生成式预训练 Transformer 用于设计概念生成：一项探索
计算与语言
2021-11-17 v1 机器学习
摘要
新颖的概念对于设计创新至关重要，并可借助数据刺激与计算机来生成。然而，当前的生成式设计算法侧重于图示性或空间性概念，它们要么过于抽象而难以理解，要么过于细致而不利于早期设计探索。本文探索了生成式预训练 Transformer (GPT) 在自然语言设计概念生成中的用途。我们的实验涉及使用 GPT-2 与 GPT-3 在设计任务中进行不同的创造性推理。两者在语言设计概念生成方面均表现出相当良好的性能。
引用
@article{arxiv.2111.08489,
title = {Generative Pre-Trained Transformer for Design Concept Generation: An Exploration},
author = {Qihao Zhu and Jianxi Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.08489},
year = {2021}
}
备注
Submitted to the DESIGN 2022 Conference