STORM是啥？

STORM是一个大型语言模型系统（LLM），它的主要工作是根据互联网搜索来写出类似于维基百科的文章。虽然这些文章可能还不能直接发布，需要一些修改，但是它非常适合在编写前期帮助收集和整理资料。

STORM是怎么工作的？

STORM把写一篇长文章分成了两个阶段：

1. 前期写作阶段：系统会先做互联网研究，收集参考资料，并生成一个大纲。
2. 写作阶段：根据这个大纲和参考资料，生成完整的文章并加上引用。

其中让STORM与众不同的是，它在自动化研究过程中的一项核心技术——自动生成好问题。也就是说，STORM不仅仅是简单地根据你给的主题进行互联网搜索，而是通过两种方式深入挖掘：

1. 多视角提问：STORM通过查看类似主题的现有文章来发现不同的视角，并利用这些视角指导提问过程。
2. 模拟对话：它通过模拟一位维基百科编写者和一个主题专家之间的对话，这个对话是建立在互联网来源上的，以此来更新对主题的理解并提出后续问题。

为什么要用STORM？

好吧，考虑到你已有一个主题，并打算写一篇包含大量研究和引用的深度文章，比如维基百科条目。你可能需要做大量的前期研究，比如搜集资料、生成大纲等。这个过程是很费时的。这时，STORM就能大显身手了——它能自动帮你做这些繁重的前期工作。

怎样使用STORM？

使用STORM，你首先需要做一些准备工作，比如克隆GitHub仓库、安装必要的软件包，还可能需要一些API密匙来使用在线模型。之后，你就可以根据提供的示例脚本来运行STORM了，这些脚本会通过不同的模型来演示如何完成从研究到生成文章的整个过程。当然，你完全可以根据需要来调整这个过程，

例如，你可以选择针对不同任务来使用不同的语言模型——使用较便宜或响应更快的模型来进行对话模拟，再用更强大的模型来实际写作，从而确保生成的文本质量。

总结

STORM是一个强大的工具，特别适合于那些需要编写详细且引用丰富的长文章的场景。它通过自动化大量前期研究和大纲生成工作，使写作过程变得更加高效。其通过多视角提问和模拟对话的方法深入挖掘主题，可以帮助创作者以更全面、更深入的视角探索主题，从而提高文章的质量和深度。