简介
我开始尝试各种受 Pokémon 启发的猫名变体，试图赋予它独特、略带神秘感的氛围。在尝试了“ Flarefluff ”和“ Nimblepawchu ”等名字后，我突然想到：为什么不完全使用人工智能，让字符级语言模型来处理这个问题呢？这似乎是一个完美的小项目，还有什么比创建自定义 Pokémon 名称生成器更好的方法来深入研究字符级模型呢？
在大型语言模型 (LLM) 和生成式 AI 的复杂背后，隐藏着一个出奇简单的核心思想：预测下一个字符。就是这样！每一个令人难以置信的模型——从对话机器人到创意作家——归根结底都在于它们对下一步的预测有多好。LLM 的“魔力”是什么？它在于它们如何改进和扩展这种预测能力。所以，让我们剥去炒作的外衣，直奔本质。
在本指南中，我们不会构建具有数百万个参数的大型模型。相反，我们正在创建一个可以生成 Pokémon 风格名称的字符级语言模型。这里有一个转折点：我们的数据集很小，只有801 个 Pokémon 名称！到最后，您将了解语言建模的基础知识，并拥有自己的迷你 Pokémon 名称生成器。
以下是每个步骤的结构，以帮助您跟进：
目标：快速概述我们要实现的目标。
直觉：基本思想——这里不需要编码。
代码：逐步的 PyTorch 实现。
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