Дослідження підходів до створення AI-орієнтованих систем генерації текстового контенту

Abstract

У статті досліджуються методи розробки систем генерації текстового контенту, орієнтованих на штучний інтелект. Від статистичних моделей до сучасних трансформерних архітектур розглядається розвиток методів генерації тексту. Проаналізовано основні принципи навчання великих мовних моделей, включаючи підготовку до навчання, удосконалення та підкріплення навчання за допомогою людського feedback.

The article examines methods for developing AI-oriented text generation systems. The evolution of text generation approaches is considered, ranging from statistical models to modern transformer-based architectures. The key principles of training large language models are analyzed, including pretraining, fine-tuning, and reinforcement learning with human feedback. The main advantages, limitations, and application areas of these systems are identified.