Here's an example implementation in Python using the Hugging Face Transformers library and one of the available large language models, such as GPT-2, as the generator:

```python
import torch
import transformers

# Load the pre-trained language model checkpoint
model = transformers.GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
model.eval()

def generate_script(conflict: str):
    """
    Generate a script based on the input conflict.
    :param conflict: a string describing the central dramatic conflict.
    :return: a script containing character descriptions, plot outline, location descriptions, and character dialogue.
    """
    script = ""
    
    # High-level: user input
    script += conflict + "\n\n"
    
    # Middle-level: generate character descriptions, plot outline, and location descriptions
    character_descriptions, plot_outline, location_descriptions = generate_middle_layer(conflict)
    script += "Character Descriptions:\n" + character_descriptions + "\n\n"
    script += "Plot Outline:\n" + plot_outline + "\n\n"
    script += "Location Descriptions:\n" + location_descriptions + "\n\n"
    
    # Low-level: generate character dialogue
    dialogue = generate_dialogue(conflict)
    script += "Dialogue:\n" + dialogue
    
    return script

def generate_middle_layer(conflict: str):
    """
    Generate character descriptions, plot outline, and location descriptions.
    :param conflict: a string describing the central dramatic conflict.
    :return: character descriptions, plot outline, and location descriptions as strings.
    """
    character_descriptions = generate_text(conflict, "Character Descriptions: ")
    plot_outline = generate_text(conflict, "Plot Outline: ")
    location_descriptions = generate_text(conflict, "Location Descriptions: ")
    
    return character_descriptions, plot_outline, location_descriptions

def generate_dialogue(conflict: str):
    """
    Generate character dialogue.
    :param conflict: a string describing the central dramatic conflict.
    :return: character dialogue as a string.
    """
    return generate_text(conflict, "Dialogue: ")

def generate_text(prompt: str, prefix: str):
    """
    Generate text using the language model.
    :param prompt: the input prompt.
    :param prefix: the prefix to be added to the prompt.
    :return: generated text as a string.
    """
    input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode(prefix + prompt, add_special_tokens=False)).unsqueeze(0)  # add special tokens for the model
    with torch.no_grad():
        outputs = model(input_ids, max_length=1024, num_beams=1, early_stopping=True)
    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    
    return generated_text
```
ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างการใช้งานใน Python โดยใช้ไลบรารี Hugging Face Transformers และหนึ่งในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีอยู่ เช่น GPT-2 เป็นตัวสร้าง: ```python import torch import Transformers # Load the pre-trained language model checkpoint model = Transformers.GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2") model.eval() def create_script(conflict: str): """ สร้างสคริปต์ตามความขัดแย้งของอินพุต :param allowance: สตริงที่อธิบายความขัดแย้งอันน่าทึ่งส่วนกลาง :return: สคริปต์ที่มีคำอธิบายตัวละคร โครงเรื่อง คำอธิบายสถานที่ และบทสนทนาของตัวละคร """ script = "" # ระดับสูง: สคริปต์อินพุตของผู้ใช้ += ข้อขัดแย้ง + "\n\n" # ระดับกลาง: สร้างคำอธิบายอักขระ โครงเรื่องและคำอธิบายตำแหน่ง character_descriptions, plot_outline, location_descriptions = Generate_middle_layer(conflict) script += "คำอธิบายตัวละคร:\n" + character_descriptions + "\n\n" script += "Plot Outline:\n" + plot_outline + "\ n\n" script += "คำอธิบายตำแหน่ง:\n" + location_descriptions + "\n\n" # ระดับต่ำ: สร้างบทสนทนาของตัวละคร บทสนทนา = สคริปต์สร้างบทสนทนา(ขัดแย้ง) += "บทสนทนา:\n" + สคริปต์ส่งคืนบทสนทนา def Generate_middle_layer(conflict: str): """ สร้างคำอธิบายตัวละคร โครงเรื่อง และคำอธิบายตำแหน่ง :param Conflict: สตริงที่อธิบายความขัดแย้งอันน่าทึ่งระดับกลาง :return: คำอธิบายตัวละคร โครงเรื่อง และคำอธิบายตำแหน่งในรูปแบบสตริง """ character_descriptions = Generate_text(conflict, "Location Descriptions: ") plot_outline = Gene_text(conflict, "Plot Outline: ") location_descriptions = Generate_text(conflict, "Location Descriptions: ") ส่งคืน character_descriptions, plot_outline, location_descriptions def create_dialogue(conflict: str): """ สร้างบทสนทนาของตัวละคร :param Conflict: สตริงที่อธิบายความขัดแย้งอันน่าทึ่งระดับกลาง :return: บทสนทนาของตัวละครเป็นสตริง """ return Generate_text(conflict, "Dialogue: ") def Gene_text(prompt: str, prefix: str): """ สร้างข้อความโดยใช้โมเดลภาษา :param prompt: พรอมต์อินพุต :param prefix: คำนำหน้าที่จะเพิ่มในพรอมต์ :return: ข้อความที่สร้างเป็นสตริง """ input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode(prefix + prompt, add_special_tokens=False)).unsqueeze(0) # เพิ่มโทเค็นพิเศษสำหรับโมเดลด้วย torch.no_grad(): outputs = model(input_ids, max_length=1024 , num_beams=1, Early_stopping=True) สร้างแล้ว_text = tokenizer.decode(outputs[0], skik_special_tokens=True) return สร้างแล้ว_text ```
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence