Traditionelles GAN:s hat Probleme, wenn die Daten im diskreten Format sind, da es keine Derivata zwischen wahren und falschen Werten gibt. Wie kann GAN:s also Text erzeugen können? Einige Quellen behaupten, dass der Text in einem Transformatorenmodell vorverarbeitet werden sollte, aber sind die Werte nicht immer noch diskret?
Sie sind korrekt. Um dieses Problem zu überwinden, haben Forscher eine Variante von GANs entwickelt, die "Sequence GANs" genannt werden, die speziell für die Erzeugung diskreter Daten, wie z.B. Text, ausgelegt sind. In diesen Modellen werden Generator und Diskriminator auf Sequenzen von Token (z.B. Wörter oder Zeichen) anstelle von kontinuierlichen Daten trainiert. Textgenerierung mit GANs beinhaltet häufig die Vorverarbeitung des Textes in eine numerische Darstellung, wie z.B. eine Ein-Hot-Kodierung oder ein Einbetten eines Wortes, um die diskreten Daten in eine kontinuierliche Darstellung umzuwandeln, die als Eingabe in die GAN verwendet werden kann. Die GAN-Architektur kann auch durch zusätzliche Komponenten ergänzt werden, wie z.B. ein rezidivierendes neuronales Netzwerk (RNN) oder einen Transformator, um die zugrunde liegende Struktur in den Textdaten zu erfassen. Diese Modelle können trainiert werden, um Sequenzen von Texttoken zu generieren, die an einem bestimmten prompt oder bedingt auf die vorherigen Token des Modells konditioniert werden. Es ist wichtig zu beachten, dass GANs vielversprechende Ergebnisse bei der Texter