human
従来のGan：sは、真の値とfalse値の間に誘導体がないため、データが個別の形式である場合に問題があります。では、どのようにしてgan：sがテキストを生成できるのでしょうか？一部の情報源は、テキストを変圧器モデルで前処理する必要があると主張していますが、値はまだ離散的ではありませんか？
gpt
あなたは正しいです。

この問題を克服するために、研究者は、テキストなどの個別のデータを生成するために特別に設計された「シーケンスGAN」と呼ばれるGANのバリアントを開発しました。これらのモデルでは、ジェネレーターと判別器は、連続データの代わりにトークン（単語や文字など）のシーケンスでトレーニングされています。

GANを使用したテキスト生成では、多くの場合、テキストを1ホットのエンコードやワード埋め込みなどの数値表現に前処理して、個別のデータをGANへの入力として使用できる連続表現に変換します。

GANアーキテクチャは、テキストデータの基礎となる構造をキャプチャするために、再発性ニューラルネットワーク（RNN）やトランスなどの追加のコンポーネントで増強される場合があります。これらのモデルは、特定のプロンプトに条件付けられているテキストトークンのシーケンスを生成するか、モデルによって生成された前のトークンで条件付けされるようにトレーニングできます。

GANはテキストの生成において有望な結果を示しているが、GANトレーニングプロセスの不安定性のためにトレーニングが依然として困難になる可能性があることに注意することが重要です。さらに、生成されたテキストには、文法エラー、無関係または無意味なコンテンツ、または人間が作成したテキストと比較して一貫性と結束力が含まれている場合があります。
human
GANベースのテキストジェネレーターを使用してまだ進行中の研究はありますか、それとも段階的に廃止されましたか？ガンの利点は、伝統的な変圧器よりもどのようなものですか？