Методы генерации текста — это алгоритмы, используемые для создания последовательностей слов или токенов, имитирующих естественный язык. Они широко применяются в задачах чат-ботов, автоматического написания статей, генерации резюме, продолжения текста, творческого письма, кода и других приложениях. Подходы различаются по сложности, качеству и контролю над генерируемым содержанием.

1. Генерация на основе правил (Rule-based generation)

Это самый простой и традиционный подход. Он использует:

• шаблоны (template-based systems)

• грамматические правила (например, в формате CFG)

• базы данных предопределённых фраз

Пример:

template = "Привет, {имя}! Сегодня {день недели}."

Недостатки:

• Отсутствие гибкости

• Легко предсказуемый и негибкий язык

• Не адаптируется под контекст

2. Статистические методы

A. N-gram модели

• Генерация следующего слова основывается на предыдущих n-1 словах.

• Пример: биграммы (n=2), триграммы (n=3).

Формула:

P(wₙ | wₙ₋₁, ..., wₙ₋ₖ) ≈ P(wₙ | wₙ₋₁)

Плюсы:

• Простая реализация

• Учитывает локальный контекст

Минусы:

• Ограниченный контекст

• Невозможно обрабатывать долгосрочные зависимости

• Требует большого корпуса для адекватного моделирования

3. Нейросетевые языковые модели

A. RNN и LSTM

• Используют скрытое состояние для хранения информации о предыдущем контексте.

• Генерация происходит токен за токеном, при этом каждый токен зависит от предыдущих.

Пример:

input = "The cat"
→ модель генерирует: "sat", "on", "the", "mat"

Проблемы:

• Деградация градиентов (vanishing gradients)

• Медленная генерация (последовательная природа)

• Ограниченная память (даже у LSTM)

B. Seq2Seq + Attention

• Используется для задач вроде перевода, пересказа, диалога.

• Генерация происходит на выходе декодера, который получает контекст от энкодера и attention.

C. Transformer-based модели

Современные генераторы текста основаны на архитектуре трансформеров. Это стало стандартом благодаря возможности захватывать долгосрочные зависимости и быстро параллелить вычисления.

4. Методы генерации текста на базе трансформеров

После обучения языковой модели (например, GPT, T5, BART) возможны разные стратегии генерации:

A. Greedy Decoding

• На каждом шаге выбирается токен с максимальной вероятностью (argmax).

• Быстро, но может приводить к однообразному и шаблонному тексту.

• Пример: "The cat" → "sat on the mat" (всегда одна и та же фраза)

B. Beam Search

• Хранится k наиболее вероятных путей (лучей).

• Позволяет находить глобально более вероятные предложения.

• Вычислительно дороже, но даёт более грамматически корректный текст.

Пример:

beam width = 3 → сохраняются 3 лучших варианта на каждом шаге

C. Top-k Sampling

• Вместо выбора только самого вероятного токена, выбирается случайный из k наиболее вероятных.

• Пример: k=10 — модель будет выбирать из 10 лучших кандидатов.

Плюсы:

• Более разнообразный и креативный текст
  Минусы:

• Возможна генерация менее осмысленного текста

D. Top-p Sampling (nucleus sampling)

• Выбирается минимальное множество токенов с суммарной вероятностью ≥ p (например, p=0.9).

• Более гибкий и осмысленный способ по сравнению с top-k.

• Избегает выбора токенов с «длинным хвостом» распределения.

E. Temperature Sampling

• Модифицирует распределение вероятностей:

  • T < 1 → модель становится более уверенной (меньше рандома)

  • T > 1 → более случайный выбор

Формула:

Pᵗᵉᵐᵖ(w) = exp(log(P(w)) / T) / Z

F. Sampling + Constraints

• Например, запрещённые токены, определённые шаблоны, правила грамматики.

• Используется в production для предотвращения токсичности, соблюдения стиля, цензуры.

5. Контролируемая генерация текста

Иногда нужно не просто генерировать текст, а управлять его стилем, смыслом или содержанием. Используются:

A. Conditioned generation

• Модель получает дополнительный вход: например, topic, sentiment, keywords.

• Пример: GPT с подсказкой:
  "Write a sad poem about rain:"

B. Plug and Play Models (PPLM)

• Постобработка логитов модели, чтобы контролировать стиль или тему генерации.

C. Prompt Engineering

• Использование carefully crafted prompts в zero-shot и few-shot генерации.

Пример:

python Instruction: Translate English to French: Input: "Good morning" Output: "

Примеры моделей генерации

Области применения

• Чат-боты

• Генерация ответов на вопросы

• Автоматизация новостей

• Письменные ассистенты (например, email)

• Образование (генерация заданий)

• Программирование (кодогенерация)

• Юридические и медицинские заключения

• Креативное письмо (поэзия, сценарии)

Методы генерации текста эволюционировали от простых шаблонов до масштабных трансформеров, работающих в режиме inference с учётом вероятностных стратегий. Комбинирование различных методов (beam search + top-p + temperature) позволяет добиться наилучшего баланса между разнообразием, качеством и контролем над сгенерированным контентом.