1. 优点
- 模型简单，使用标准的GPT。没有人工规则，没有调整神经网络结构。
- 诗歌的多样性。在生成过程中，我们采用了截断的top-k抽样策略。因此，在相同的形式和主题下，所产生的诗歌在不同的运行中具有高度的多样性。
- 结构良好性。 输出结果符合预期。
-
质量高。
其中一首诗是真的，其余三个系统生成的。
2. 原理
整个研究中，需要做的就是把训练用的诗词序列化为格式化的文本序列，作为训练数据。
然后通过对语言模型token的抽样，生成满足形式和内容要求的诗词，比如绝句、律诗、词，以及对联等等。
而且，他们还提出并实现了一种对模型进行微调以生成藏头诗的方法。
这背后的能量来自GPT，一个由OpenAI提出的预训练自然语言模型，核心理念是先用无标签的文本去训练生成语言模型，然后再根据具体的任务通过有标签的数据对模型进行微调。
乐府AI是首个基于GPT打造的作诗系统，而且与谷歌提出的BERT息息相关。
整体的GPT模型是在BERT的源代码基础上实现的，Transformer大小的配置与BERT-Base相同，也采用了BERT中发布的tokenization 脚本和中文 vocab。
3. 模型
具体来说，训练诗歌生成模型的过程如下：
整个模型训练过程一共有两个阶段: 预训练和微调。
华为的这个GPT模型，是用一个中文新闻语料库进行预训练的，然后通过收集了公开可得的中国古诗词进行微调。
如上图所示，首先将示例诗歌转换为格式化序列。序列包括三个主要部分：格式、主题和诗体，中间用标识符分开。
在对联中，因为没有主题，就上句为主题，第二行为正文。所以，在生成对联的时候，就成了给出上联，生成下联的模式，也符合了“对对子”的习惯。
整体的数据集规模并不小，预训练用的中文新闻语料库，有2.35亿句子。微调用的数据集有25万绝句和律师，2万首词以及70万对对联。
预训练是在华为云上完成的，使用8块英伟达V100(16G) GPU训练了4个echo，一共耗费了90个小时。
微调的过程是将所有诗歌序列输入Transformer，并训练一个自回归语言模型。目标是观测任何序列的概率最大化：
微调的过程，不需要特别长的时间，如果训练过长，这个模型就在生成过程中，就会倾向于从语料库中直接用原始句子了。
训练完成后，先将要生成的诗歌的格式和主题转化为一个初始序列，然后将初始序列输入到模型中，然后对诗体部分的剩余字段按token进行解码。
在解码过程中，并不使用硬约束来保证格式的正确性，而是让模型自动为特定位置分配逗号和句号，在识别到token为“EOS”的时候，解码过程结束。
而且，采用截断 top-k 抽样策略来获得不同的诗歌，而不是束搜索。具体是每次采样一个Token时，首先选择具有 top-k 最大概率的Token，然后从 top-k Token中采样一个特定的token。
他们说，即使采用截短的 top-k 抽样策略，生成的诗歌仍然是正确的形式。
论文中介绍称，训练藏头诗的方法也是这样，只是在格式化序列的时候方法有所不同：用每一行中第一个字符的组合来代替一首诗的原始主题：“五言绝句(格式)床疑举低(藏头诗)床前明月光，疑…月，低头思故乡。”
