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
GANを使用してテキストを生成するには、テキストデータの個別の性質によってもたらされる課題に対処する必要があります。解決策の1つは、トランスベースの言語モデルを使用して連続空間にエンコードすることにより、テキストを前処理することです。この変換により、GANは一連の離散トークンではなく、テキストを連続信号として扱い、標準のGANアーキテクチャを使用できます。世代後、ジェネレーターネットワークからの出力はテキスト形式にデコードされ、生成されたテキストシーケンスが生成されます。
human
MLモデルのトレーニングとデータのバイアスにどのように対処できますか？
gpt
データソースを可能な限り多様化することができます。たとえば、主に多数派を選択するのではなく、データ内のさまざまな少数派の集団を平等に表現することを目指したい場合があります。また、少数派のメンバーに、データが差別的か偏っているかどうかを確認するように依頼することを検討することもできます。
human
そのようなバイアスを避けるために、さらにヒントをくれませんか？