Как нейросеть работает с текстом

Генерация текстов под редактуру

Нейросеть способна генерировать текст благодаря предварительному анализу большого количества текстовых данных. Их она использует для создания матрицы вероятностей для каждого слова. На основе этих матриц искусственный интеллект предсказывает, какое слово должно идти следующим в тексте.

Для предсказания важен контекст, поэтому модель учится понимать, как слова в предложении связаны между собой и какие из них чаще встречаются вместе. На основе анализа и контекста модель предсказывает, какое слово или фразу логично было бы использовать дальше. За это отвечает декодер.

Искусственный интеллект легко помогает преодолеть так называемый «синдром пустой страницы». При написании большого потока текстов автор порой не знает, как лучше всего начать материал. Генерация идей с помощью текстовой нейросети даст несколько вариантов, которые можно будет использовать в готовой работе. Если автору не хватает идей для описания какой-то части материала, нейросеть может помочь с основными тезисами.

Более современные модели на основе нейросетей ориентируются на большее количество параметров. В отличие от, например, n-граммных, которые смотрят на фиксированное число слов, они могут смотреть на весь текст целиком. Кроме того, они способны учитывать стиль текста, день недели и даже сезонность — это как раз контекст.

«Мы разбиваем слова на популярные части, например „велотренажёр“ → „вело“, „трен“, „ажёр“», — рассказывает Владимир Морозов. Такой формат удобен тем, что токены получаются более осмысленными, чем если бы текст делился на буквы, но занимают меньше памяти в сравнении со словарями, которые состоят из слов.

Как языковые модели видят тексты

Модель видит текст как единицы языка: слова, буквы, цифры или знаки препинания — их по-другому называют токенами. Из чего будут состоять токены, зависит от того, как программист, который работает с моделью, поделил текст. Можно анализировать выражения на уровне букв, слов или частей слова.

Затем модель создаёт следующий фрагмент текста, который она считает наиболее верным в контексте. Именно эту фразу пользователь увидит у себя на клавиатуре смартфона в строке подсказок. Процесс повторяется множество раз, чтобы сгенерировать полный текст или ответ на вопрос, если нейросеть встроена не в клавиатуру, а чат-помощник.

Работа текстовой нейросети построена на базе анализа и обработки естественного языка. На алгоритмах машинного обучения нейросеть учится определять смысл текста, его настроение и стиль подачи. В результате накопленного опыта искусственный интеллект больше понимает, что от него требуется, и с каждым разом выдает все более релевантный контент.

Перспективы использования нейросетей для написания статей

Нейросеть позволяет генерировать контент, не требующий глубокой экспертизы, на любую тематику. Это могут быть развлекательные посты в социальных сетях, тексты поздравлений или письма для рассылки и т.д. Редактору достаточно внести правки, добавить недостающие детали и сделать текст более читабельным.

Владимир рассказывает: «Дальнейший процесс зависит от того, какую задачу мы хотим решить: если нейросеть анализирует предложение и должна выдать предложение, то языковая модель обновляет контекст новыми сгенерированными словами и снова предсказывает слово».

Если модель смотрит на один последний токен, это униграммная модель: она предсказывает следующее слово по последнему во фразе. Биграммные модели смотрят на два слова назад. Но технически количество слов, которые будут учитываться в предсказании, не ограничено. Поэтому модели могут быть n-граммными, где n — любое число. В сравнении с другими модели такого типа быстро работают и мало весят, особенно если значение n небольшое, а токен — буква или часть слова. Поэтому n-граммные модели активно используют в клавиатурах, чтобы персонализировать подсказки.

Как объясняет разработчик машинного обучения Владимир Морозов, на входе модель получает текст. Например, если пользователь набирает слова на клавиатуре, первой их прочитает именно языковая модель. За распознавание высказывания отвечает энкодер. Чтобы понять смысл, модель делит входной текст на мелкие кусочки, такие как слова или фразы.

Принципы работы языковой модели зависят от её типа. До того как разработчики стали использовать нейросети, в ходу были более простые статистические алгоритмы. Языковые модели на их основе называют классическими. Простейшая модель такого рода, например, выдаёт одно и то же слово вне зависимости от того, что получает на входе. Более сложные учитывают вероятности. Например, могут подсчитать, что после «привет» люди часто пишут «как дела», а после «хлеб» — «белый». В качестве предсказания модель может предложить самое частотное слово или слово, которое встречается с определённой вероятностью. Логика работы зависит от того, какая стратегия предсказания заложена в модель.

Нейросети стали обыденностью: студенты пишут курсовые с помощью ChatGPT, иллюстраторы рисуют в Midjourney, а Т9 регулярно предлагает неловкие автозамены. Технологиями заинтересовались и корпорации: например, РЖД провели конкурс цифрового искусства. Но что мы знаем о том, как нейросети работают с языком? Как видят слова и изображают их? Спросили у Владимира Морозова — разработчика машинного обучения в отделе обработки естественного языка «‎Яндекса».

Для предсказания важен контекст, поэтому модель учится понимать, как слова в предложении связаны между собой и какие из них чаще встречаются вместе. На основе анализа и контекста модель предсказывает, какое слово или фразу логично было бы использовать дальше. За это отвечает декодер.

Нейросети научились рисовать, писать музыку, решать сложные задачи. Одно из самых популярных на сегодняшний день направлений работы нейронных сетей — генерация текстов. Общество пока со скепсисом относится к контенту, созданному машиной. Однако некоторые сервисы уже сейчас вполне успешно могут наполнять сайты контентом, помогать в запуске чат-ботов, генерирующих релевантные ответы при общении с пользователями.