Алгоритмы машинного обучения положительно влияют на качество генерации текстов в современных виртуальных помощниках. 25

Традиционные методы машинного обучения, такие как N-граммы и логистическая регрессия, основываются на ограниченном контексте. 1 Генерируемые ими тексты часто получаются однообразными и менее связными. 1 Они плохо справляются с длинными текстами и сложными конструкциями. 1

Большие языковые модели (LLM), напротив, благодаря глубоким нейронным сетям и трансформерам генерируют тексты с высокой степенью логической связности. 1 Они способны учитывать как локальный, так и глобальный контекст, обеспечивая плавные переходы между предложениями и поддерживая структуру текста. 1 Модели также лучше справляются с длинными текстами и сложными вопросами, что делает их особенно полезными в креативных и аналитических задачах. 1