📚 搭建专属古文语料库：让 AI 先 “读” 懂文言文
想让 AI 写出有模有样的古文，第一步得给它喂足够多的 “文言文粮食”。这里的关键不是随便找几篇古文就行，而是要搭建一个结构完整、风格多样的语料库。你可以从经典典籍入手，像《论语》《史记》《唐宋八大家文集》这些肯定是必选的，它们代表了不同朝代的文风特点。另外，别忘了一些不太常见的古籍，比如《淮南子》里的寓言故事，《世说新语》中的人物对话，这些内容能让 AI 接触到更丰富的语言场景。
收集语料的时候，注意区分文言文的不同体裁。记叙文、议论文、游记、书信，每种体裁的用词和句式都不一样。比如写游记常出现 “至若春和景明，波澜不惊” 这样的描写，而议论文可能更多是 “臣闻天下之治乱，在赏罚之当否” 这种论述。把这些不同类型的文本分类整理，AI 在训练时就能更好地把握各种场景下的表达习惯。
还有个小细节很重要，就是要处理语料中的生僻字和异体字。现在 AI 模型对现代汉字的识别比较成熟，但遇到 “亹亹”“夤缘” 这类生僻字，可能会出现识别错误。你可以用专门的文本处理工具，把这些生僻字统一转换成常用的简体字，同时在旁边标注原字，这样既保证了 AI 能正确学习，又保留了古文的原汁原味。
🤖 选对模型：找到适合古文风格的 AI “大脑”
目前市面上的 AI 模型很多，并不是所有模型都适合模仿古文风格。像 GPT-3、GPT-4 这类通用大模型，虽然具备很强的语言生成能力，但它们的训练数据以现代语言为主，对文言文的理解可能不够深入。这时候，不妨考虑一些专门针对中文优化的模型，比如百度的 ERNIE、阿里的通义千问，这些模型在中文语境的处理上更有优势，尤其是对古文中的语法和用词习惯，能更快地掌握规律。
如果你对模型的定制化要求比较高，还可以选择开源的模型进行微调。比如 Llama 2、Bloom 这些开源模型，社区里有很多已经训练好的中文版本，你可以在此基础上，加入自己的古文语料进行二次训练。这样做的好处是，模型能更贴合你的特定需求，比如你想让 AI 专门模仿明清小品文的风格，就可以在微调时多加入这类语料，让模型重点学习。
在选择模型的时候，还要注意模型的参数规模。一般来说，参数规模越大，模型的学习能力越强，但同时也需要更多的计算资源和训练数据。如果你是个人爱好者，刚开始可以选择参数规模较小的模型，比如几百万到几千万参数的模型，既能满足基本的训练需求，又不会对硬件设备造成太大压力。等积累了一定的经验和数据后，再考虑使用更大规模的模型。
🔧 训练技巧：让 AI 从 “模仿” 到 “创作” 的关键步骤
模型选好后，就进入正式的训练阶段了。首先要做的是数据预处理，把收集到的古文语料转换成模型能识别的格式。通常需要将文本分割成合适的长度，比如每 500 字作为一个训练样本，这样既能保证上下文的连贯性，又不会让模型处理过长的文本而影响效率。同时，要给每个样本添加合适的标签，注明体裁、朝代、风格等信息，方便模型在训练时进行分类学习。
训练过程中，调整参数是非常重要的一步。学习率、批次大小、训练轮数这些参数都会影响模型的训练效果。对于古文训练来说，学习率不宜过高，过高容易导致模型学习不扎实，出现 “过拟合” 现象，也就是只会机械地重复训练数据中的内容，而不会灵活运用。一般建议学习率设置在 0.0001 左右，批次大小根据你的硬件设备来决定，显卡内存大的话，可以设置得大一些，比如 64 或 128，这样能加快训练速度。
迭代训练也是关键。不要指望一次训练就能让 AI 写出完美的古文，需要多次迭代，不断优化模型。每次训练完后，生成一些文本进行测试，看看哪里不符合古文风格，比如用词是否准确，句式是否对仗，然后针对这些问题，调整训练数据和参数，再次进行训练。比如发现 AI 生成的句子总是缺少虚词，就可以在训练数据中多加入一些含有 “之乎者也” 的句子，让模型重点学习这些虚词的用法。
🛠️ 优化与校准：让 AI 输出更贴近真实古文
