38、文本生成：从基础到实践

文本生成：从基础到实践

1. 文本生成技术的发展历程

在早期，循环神经网络（RNN）在2015 - 2017年间被成功应用于文本和对话生成、音乐生成以及语音合成等领域。然而，到了2017 - 2018年，Transformer架构开始逐渐取代RNN，不仅在有监督的自然语言处理任务中表现出色，还在生成序列模型，特别是语言建模（词级文本生成）方面崭露头角。其中，最著名的生成式Transformer模型当属GPT - 3，它是由初创公司OpenAI在一个极其庞大的文本语料库上训练的1750亿参数文本生成模型，该语料库包括了大多数数字化书籍、维基百科以及大量的互联网爬取数据。2020年，GPT - 3因其能够在几乎任何主题上生成看似合理的文本段落而成为头条新闻，引发了一股短暂的热潮。

2. 序列数据的生成方法

在深度学习中，生成序列数据的通用方法是训练一个模型（通常是Transformer或RNN），利用先前的标记作为输入，预测序列中的下一个标记或接下来的几个标记。例如，给定输入“the cat is on the”，模型会被训练预测目标“mat”这个下一个单词。在处理文本数据时，标记通常是单词或字符，任何能够根据先前标记对下一个标记的概率进行建模的网络都被称为语言模型。语言模型能够捕捉语言的潜在空间，即其统计结构。

一旦拥有了训练好的语言模型，就可以从中进行采样（生成新的序列）：向模型输入一个初始文本字符串（称为条件数据），要求它生成下一个字符或下一个单词（甚至可以一次性生成多个标记），将生成的输出添加回输入数据中，然后多次重复这个过程。这个循环可以生成任意长度的序列，这些序列反映了模型训练数据的结构，看起来几乎就像人类编写的句子。

以下是使