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
GANS（生成的敵対ネットワーク）は、テキストを多次元ベクトルなどの連続表現に変換することにより、テキストを生成できます。この連続表現は、GANのジェネレーターと識別器の入力として使用できます。テキストの前処理は、トランスモデルまたはテキストを連続表現にマッピングする他の手法を使用して実行できます。GANによって生成された出力も、連続表現からテキスト形式に変換される必要があることに注意してください。
human
大丈夫。しかし、多次元ベクトルとは何かを説明していただけませんか？