


万智牌的一部分卡牌。

卡牌是万智牌游戏的中心,由以下几部分构成:

  • 卡牌名称:位于牌的左上角。

  • 施法费用(Mana):位于牌的右上角。外示需求施放的术数力。

  • 卡牌插画:位于牌的正中。

  • 卡牌类型:位于牌的插画系澜靠左的位置。万智牌中有七种基本种别:「Land」、「Creature」、「Artifact」、「Enchantment」、「Planeswalker」、「Permanet」、「Sorcery」、「Instant」

  • 稀有度:位于种别栏的右侧的标记,外示此牌的稀有程度。(金色代外「Rare」,银色代外「Uncommon」,黑色代外「Common」,差别版本可以有更稀有的卡牌)

  • 效果描画:用于描画这张卡牌的效果。

  • 力气和防御力属性:仅属于「Creature」这个种另外牌具有,位于牌的右下角,由斜线分开的两个数字外示,外现出该生物的力气和防御力(如:「3/3」外示 3 的力气和 3 的防御力)。

  • 所属颜色:相似于阵营,图标会呈现施法费用旁边。一共有五种,睹下图:

稀有卡牌一键生成,只消几个词

项目作家 Reddit 中提到,这个项目可以主动生成万智牌卡牌,而玩家只需求输入卡牌的名字,而卡牌类型和施法费用可以自定义或交给板滞决议。大约需求十几秒,板滞就会生成一张新卡,包罗卡牌插画、稀有度和卡牌效果的文字描画。

左上角的框中填入卡牌名称,玩家可自定义卡牌类型(Card Type)和施法费用(Card Mana Cost)或留空。板滞会右侧主动生成一张新的卡牌图片。

作家供应了少许例子,比如:

Krovikan Vampire(寇维肯吸血鬼)

这是一张 Uncommon 的卡牌,类型是 Creature 中的吸血鬼,另有出牌时的效果。牌面右上角则有施法费用、颜色等新闻。从效果描画上来看,岛镶张牌入场或攻击时,其取得+2 的力气和+0 的防御力,直到回合完毕。

这些新闻都是由板滞生成的,效果的描画和卡牌名称可以很好的搭配,行文也足够连贯。

中文字幕AV也实验生成了少许卡牌:

「火手」。

「自然低语」。

「闪电獠牙」。惊喜的是,有时分可以生成「Rare」稀有度(右侧为金色)的手牌。

从实行来看,板滞可以依据卡牌名称供应该种名称下相似的效果。比如相似火「Fire」的词语更偏向于发生带有损伤效果的手牌。而自然「Nature」如许的词语更偏向于取得增益效果。

GPT-2卡牌生成器

依据作家的描画,完成玩家制卡背后的技能是 GPT-2

GPT-2 是 OpenAI 于 2018 年提出的一种基于 Tranformer 的预教练言语模子。Transformer 是一种风行的当心力机制, BERT 预教练言语模子中也有运用。

预教练 GPT-2 时,模子输入为无标注的语料,教练目标为预测一句话中的下一个字。比较于 BERT,GPT-2 添加了 Transformer 层数,采用了更众、更广泛的语料举行教练,抵达了更好的效果。

发布之初,因为担忧被滥用,OpenAI 仅开源了「缩水版」的 GPT-2-simple 版本,仅有 117M 的参数目,而真正的 GPT-2 参数目抵达众达 15 亿。

即使是 GPT-2-simple,它的效果也是惊人的。已有运用 GPT-2 生成假新闻的完成。也有许众人运用 GPT-2 举行更众的实行,OpenAI 本人也用 GPT-2 制制了一个 AI 音乐生成器。

本项目中,作家运用了 GPT-2 117M,即最早开源的 GPT-2-simple。模子教练了 6500 步, P100 GPU 上消耗了两个小时。

作家外示,因为教练量较小,GPT-2 卡牌名称和效果上呈现了过拟合的状况。超参「Temperature」 0.7 和 1.0 时,生成的卡牌比较一般,1.2 时,收集开端生成本人的规矩和卡片,抵达 1.5 和 2.0 时,生成的卡片相似于卡牌生成网站 MTGCardsmith。

目前项目曾经开源,作家供应了生成卡牌效果和图片的 API。

GPT-2 效果怎样样

适用 GPT-2 生成文本曾经好坏常通用的做法了,假如第一次看到它生成的文本,那么一定会被惊艳到。仿佛 GPT-2 依托言语模子曾经能生成十分「合理」的段落了,以致我们都不太能确定它终究是板滞写的照旧人类制制的。

如下所示为中文字幕AV实验用 GPT-2 中 3.45 亿参数目标大模子做预测。即使我们每次都给相同的条件,模子也会生成完备差别的故事。下面的例子中,我们发明 GPT-2 生成的样本还好坏常合理的,以致它还会生成少许不保管的 GitHub 地址。

云云巧妙的模子可以源源不时生成种种各样的卡牌。思索到作家已开源了项目代码,也许改换数据,你也可认为本人的手游或桌游生成超高稀有度的卡牌了。

工程生成模子GPT-2言语模子
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相关数据
当心力机制技能

我们可以大约地把神经当心绪制类比成一个可以笃志于输入实质的某一子集(或特征)的神经收集. 当心力机制最早是由 DeepMind 为图像分类提出的,这让「神经收集施行预测义务时可以更众体恤输入中的相关部分,更少体恤不相关的部分」。当解码器生成一个用于构成目标句子的词时,源句子中仅有少部分是相关的;于是,可以运用一个基于实质的当心力机制来依据源句子动态地生成一个(加权的)语境向量(context vector), 然后收集会依据这个语境向量而不是某个固定长度的向量来预测词。

言语模子技能

言语模子常常运用许众自然言语处理方面的运用,如语音识别,板滞翻译,词性标注,句法剖析和资讯检索。因为字词与句子都是恣意组合的长度,于是教练过的言语模子中会呈现不曾呈现的字串(材料希罕的题目),也使得语料库中估算字串的机率变得很艰难,这也是要运用近似的腻滑n元语法(N-gram)模子之启事。

GPT-2技能

GPT-2是OpenAI于2019年2缘愧布的基于 transformer 的大型言语模子,包罗 15 亿参数、一个 800 万网页数据集上教练而成。据先容,该模子是对 GPT 模子的直接扩展,高出 10 倍的数据量上举行教练,参数目也众出了 10 倍。功用方面,该模子可以生产连贯的文本段落,许众言语修模基准上取得了 SOTA 外现。而且该模子没有义务特定教练的状况下,可以做到初阶的阅读了解、板滞翻译、问答和主动摘要。

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