Какие алгоритмы машинного обучения используются в современных текстовых генераторах?

Некоторые алгоритмы машинного обучения, которые используются в современных текстовых генераторах:

• Рекуррентные нейронные сети (RNN). dzen.ru sky.pro Они учитывают контекст и последовательность слов, что позволяет создавать более связные и грамматически правильные предложения. dzen.ru
• Сверточные нейронные сети (CNN). dzen.ru Применяются для автоматического создания заголовков новостей, кратких описаний и других коротких текстовых элементов. dzen.ru
• Трансформеры. dzen.ru sky.pro Модель ИИ, которая способна обрабатывать длинные последовательности данных с учётом контекста. dzen.ru Она использует механизм самовнимания, который помогает модели понять важность каждого слова в контексте всего текста. dzen.ru
• Генеративно-состязательные сети (GAN). dzen.ru Архитектура состоит из двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора. dzen.ru Генератор создаёт текст, а дискриминатор оценивает его качество. dzen.ru Это соревнование позволяет модели улучшать свою способность генерировать более правдоподобный и умный текст. dzen.ru
• Преобученные языковые модели. dzen.ru Например, GPT-3. dzen.ru Они обучаются на огромном количестве текстов и могут генерировать высококачественный контент в соответствии с заданными параметрами. dzen.ru