19. März 2024
Unter Textgenerierung versteht man den Prozess der automatischen Erstellung kohärenter und aussagekräftiger Texte, die in Form von Sätzen, Absätzen oder sogar ganzen Dokumenten vorliegen können. Dabei handelt es sich um verschiedene Techniken, die in diesem Bereich zu finden sind, wie z. B. die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen, um Eingabedaten zu analysieren und Text zu generieren, der denen von Menschen ähnelt. Das Ziel ist es, einen Text zu erstellen, der nicht nur grammatikalisch korrekt, sondern auch inhaltlich angemessen und für die Zielgruppe ansprechend ist.
Die Geschichte der Textgenerierung lässt sich bis in die Anfänge der Informatikforschung in den 1950er- und 1960er-Jahren zurückverfolgen. In den 1980er und 1990er Jahren nahm das Feld jedoch mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz und dem Aufstieg der Algorithmen des maschinellen Lernens richtig Fahrt auf. In den letzten Jahren haben Fortschritte beim Deep Learning und bei neuronalen Netzen zu erheblichen Verbesserungen bei der Qualität und Vielfalt der generierten Texte geführt.1
Unterschied zwischen Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Generation (NLG)
Die Generierung natürlicher Sprache (NLG) und das Verständnis natürlicher Sprache (NLU) sind zwei wesentliche Komponenten eines robusten Systems zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken.
Natural Language Understanding (NLU) ist die Fähigkeit einer Maschine, die menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und sinnvolle Informationen daraus zu gewinnen. Dazu gehören Aufgaben wie Stimmungsanalyse, Named Entity Recognition, Part-of-Speech-Tagging und Parsing. NLU hilft Maschinen, den Kontext, die Absicht und die semantische Bedeutung menschlicher Spracheingaben zu verstehen.
Natural Language Generation (NLG) ist die Fähigkeit einer Maschine, menschenähnliche Texte oder Sprache zu produzieren, die klar, prägnant und ansprechend ist. Dazu gehören Aufgaben wie Textzusammenfassung, Storytelling, Dialogsysteme und Sprachsynthese. NLG hilft Maschinen, aussagekräftige und kohärente Antworten zu erzeugen, die für Menschen leicht verständlich sind.
NLU konzentriert sich auf das Verständnis der menschlichen Sprache, während die natürliche Sprachgenerierung sich auf die Erzeugung einer menschenähnlichen Sprache konzentriert. Beide sind für die Entwicklung fortschrittlicher NLP-Anwendungen, die effektiv, natürlich und sinnvoll mit Menschen kommunizieren können, von entscheidender Bedeutung.
Die neuesten Erkenntnisse und Insights zu KI
Entdecken Sie von Experten kuratierte Erkenntnisse und Neuigkeiten zu KI, Cloud und mehr im wöchentlichen Newsletter Think.
Verbesserte Effizienz: Die Textgenerierung kann den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Produktion großer Textmengen erheblich reduzieren. So kann es beispielsweise zur automatischen Erstellung von Produktbeschreibungen, Social-Media-Beiträgen oder technischen Dokumentationen verwendet werden. Dies spart nicht nur Zeit, sondern ermöglicht es den Teams auch, sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren.2
Verbesserte Kreativität: Künstliche Intelligenz kann einzigartige und originelle Inhalte in hoher Geschwindigkeit generieren, die von Menschen manuell möglicherweise nicht produziert werden können. Dies kann zu innovativeren und ansprechenderen Inhalten führen, wie z. B. Geschichten, Poesie oder Musiknoten. Außerdem kann die Textgenerierung helfen, eine Schreibblockade zu überwinden, indem sie neue Ideen und Perspektiven liefert.
Verbesserte Zugänglichkeit: Die Textgenerierung kann Menschen mit Behinderungen oder Sprachbarrieren helfen, indem Texte in alternativen Formaten oder Sprachen generiert werden. Dies kann dazu beitragen, Informationen für eine größere Bandbreite von Menschen zugänglicher zu machen, darunter für Gehörlose oder Schwerhörige, Nicht-Muttersprachler oder Sehbehinderte.
Bessere Kundenbindung: Durch die Generierung personalisierter und maßgeschneiderter Texte können Unternehmen und Organisationen besser mit ihren Kunden interagieren. Durch die Anpassung von Inhalten an individuelle Vorlieben und Verhaltensweisen können Unternehmen sinnvollere und relevantere Interaktionen schaffen, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -bindung führt.
Verbessertes Sprachenlernen: Die Erstellung von Texten kann für Sprachenlernende ein nützliches Hilfsmittel sein, da sie Feedback und Verbesserungsvorschläge liefert. Durch das Generieren von Texten in einem bestimmten Sprachstil oder Genre können Lernende ihre Schreibfähigkeiten auf strukturiertere und angeleitete Weise üben und weiterentwickeln.
Bei den Techniken zur Textgenerierung ergeben sich mehrere Herausforderungen, die angegangen werden müssen, damit diese Methoden ihr volles Potenzial entfalten können. Zu diesen Herausforderungen gehören die Sicherstellung der Qualität des generierten Textes, die Förderung der Vielfalt in den generierten Ergebnissen und die Berücksichtigung ethischer Überlegungen und Datenschutzbedenken.
Qualität: Eine der größten Herausforderungen bei der Textgenerierung ist die Sicherstellung der Qualität des generierten Textes. Der generierte Text sollte schlüssig, aussagekräftig und kontextuell angemessen sein. Er sollte auch die beabsichtigte Bedeutung genau wiedergeben und keine irreführenden oder falschen Informationen enthalten.
