Генеративный ИИ: мощь и возможности контролируемой генерации текста

Как работает управляемое создание текста, часть 3: генеративный ИИ

Введение

В этой серии статей мы исследуем управляемое создание текста — мощную технологию, которая позволяет ИИ-моделям генерировать человекоподобный текст в соответствии со входными запросами.

В этой третьей части мы углубимся в архитектуру и принципы работы генеративного ИИ, который является основой управляемого создания текста.

Архитектура генеративного ИИ

Генеративные модели ИИ обычно основаны на архитектуре трансформатора, которая была представлена в статье "Внимание — все, что вам нужно" (Attention Is All You Need). Трансформаторы обрабатывают текст как последовательность токенов и используют механизм самовнимания для моделирования отношений между ними.

Модель трансформатора состоит из кодировщика и декодера. Кодировщик преобразует входную последовательность токенов в вектор фиксированной размерности, который представляет смысл текста. Декодер затем использует этот вектор для последовательной генерации выходного текста один токен за раз, предсказывая следующий токен на основе предыдущих.

Принципы работы

Генеративные модели ИИ обучаются на огромных массивах текста. Во время обучения модель оптимизируется с помощью функции потерь, которая измеряет разницу между сгенерированным текстом и соответствующими человеческими примерами.

Модель изучает распределение вероятностей над возможными последовательностями токенов. Она может использовать это распределение для генерации нового текста, выбирая токен с наивысшей вероятностью на каждом шаге.

Контролируемая генерация

Управляемое создание текста расширяет возможности генеративного ИИ, позволяя контролировать сгенерированный текст с помощью дополнительных входных данных. Эти входные данные могут принимать разные формы, например:

• Указания: Инструкции, уточняющие тему, тон и стиль текста.
• Контекст: Связанная информация, такая как предыдущий диалог или описание задачи.
• Образцы: Примеры желаемого вывода, которые направляют модель.

Генеративная модель интегрирует эти входные данные в свой процесс принятия решений, учитывая их при выборе токенов на каждом шаге. Это позволяет пользователям точно настраивать сгенерированный текст, отвечающий их конкретным требованиям.

Заключение

Генеративные модели ИИ представляют собой основу управляемого создания текста. Их мощная архитектура и принципы работы позволяют им эффективно создавать человекоподобный текст. Посредством обучения на больших массивах текста и использования входных данных в контролируемой среде генеративные модели ИИ могут генерировать высококачественный, релевантный и настраиваемый текст.