那我們就來看如何將GPT-2訓練成一位作家，如果喜歡走理論派的可以看這篇，如果走實作派可以看這篇以及搭配影片，我喜歡速成所以走實作派，簡介如下。

內容引述了一包Github的project，可以兩部分，第一部分是環境設定，簡單說有3個重點，第一，新版的code設定必須要用GPU跑，所以也可以選舊版的可以用CPU跑，第二，若用GPU跑則要注意對應的軟體、驅動程式、和環境的版本，第三，沒課金的玩家像本人我沒有GPU，也可以考慮如之前練習課程中所提，用Colab跑，但它有提供一定的額度。所以第一步環境就不詳細介紹，有需要再請自行點連結看原文和影片。

第二部分就是實作結果，由於此project已經分別包好一個訓練的py程式碼和一個生成的py程式碼，所以只需要根據文件下對應的參數。
在訓練的部分，作者有提供金庸全集文本，或是我們也可以自行提供資料庫，而根據作者的經驗分享，他的電腦在有GPU訓練一個epoch就要約80分鐘，而他建議至少30個epoch以上，最好100個epoch，所以是需要大約6天等級的時間，訓練期間可儲存各次epoch結果的模型。
在生成方面，作者也有提供兩個訓練好的模型，一個是根據剛所說金庸小說，另一個是經濟日報，真是佛心來的!我們直接來看他所提供金庸小說模型，以"張無忌見三名老僧在片刻間連斃崑崙派四位高手，"作為開頭，創作的250字極短篇4組：

可以看到語意確實寫得有模有樣!所以只要我們有模型和程式碼，隨口一句都能七步成詩。但仔細看，在語句長時，段落和段落間連結性薄弱，轉折會有些突兀，這跟我們之前在課程中訓練英文生成句子時，看到的缺陷仍是存在的。

我們比對剛才理論那篇作者的另一篇文章，是用TensorFlow的LSTM架的模型，也就是我們訓練課程時所用的，他有提供一個線上的把玩成果，我們設定同樣參數250個字和溫度0.7，但它引言無法輸入只能自己亂數產生，我試了個結果如下：

可以看到單句語意都是可以理解的，但同樣在段落和段落間轉折會很突兀，而且語句和語句間的連結性較差。
另外也有被我測出有fail情況產生：