训练完成后，AI 已经具备了一定的古文生成能力，但可能还会存在一些问题，比如用词过于现代，句式不够规范，这时候就需要进行优化和校准。最直接的方法是人工校对，把 AI 生成的文本和真实的古文进行对比，找出不符合的地方，然后告诉模型哪里需要修改。比如 AI 写出 “我认为此事不妥”，这种现代句式在古文中应该是 “余以为此事未善”，把这种修改后的句子反馈给模型，让它学习正确的表达方式。
除了人工校对，还可以利用一些工具进行风格检测。现在有一些专门针对文言文的语法检测工具，能识别出句子中不符合古文语法的地方，比如词类活用错误、句式结构不当等。把这些检测结果作为反馈，让模型进行自我调整，能有效提高生成文本的质量。另外，还可以引入风格评分机制，给生成的文本打分，根据分数高低来调整模型的参数和训练数据，让模型逐渐向高分风格靠近。
还有一个小技巧是风格融合。如果你希望 AI 生成的古文带有一定的个人风格，比如模仿某位古代作家的文风，可以在训练数据中加入该作家的代表作，让模型同时学习多种风格，然后通过调整权重，让目标风格占主导地位。比如想让 AI 模仿苏轼的豪放风格，就多加入苏轼的诗词和散文，让模型在训练过程中潜移默化地吸收这种风格特点。
📝 实战案例：从 0 到 1 训练一个古文生成 AI
为了让大家更清楚整个训练过程，这里分享一个实战案例。我们的目标是训练一个能生成唐代五言律诗的 AI。首先收集语料，从《全唐诗》中选取了 1000 首五言律诗，包括李白、杜甫、王维等著名诗人的作品，同时也加入了一些不太知名诗人的作品，保证风格的多样性。然后选择了一个基于 Llama 2 微调的中文模型，参数规模为 70 亿，这个规模既能处理足够的文本数据，又能在普通的服务器上运行。
在训练过程中，我们将每首诗作为一个训练样本，同时添加了体裁标签 “五言律诗” 和朝代标签 “唐代”。调整学习率为 0.00005，批次大小设置为 32，进行了 10 轮迭代训练。每次训练后，生成几首诗进行测试，发现前期生成的诗存在对仗不工整、平仄错误等问题，于是我们在训练数据中加入了专门讲解平仄和对仗的古文资料，比如《文镜秘府论》中的相关内容，让模型学习古诗的格律知识。
经过优化后，AI 生成的诗已经有了明显的进步。比如生成的 “《秋夜寄友》：夜静风敲竹，庭空月照松。遥知千里外，应念此时同。露重沾衣冷，更深对烛红。何当共杯酒，一叙别来衷。” 这首诗，无论是句式结构还是用词风格，都比较接近唐代五言律诗的特点。通过这个案例可以看出，只要按照正确的步骤进行训练和优化，即使是个人爱好者，也能训练出一个不错的古文生成 AI。
💡 注意事项：避开训练过程中的常见陷阱
在训练过程中，有一些常见的陷阱需要避开。首先是数据偏差问题，如果收集的语料过于单一，比如只包含某一个朝代或某一种体裁的古文，AI 生成的内容就会显得单调，缺乏多样性。所以一定要保证语料的丰富性，涵盖不同的朝代、体裁和风格。其次是过度训练，也就是 “过拟合”，这会导致 AI 只能机械地重复训练数据中的内容，而不会进行创造性的生成。解决方法是在训练过程中加入一定比例的现代文本，让模型保持对语言的灵活性。
还有一个容易被忽视的问题是计算资源的合理利用。训练 AI 需要消耗大量的计算资源，尤其是使用大规模模型时，电费和硬件成本都不低。作为个人爱好者，可以利用一些云服务平台，比如阿里云、腾讯云，这些平台提供了按需付费的计算资源，不需要自己购买昂贵的硬件设备。同时，也可以加入一些 AI 训练的社区，和其他爱好者共享资源，降低成本。
最后，要保持耐心。训练 AI 模仿古文风格是一个长期的过程，不可能一蹴而就。在这个过程中，会遇到各种问题，比如生成的文本不符合预期、模型训练出现错误等，这时候不要气馁，要仔细分析问题原因，逐步解决。只要坚持下去，一定能训练出一个让你满意的古文生成 AI。
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