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AI眼中的《三国演义》武力点评!

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AI眼中的《三国演义》武力点评!

Original 祁达方 安静的书桌 2021-11-06 01:16
收录于话题 #三国演义 42个
刀耕火种式的武评可以走入历史了。

武力点评,是《三国演义》社区最热门的话题。二十多年来,才华横溢的网友们建构过很多宏大精妙的体系,让人叹为观止。这些网友彼此是惺惺相惜的老朋友,他们的体系却无法达成兼容,相互的质疑和拍砖永远不会停止。究其原因,是《三国演义》中的武将数量和战例数量处于中数水平,既没有简单到一目了然,又没有充分到信息足够。同时,作为文学作品,《三国演义》中的武力描写,虽然有着明显的程式化特征,但更有着文学语言的模糊和浪漫。除此之外,《三国演义》中的单挑战例群,即使经过最粗暴的简化建模,仍然有许多难以自洽的情况,例如“A-B=10;B-C=15;A-C=10”这样在数学视角中的错讹,让网友们花费无数脑细胞去追加补丁,把它说圆。例如主张第三个公式应该被排除掉(无效战例理论),或者第一个公式和第二个公式中的B的值不相等(武力波动理论),或者这个减号不符合传递率(攻防二维理论),等等……不使用数学,就不可能进行武评。只使用数学,又不足以解决战例间的矛盾。引入文学阅读来解释矛盾,又会一千个读者眼中有一千对关羽颜良。从煮酒正熟发表《三国武力点评》至今二十年,网友共同体中产生了很多精彩的碰撞,对《三国演义》的情节形成了很多有趣的见解,但武评结果本身,渐渐地让人审美疲劳起来。最多是又出现一位熟悉文本且又耐心的网友,建立起自己的一套武评体系,对一些有争议的战例给出自己的观点——而这些可能的方向二十年来很可能已经被穷尽了。张三认为ABC,李四认为ACB,王二麻子认为BAC……永远的刀耕火种的手动计算,永远的不能服众的文学解释,让人疲劳,甚至绝望。去年唯笑惟笑说起使用程序来进行武力分析的思路。使用程序分析,其好处是可以借助计算机的远远超过人类的计算力,可以短时间内计算上亿次,这是手工计算很难想象的。于是我编程实现了第一版的武评程序,唯笑惟笑完善了武将单挑战例列表。

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使用程序,一下午可以产生成百上千个覆盖完整、自洽度高的原创武评体系。在那之后,我有了一种“传统武评被我终结了”的感觉。后来我又实现了捣浆糊提出的使用ELO等级分进行武力排名的思路,这个算法运行起来就更快了。冰冷无情的程序,提供了看待演义武评活动本身的视角,让我们能够对习以为常的普遍思维进行反思。昨天我申请通过了OpenAI提供的GPT-3接口权限。我可以通过编写Promise的方式来让AI给出关于两个武将单挑的预测。但是它同样存在Promise长度受限、产生结果不够稳定的弱点,这也是PlayGround模式的普遍问题。相比之下,使用Fine-Tuning(它现在还是Beta版本),上传战例数据训练模型,能得出质量更高的结果。感谢B站上的机器君小姐姐的视频引路,我把武将单挑战例列表整理成标准的JSONL格式后,上传并训练出了模型。
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于是我可以使用它预测一些引人遐想的单挑的结果了。如果在沂水关前,站出来的是张飞——Fine-Tuning认为,【张飞与华雄单挑】的结果将是:战胜张飞能百万军中取颜良首级吗——Fine-Tuning认为,【张飞与颜良单挑】的结果将是:战胜颜良威震曹营的战绩中,包括许褚吗——
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