最近总看到有人说,用AI写小说就是输入几个关键词,然后坐等一篇旷世奇作诞生,说实话,每次看到这种论调,我都想笑,这就像指望把面粉、水、酵母扔进烤箱,它自己就能变成个漂亮的面包一样不靠谱,AI写小说,尤其是想写出点有模有样、带点你自己味道的东西,核心根本不是“用”,而是“养”,没错,就是像养个有文学潜质的孩子一样,去“训练”它。
咱们就抛开那些高大上的术语,用最接地气的方式,聊聊怎么从零开始,捣鼓出一个能帮你写故事的“专属伙伴”。
训练开始前,你得先和自己聊聊,你迷恋金庸的江湖侠气,还是沉迷刘慈欣的宇宙洪荒?是喜欢东野圭吾的悬疑诡计,还是钟情张爱玲的细腻苍凉?或者,你心里早就有一个独一无二、混合了多种味道的独特风格?
想清楚这一点,比什么都重要。 这决定了你接下来所有“喂养”材料的方向,别指望一个整天读武侠的AI,能突然给你写出缠绵悱恻的都市爱情,它的“文学素养”,基本就来自于你喂给它的文字。
找一批你最喜欢的作家作品、同类型的小说(最好是电子版),整理好,这就是你训练集的“主粮”,质量比数量重要,十部精髓之作,胜过一百部滥竽充数。
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有了“主粮”,接下来就是预处理,这一步听起来技术,其实道理很简单:让你提供的文本,更容易被AI理解和吸收。
[对话],在环境描写前加上[环境],这相当于给AI划重点,告诉它:“嘿,注意啦,这种写法是描写场景的,那种是写人在说话的。” 刚开始训练可以不做,但如果你想提升AI的细节把控力,这招很管用。现在食材处理好了,需要一个厨房来烹饪,对于个人作者来说,我们通常不用(也用不起)从头训练一个巨无霸模型,那需要海量数据和算力,更实际的方法是“微调”。
你可以把它理解为:有一个已经读过万卷书(基础大模型,比如一些开源的文本生成模型),但还不懂你独特口味的“学生”,我们的训练,就是给它上“特色私教课”,让它在你提供的精品文本上深入学习,形成你的风格偏好。
现在有一些对个人比较友好的平台或工具,降低了微调的门槛。
选择哪个,取决于你的动手能力和愿意投入的时间,不怕折腾,想更可控,选前者;想快速上手,接受一定的黑箱,选后者。
进入训练阶段,你会遇到几个关键参数,别怕,我们打个比方:
点击开始训练后,就交给时间和算力吧,这个过程可能需要几个小时甚至更久,取决于数据量和你的电脑或云服务的性能,泡杯茶,看部电影,别老盯着。
训练完成后,激动人心的时刻来了:测试。
别一上来就让它写长篇,先给一些简单的开头、一些情境提示,看看它的产出:
如果效果不理想,太正常了,这才是真正的开始,你需要分析问题:是“主粮”质量不行?还是数据太杂?或者是训练轮数不对?回去调整数据,或者用新的、更针对性的文本(比如专门补充一些描写薄弱环节的优秀段落)进行增量训练。
训练很少能一蹴而就,它是一个“创作-评估-调整数据-再训练”的循环过程,就像教孩子写作,要反复修改、引导。
看到这里,你可能发现了,训练一个属于自己的小说AI,核心投入其实不是钱,而是你的时间、审美和耐心,你需要去精选数据,去反复调试,去评估结果,AI不是替代你的“神秘作家”,它更像一个被你调教出来的、带有你个人审美印记的“写作加速器”和“灵感碰撞器”。
它能帮你快速生成一些段落,提供几个情节走向,打破你开局时的空白页恐惧,但最终的故事灵魂、人物弧光、那些真正打动人的微妙细节,仍然来自于你——这个背后的“总导演”。
别再被“一键生成小说”的噱头迷惑了,沉下心来,像对待一门有趣的手艺一样,去开始你的“喂养”和“训练”之旅吧,当你第一次读到它写出的、带着你熟悉又惊喜的风格的句子时,那种感觉,绝对比单纯使用一个通用AI要美妙得多。
这条路需要摸索,会踩坑,但每一步,都让你离打造一个独一无二的“创作伙伴”更近一步,这不正是创作的乐趣之一吗?
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