<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

An'anaviy GANlar ma'lumotlar diskret formatda bo'lganida muammolarga duch keladi, chunki haqiqiy va noto'g'ri qiymatlar o'rtasida hech qanday hosila yo'q. Shunday qilib, GANlar qanday qilib matn yaratishi mumkin? Ba'zi manbalarda matn transformator modelida oldindan ishlov berilishi kerak, deb da'vo qilinadi, ammo qiymatlar hali ham diskret emasmi?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Siz to'g'ri aytasiz. Bu muammoni bartaraf etish uchun tadqiqotchilar GANlarning "Sequence GANs" deb nomlangan, maxsus diskret ma'lumotlar, masalan, matn yaratish uchun mo'ljallangan variantini ishlab chiqdilar. Ushbu modellarda generator va diskriminator uzluksiz ma'lumotlar o'rniga tokenlar ketma-ketligi (masalan, so'zlar yoki belgilar) bo'yicha o'qitilgan. GANlar bilan matn yaratish ko'pincha matnni raqamli tasvirga, masalan, bir marta kodlash yoki so'zlarni o'rnatish kabi oldindan qayta ishlashni o'z ichiga oladi, diskret ma'lumotlarni GANga kirish sifatida ishlatilishi mumkin bo'lgan uzluksiz tasvirga aylantirish uchun. GAN arxitekturasini matndagi asosiy tuzilmani olish uchun takroriy neyron<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

GAN asosidagi matn generatorlari bo'yicha hali ham tadqiqotlar olib borilmoqda yoki ular bosqichma-bosqich bekor qilindi? GAN-ning an'anaviy transformatorlarga nisbatan afzalliklari qanday bo'ladi?<|eot_id|>