テキスト生成

テキスト生成の仕組み

テキスト生成モデルは通常、先行する単語が与えられたときに、一連の流れの中の次の単語（またはトークン）を予測することによって機能する。これらのモデルは、ウェブサイト、書籍、記事、その他のソースからのテキストで構成される膨大なデータセットで学習される。学習中、モデルは単語、文構造、意味間の統計的関係を学習する。主な手順は以下の通り：

1. データの前処理：生テキストはクリーニングされ、モデル用に準備される。多くの場合、トークン化が含まれ、テキストはより小さな単位（単語またはサブワード）に分解される。
2. モデルのトレーニング：モデルは、多くの場合 PyTorchまたは TensorFlow入力データを処理し、内部パラメータ（モデルの重み）を調整して、予測値と学習データ内の実際のテキストシーケンスとの差を最小化する。GPT (Generative Pre-trained Transformer)のようなアーキテクチャは、「Attention Is All You Need」という重要な論文で詳述されているように、テキスト内の長距離依存関係を理解するために自己注意のようなメカニズムを利用する。
3. 推論：一旦学習されると、モデルは、最初のプロンプト（またはシードテキスト）から開始し、希望の長さまたは停止条件に達するまで、最も可能性の高い次のトークンを繰り返し予測することにより、テキストを生成することができる。ビームサーチのような技術を使用して、複数の潜在的なシーケンスを探索することができる。

実世界での応用

テキスト生成は、さまざまな領域で数多くのアプリケーションを動かしている：

• コンテンツ制作：記事、マーケティングコピー、Eメール、またはクリエイティブなストーリーの下書きを作成し、ライターを支援する。企業はJasperや Copy.aiのようなツールを使って自動コンテンツ生成を行っている。
• チャットボットとバーチャルアシスタントカスタマーサービスボット、SiriやAlexaのようなバーチャルアシスタント、対話型アプリケーションにおいて、より自然で魅力的な会話を可能にする。Google Dialogflowのようなプラットフォームは、会話AIにテキスト生成を活用します。
• コード生成： GitHub Copilotのようなツールに見られるように、自然言語の記述に基づいてコードスニペットを提案したり、関数全体を生成したりすることで開発者を支援する。
• 機械翻訳：主に翻訳に焦点を当てていますが、高度な機械翻訳システムは、流暢さのための生成機能を組み込むことがよくあります。

テキスト生成と関連概念

テキスト生成は他のNLPタスクと区別することが重要だ：

• テキストの要約：重要な情報を保持したまま、長いテキストを短いバージョンに要約することを目的とする。テキスト生成は抽象的な要約に使用できるが、核となるタスクは要約であり、プロンプトからの新規作成ではない。
• センチメント分析：これは分類タスクであり、生成タスクではない。
• 質問応答：提供された文脈に基づいて、質問に対する具体的な答えを検索または生成すること。生成も含まれるかもしれないが、目的は情報検索または合成であり、自由形式のテキスト作成ではない。
• テキストから画像へ：テキストそのものを生成するのではなく、テキストの記述に基づいて視覚的なコンテンツ（画像）を生成し、言語と視覚の橋渡しをする。Stable Diffusionのようなモデルを参照。
• コンピュータビジョン（CV）：のようなモデルによって実行される物体検出のようなタスクを含む、世界からの視覚情報の解釈と理解を扱う。 Ultralytics YOLO言語の処理や生成とは根本的に異なる。

テキスト生成は急速に発展している分野であり、コヒーレンスの改善、幻覚の低減、制御性の強化に焦点を当てた研究が進行中である。OpenAIのような組織や Hugging Faceのようなプラットフォームから、最先端のモデルやツールにアクセスすることができます。