狗屁没有通生成器网址gpt5.0：“狗屁没有通生成器”对比“GPT”解读 难以置信

大家好！今天我为大家带来了1篇新的文章，次要介绍了如何实现自己的梦想。希望通过这篇文章，能够给大家带来1些启示和帮助。

“狗屁没有通生成器”：https://github.com/menzi11/BullshitGenerator偶尔需要1些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染. 本项目只做这1项, 请勿用于其他任何用途.

本项目为python3版本, 还有由suulnnka修改在线版, 使用更加方便: https://suulnnka.github.io/BullshitGenerator/index.html“狗屁没有通生成器

”是1个文本生成器，用来生成1些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染由于此项目的目的只是用于GUI开发时测试文本渲染，所以对文本的连贯性和含义要求没有高，这也就是“狗屁没有通”的含义了if__name__==

"__main__":xx=input("请输入文章主题:")forxinxx:tmp=str()while(len(tmp)<6000):分支=random.randint(0,100)if分支<5:

tmp+=另起1段()elif分支<20:tmp+=来点名人名言()else:tmp+=next(下1句废话)tmp=tmp.replace("x",xx)print(tmp)从源码中可以看出，生成文本的方式就是从本地读取到的文本中按照1定规律随机读取，并且替换掉文本中“x”为指定的主题文本，并未使用深度学习方法。

没有难发现，生成的文本会存在句子没有连贯，重复性高的特点“狗屁没有通生成器”取“GPT”结合是否可行或有必要?为何？ 小我觉得“狗屁没有通生成器”取“GPT”结合意义没有大，这两个项目的目标和特点差异很大“狗屁没有通生成器

”是为了快速用来生成1些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染，而“GPT”文本生成器目标是生成高质量连贯文本，“GPT”的特点是模型大速度慢质量高，并没有满足“狗屁没有通生成器”的设计需求“狗屁没有通生成器”取

https://github.com/Morizeyao/GPT2-Chinese 这其中文项目相比，技术上的实现难度和成效有何没有同？“狗屁没有通生成器”项目技术上文已经谈过了，就没有赘述了“GPT”就是比较标准的自回归语言模型了，Transformer出现前都是通过RNN的方法，之前比较火的“CharRNN”已经深度学习作诗取作曲都属于这个范畴。

“GPT”将Transformer替换了RNN，使得提取特征的能力取运算速度都得到很大提升，当然使用大规模数据训练模型也是“GPT”效果好的1个重要因素相较于“GPT”，“狗屁没有通生成器”实现就简单很多，次要代码就几十行，基本上只用到了python编程技术。

虽然生成文本的质量没有高，体现在文本的连贯性和含义上但是也满足了生成1些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染的要求

谢谢您的阅读，如果您还有任何问题需要解答，请随时联系我们。