文本生成

文本生成的工作原理

文本生成模型通常是根据前面的单词预测序列中的下一个单词（或标记）。这些模型在由网站、书籍、文章和其他来源的文本组成的海量数据集上进行训练。在训练过程中，模型会学习单词、句子结构和语义之间的统计关系。关键步骤包括

1. 数据预处理：对原始文本进行清理并为模型做好准备，通常包括标记化，即将文本分解为更小的单元（单词或子单词）。
2. 模型培训：模型通常使用 PyTorch或 TensorFlow处理输入数据，并调整其内部参数（模型权重），使其预测结果与训练数据中实际文本序列之间的差异最小。GPT（生成式预训练转换器）等架构利用自我注意等机制来理解文本中的长距离依赖关系，详见开创性论文《注意就是你所需要的一切》。
3. 推理：训练完成后，模型可以从初始提示（或种子文本）开始生成文本，并反复预测最可能的下一个标记，直到达到所需的长度或停止条件。束搜索等技术可用于探索多个潜在序列。

实际应用

文本生成为各个领域的众多应用提供了动力：

• 内容创作：协助撰稿人生成文章、营销文案、电子邮件或创意故事的草稿。公司使用Jasper或Copy.ai等工具自动生成内容。
• 聊天机器人和虚拟助理：在客户服务机器人、Siri 或 Alexa 等虚拟助手以及交互式应用程序中实现更自然、更吸引人的对话。Google Dialogflow等平台利用文本生成技术实现人工智能对话。
• 代码生成：通过建议代码片段或根据自然语言描述生成整个功能来协助开发人员，如GitHub Copilot 等工具。
• 机器翻译：先进的机器翻译系统虽然主要侧重于翻译，但通常也结合了流畅性生成功能。

文本生成与相关概念

必须将文本生成与其他 NLP 任务区分开来：

• 文本摘要：旨在将较长的文本浓缩成较短的版本，同时保留关键信息。文本生成可用于抽象总结，但核心任务是浓缩，而不是根据提示进行新颖的创作。
• 情感分析：侧重于识别文本中表达的情感基调（积极、消极、中性），这是一项分类任务，而不是生成任务。
• 问题解答：涉及根据提供的上下文检索或生成问题的具体答案。虽然可能涉及生成，但目标是信息检索或综合，而不是创建开放式文本。
• 文本到图像：根据文字描述生成视觉内容（图像），在语言和视觉之间架起桥梁，而不是生成文字本身。参见稳定扩散等模式。
• 计算机视觉（CV）：处理解释和理解来自世界的视觉信息，包括由以下模型执行的物体检测等任务 Ultralytics YOLO等模型执行的物体检测任务，这与处理和生成语言有着本质区别。

文本生成是一个快速发展的领域，目前的研究重点是提高连贯性、减少幻觉和增强可控性。OpenAI等组织和平台提供的资源包括 Hugging Face等组织和平台提供的资源，让人们可以访问最先进的模型和工具。