Некоторые принципы, которые лежат в основе развития алгоритмов автоматической генерации слов:

• Учёт контекста и последовательности слов. 1 Для этого используются рекуррентные нейронные сети (RNN), которые работают на основе обратного распространения ошибки и запоминают информацию о предыдущих состояниях. 1
• Обработка длинных последовательностей данных с учётом контекста. 1 Для этого применяются трансформеры, которые используют механизм самовнимания, помогающий модели понять важность каждого слова в контексте всего текста. 1
• Использование генеративно-состязательных сетей (GAN). 1 Архитектура состоит из двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора. 1 Генератор создаёт текст, а дискриминатор оценивает его качество. 1 Это соревнование позволяет модели улучшать свою способность генерировать более правдоподобный и умный текст. 1
• Применение преобученных языковых моделей. 1 Они обучаются на огромном количестве текстов и могут генерировать высококачественный контент в соответствии с заданными параметрами. 1
• Использование накопленного опыта. 2 Этот подход позволяет алгоритмам адаптироваться, сохраняя и используя информацию о предыдущих состояниях и результатах обучения. 2