前段时间，模仿人类写作过程的语言模型 Re^3 发布，该模型不需要微调大模型，而是通过设计 prompt 来生成一致性强的故事。
现在，该研究团队又提出了一个生成故事的新模型 DOC。论文作者 Kevin Yang、田渊栋也在推特上发文宣传了 DOC 模型，表示 DOC 比 Re^3 生成的故事更加连贯、有趣。
DOC 框架意指详细大纲控制（Detailed Outline Control），用于在自动生成数千字长故事时提高情节的连贯性。DOC 由两个互补的组件组成：详细大纲组件（Detailed Outliner）、详细控制器（Detailed Controller）。
Detailed Outliner 负责创建详细的、分层结构的大纲，将写作创意从起草转移到规划阶段。Detailed Controller 则通过控制故事段落与大纲细节对齐，确保生成结果遵循详细的大纲。
该研究对模型自动生成故事的功能进行了人工评估，DOC 在多个指标上获得了大幅增益：情节连贯性（22.5%）、大纲相关性（28.2%）和趣味性（20.7%），大大优于 Re^3 模型。此外，DOC 在交互式生成环境中更易于控制。
DOC 的高层概述
该研究比较了处于同一顶级大纲条目的 1000 到 1500 字的段落，而不是完整的故事。评估指标包括三个：连贯性、相关性以及趣味性。
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