Контролируемая генерация текста: погружение в генеративный ИИ

Как работает контролируемая генерация текста. Часть 5: Генеративный ИИ

В этой серии статей мы обсуждаем, как работает контролируемая генерация текста. В предыдущих частях мы рассмотрели основные концепции, такие как декодеры, кодировщики и внимание. В этой части мы углубимся в генеративный ИИ (ИИГ), который является основой многих популярных моделей генерации текста.

Что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ — это тип ИИ, который может создавать новые данные, похожие на входные данные, которые он получил. В случае генерации текста ИИГ может генерировать текстовые последовательности, такие как предложения, абзацы или даже полные документы.

Как работает генеративный ИИ?

Генеративные модели ИИ обычно основаны на нейронных сетях, которые обучаются на больших массивах данных. Эти данные содержат образцы текста, которые модель изучает, чтобы понять структуру и закономерности языка.

Во время обучения модель учится связывать последовательности слов с их контекстом. Например, она узнает, какие слова следуют за определенным предлогом или как формируются вопросы.

Когда модель обучается, ее можно использовать для генерации нового текста. Она начинает с начальной фразы или слова и затем использует свои знания о языке для создания последовательных слов.

Какие типы моделей генеративного ИИ существуют?

Существует множество различных типов моделей генеративного ИИ, каждый из которых имеет свои уникальные особенности и преимущества. Вот несколько распространенных типов:

• Авторегрессивные модели генерируют текст слово за словом, где каждый следующий предсказывается на основе предыдущих слов.
• Трансформерные модели обрабатывают всю последовательность текста одновременно, что позволяет им учитывать более дальние контексты.
• Вариационные автокодировщики (ВАЭ) используют декодер для генерации текста из скрытого представления, которое обучается с помощью кодировщика.
• Генеративно-состязательные сети (ГСН) используют две состязающиеся нейронные сети, генератор и дискриминатор, чтобы улучшить качество генерируемого текста.

Приложения генеративного ИИ

Генеративный ИИ имеет широкий спектр приложений в обработке естественного языка (ПОЕЯ). Вот несколько примеров:

• Генерация текста для чат-ботов и виртуальных помощников
• Автоматическое резюмирование и перевод
• Генерация новостей и спортивных отчетов
• Создание не являющегося оскорбительным языка и поисковых запросов

Вывод

Генеративный ИИ является мощным инструментом в области обработки естественного языка, который позволяет нам создавать новые и интересные текстовые данные. По мере совершенствования этих моделей мы можем ожидать еще больше инноваций и приложений в будущем.