Biz generativ modellarni baholash uchun generativ adverse network (GAN) ramkasini taklif qilamiz. GANlar bir vaqtning o'zida ikkita modelni o'qitadi: ma'lumotlar tarqalishini ushlaydigan generator G va G emas, balki namuna o'rganish ma'lumotlaridan kelib chiqqanligini taxmin qiladigan diskriminator D. Generator D ning xato qilish ehtimolini maksimal darajada oshirish uchun o'qitilgan. Ushbu ramka minimal ikki o'yinchili o'yin sifatida shakllantirilgan. Uzluksiz funksiyalarda G va D, G o'rganish ma'lumotlari tarqalishini tiklaydigan va D haqiqiy va soxta namunalarni ajrata olmaydigan noyob Nash muvozanati mavjud. G va D ko'p qatlamli perceptronlar bo'lganda, o'qitish orqaga tarqalish bilan amalga oshirilishi mumkin. O'qitish yoki ishlab chiqarish paytida
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence