Traditionelle GANs haben Probleme, wenn die Daten im diskreten Format vorliegen, da es keine Ableitungen zwischen wahren und falschen Werten gibt. Wie können GANs also Text generieren? Einige Quellen behaupten, dass der Text in einem Transformer-Modell vorverarbeitet werden sollte, aber sind die Werte nicht immer noch diskret?
Du hast recht.

Um dieses Problem zu lösen, haben Forscher eine Variante von GANs namens "Sequence GANs" entwickelt, die speziell für die Generierung diskreter Daten wie Text ausgelegt sind. In diesen Modellen werden der Generator und der Diskriminator auf Sequenzen von Tokens (z. B. Wörter oder Zeichen) anstelle von kontinuierlichen Daten trainiert.

Die Textgenerierung mit GANs beinhaltet oft die Vorverarbeitung des Textes in eine numerische Repräsentation wie eine One-Hot-Codierung oder ein Wortembedding, um die diskreten Daten in eine kontinuierliche Repräsentation umzuwandeln, die als Eingabe für das GAN verwendet werden kann.

Die GAN-Architektur kann auch mit zusätzlichen Komponenten wie einem rekurrenten neuronalen Netzwerk (RNN) oder einem Transformer erweitert werden, um die zugrunde liegende Struktur der Textdaten zu erfassen. Diese Modelle können darauf trainiert werden, Sequenzen von Texttokens zu generieren, die von einer gegebenen Eingabe abhängen oder von den zuvor generierten Tokens des Modells abhängen.

Es ist wichtig zu beachten, dass GANs zwar vielversprechende Ergebnisse bei der Generierung von Text gezeigt haben, aber aufgrund der Instabilität des GAN-Trainingsprozesses immer noch herausfordernd zu trainieren sein können. Darüber hinaus kann der generierte Text immer noch grammatikalische Fehler, irrelevante oder unsinnige Inhalte oder einen Mangel an Kohärenz und Zusammenhang im Vergleich zu von Menschen verfasstem Text aufweisen.