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我将24年的博客文章输入马尔可夫模型 -- I fed 24 years of my blog posts to a Markov model

原文链接 | HN讨论 | 2025-12-14 10:37:41

文章摘要

作者将24年的博客文章输入到一个名为"Mark V. Shaney Junior"的简单马尔可夫文本生成程序中。这个仅30行Python代码的小程序是受1980年代经典程序启发而作，体现了作者喜欢通过编写小型实验性程序来探索编程理念的爱好。

文章总结

标题：我用24年的博客文章训练了一个马尔可夫模型

作者：Susam Pal 发布日期：2025年12月13日

我最近在GitHub上分享了一个名为"Mark V. Shaney Junior"的小程序（github.com/susam/mvs），这是一个受1980年代传奇程序Mark V. Shaney启发的极简马尔可夫文本生成器。这个仅约30行Python代码的程序更注重简洁性而非效率。

作为编程爱好者，我经常进行探索性编程。这次我决定将过去24年积累的约200篇博客文章（总计20万字）作为训练数据输入这个程序。以下是部分有趣的生成结果：

  1. 技术主题的混杂输出： "当用户批准查询替换操作时...使用32位寄存器如EBP、ESP等...在汇编语言和机器代码中非常有用..."

  2. 看似合理但实际无意义的段落： "享受问'如果发生什么'...然后输入M-x zap-up-to-char...对于这个特定视频，8.3公里的实际票价..."

  3. 特别不连贯但有趣的例子： "打开一个新的Lisp源文件可能会伤害学生的自尊...科学家随意假设这是一个积分域..."

程序默认使用二元模型（查看三个连续单词的组合），通过建立前两个单词与后续单词的映射关系来生成文本。虽然这种简单模型无法捕捉文本的全局结构，但其设计简洁，堪称语言模型的"Hello World"。

通过调整模型阶数（连续单词的数量），可以改变输出效果： - 四阶模型生成的文本更连贯："可以在Libera Chat上通过IRC命令/msg alis list python搜索含'python'的频道..." - 但超过五阶会导致直接复制原文段落，失去趣味性。

最后，当我尝试用"Finally we"作为起始提示时，程序生成了这样一段"技术胡话"： "最后我们通过Emacs博客聚合器分割这个数字...在MATLAB和GNU bash 5.1.4中交互式编译Lisp函数..."

虽然与当今流行的大型语言模型相比，这种简单模型显得简陋，但其极简实现仍是了解语言模型的一个良好起点。正如作者所言，在社交媒体充斥无意义内容的今天，我们其实已经不需要专门程序来生成胡言乱语了。

评论总结

评论内容总结：

  1. Markov模型与GPT的比较

    • 有人提出将Markov模型与参数规模相近的GPT进行比较的疑问。
    • 引用："now i wonder if you can compare vs feeding into a GPT style transformer..." (swyx)

  2. Markov模型的趣味性与历史应用

    • 多位用户分享了自己使用Markov模型的经历，认为它有趣且具有启发性。
    • 引用："I recall a Markov chain bot on IRC in the mid 2000s..." (lacunary)
    • 引用："I did something similar many years ago..." (vunderba)

  3. Markov模型的技术实现与改进

    • 用户尝试通过调整n-gram顺序或结合BPE（字节对编码）来改进Markov模型的生成效果。
    • 引用："Using pairs of consecutive characters (order-2 Markov model) helps, but not much..." (sebastianmestre)
    • 引用："Then I bumped up the order to 2... It just reproduced the entire article verbatim." (sebastianmestre)

  4. Markov模型的工具与资源分享

    • 用户分享了基于Markov模型的工具和开源项目，供其他人尝试。
    • 引用："Here’s a quick custom markov page you can have fun with..." (Aperocky)
    • 引用："The code is still up on GitHub..." (ikhatri)

  5. 对作者贡献的赞赏

    • 用户表达了对作者分享经验和项目的感谢。
    • 引用："Thank you for giving... This is special in these times..." (hilti)

  6. 关于LLMs与Markov模型的讨论

    • 有人认为LLMs（如GPT）是更高级的Markov链，但也有人指出它们的差异。
    • 引用："aren’t LLMs just huge Markov Chains?!" (atum47)
    • 引用："I didn’t see anything better until gpt came along!" (lacunary)

  7. 个性化模型的可能性

    • 用户提出可以用Markov或类似技术模拟个人语言风格，作为人格的近似。
    • 引用："making a gamma model of their personality... a 60% approximation of who they were..." (hexnuts)

总结：评论中既有对Markov模型技术细节的探讨，也有对其历史应用和趣味性的回忆，同时包含与GPT的对比以及对作者分享精神的赞赏。观点多样，但普遍认为Markov模型在文本生成中仍有其独特价值。