文本与音乐生成：GPT模型与MuseGAN的应用探索

# 文本与音乐生成：GPT模型与MuseGAN的应用探索 ## 1. GPT模型文本生成 ### 1.1 文本生成函数 在使用GPT模型进行文本生成时，有一个关键的`generate`函数，其代码如下： ```python assert len(prompt)>0, "prompt must contain at least one token" text=prompt.lower().replace("\n", " ") for x in punctuations: text=text.replace(f"{x}", f" {x} ") text_tokenized=text.split() idx=[word_to_int.get(w,UNK) for w in text_tokenized] idx=torch.LongTensor(idx).unsqueeze(0) idx=sample(idx, weights, max_new_tokens, temperature=1.0, top_k=None) tokens=[int_to_word[i] for i in idx.squeeze().numpy()] text=" ".join(tokens) for x in '''").:;!?,-''''': text=text.replace(f" {x}", f"{x}") for x in '''"(-''''': text=text.replace(f"{x} ", f"{x}") return prompt+" "+text ``` 这个函数的主要步骤如下： 1. 确保输入的`prompt`不为空，如果为空会抛出错误提示“prompt must contain at least one token”。 2. 对`prompt`进行预处理，将其转换为小写并替换换行符。 3. 对文本中的标点符号进行处理，在其前后添加空格。 4. 将文本分词并转换为索引序列。 5. 使用`sample`函数生成新的索引。 6. 将索引序列转换回文本形式。 7. 对生成的文本进行后处理，去除标点符号前后多余的空格。 8. 最后返回原始`prompt`和生成文本的组合。 ### 1.2 不同版本模型的文本生成实验 #### 1.2.1 无条件文本生成 可以使用未知标记“UNK”作为`prompt`进行无条件文本生成，以检查生成的文本是否直接复制自训练文本。 - **20轮训练的模型** ```python prompt="UNK" for i in range(10): torch.manual_seed(i) print(generate(prompt,'files/GPTe20.pth',max_new_tokens=20)[4:]) ``` 输出的10个短段落语法正确，听起来像海明威小说中的段落，且没有直接复制训练文本。 - **40轮训练的模型** ```python prompt="UNK" for i in range(10): torch.manual_seed(i) print(generate(prompt,'files/GPTe40.pth',max_new_tokens=20)[4:]) ``` 输出的段落同样语法正确，类似海明威小说风格，但部分段落（如第八段）直接复制自《永别了，武器》。 #### 1.2.2 独特提示文本生成 使用独特的`prompt`（如“the old man saw the shark near the”）可以降低生成文本直接复制训练数据的概率。 ```python prompt="the old man saw th ```