Vielfalt: Eine zweite Herausforderung bei der Textgenerierung ist die Förderung der Vielfalt in den generierten Ergebnissen. Es ist zwar wichtig, dass der generierte Text korrekt und konsistent ist, aber es ist auch entscheidend, dass er eine Vielzahl von Perspektiven, Stilen und Stimmen widerspiegelt. Diese Herausforderung ist besonders relevant bei Anwendungen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, bei der das Ziel darin besteht, Texte zu erstellen, die nicht nur korrekt, sondern auch ansprechend und lesbar sind.
Ethik und Datenschutz: Eine dritte Herausforderung bei der Texterstellung ist die Berücksichtigung ethischer Überlegungen und Datenschutzbedenken. Da die Techniken zur Textgenerierung immer ausgefeilter werden, besteht die Gefahr, dass sie zur Generierung irreführender oder schädlicher Texte oder zur Verletzung der Privatsphäre von Personen verwendet werden.
Die Herausforderungen der Textgenerierungstechniken sind erheblich und erfordern sorgfältige Überlegungen und Aufmerksamkeit. Diese Herausforderungen werden mit fortschrittlichen Techniken wie statistischen Modellen, neuronalen Netzen und transformatorbasierten Modellen angegangen. Diese Modelle können mit APIs und Open-Source-Python-Skripten, übernommen werden. Die Feinabstimmung dieser Modelle wird qualitativ hochwertige, vielfältige, logisch korrekte und ethisch einwandfreie Texte liefern. Gleichzeitig ist es unerlässlich, sicherzustellen, dass Techniken zur Textgenerierung zusammen mit generativer KI verantwortungsvoll und effektiv eingesetzt werden, um ihren Nutzen zu maximieren und ihre Risiken zu minimieren.3
Statistische Modelle: Diese Modelle verwenden in der Regel einen großen Textdatensatz, um die Muster und Strukturen der menschlichen Sprache zu erlernen, und nutzen dieses Wissen dann, um neuen Text zu generieren. Statistische Modelle können zwar effektiv Texte generieren, die den Trainingsdaten ähneln, aber sie können Schwierigkeiten haben, Texte zu generieren, die sowohl kreativ als auch vielfältig sind. N-Gramm-Modelle und bedingte Zufallsfelder (Conditional Random Fields, CRF) sind beliebte statistische Modelle.
N-Gram-Modelle: Hierbei handelt es sich um eine Art statistisches Modell, welches das n-Gram-Sprachmodell verwendet, das die Wahrscheinlichkeit einer Abfolge von „n-Elementen“ in einem bestimmten Kontext vorhersagt.10
Bedingte Zufallsfelder (Conditional Random Fields, CRFs): Hierbei handelt es sich um eine Art statistisches Modell, das ein probabilistisches grafisches Modell verwendet, um die Abhängigkeiten zwischen Wörtern in einem Satz zu modellieren. CRFs können effektiv bei der Erstellung von Texten sein, die sowohl kohärent als auch kontextbezogen sind. Allerdings kann das Training dieser Art von Textgenerierungsmodell rechenintensiv sein und bei Aufgaben, die ein hohes Maß an kreativer Sprachgenerierung erfordern, möglicherweise nicht gut abschneiden.11
Neuronale Netze: Hierbei handelt es sich um Algorithmen für maschinelles Lernen, die künstliche neuronale Netze verwenden, um Datenmuster zu identifizieren. Über APIs können Entwickler auf vorab trainierte Modelle für die kreative und vielfältige Textgenerierung zugreifen, die die Komplexität der Trainingsdaten genau widerspiegeln. Die Qualität des generierten Textes hängt stark von den Trainingsdaten ab. Diese Netzwerke erfordern jedoch erhebliche Rechenressourcen und umfangreiche Daten, um eine optimale Leistung zu erzielen.4
Rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs): Hierbei handelt es sich um eine grundlegende Art von neuronalen Netzen, die für die Verarbeitung sequenzieller Daten optimiert sind, wie z. B. Wortfolgen in Sätzen oder Absätzen. Sie eignen sich hervorragend für Aufgaben, die das Verständnis von Sequenzen erfordern, was sie in den frühen Phasen der Entwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) nützlich macht. RNNs stehen jedoch vor Herausforderungen mit langfristigen Abhängigkeiten über erweiterte Texte hinweg, eine Einschränkung, die sich aus ihrer sequentiellen Verarbeitung ergibt. Je weiter die Informationen durch das Netzwerk wandern, desto geringer wird der Einfluss früherer Eingaben, was zu dem Problem des „verschwindenden Gradienten“ während der Rückpropagation führt, bei dem Aktualisierungen schrumpfen und die Fähigkeit des Modells, Verbindungen mit langer Sequenz aufrechtzuerhalten, behindern. Die Einbeziehung von Techniken aus dem bestärkenden Lernen kann Strategien zur Minderung dieser Probleme bieten und alternative Lernparadigmen zur Stärkung des Sequenzgedächtnisses und der Entscheidungsprozesse in diesen Netzwerken bereitstellen.5
Long-Short-Term-Memory-Netzwerke (LSTMs): Dies ist eine Art neuronales Netzwerk, das eine Speicherzelle verwendet, um Informationen über lange Zeiträume hinweg zu speichern und darauf zuzugreifen. LSTMs eignen sich für die Verarbeitung langfristiger Abhängigkeiten, wie z. B. die Beziehungen zwischen Sätzen in einem Dokument, und können Text generieren, der sowohl kohärent als auch kontextbezogen ist.6
Transformator-basierte Modelle: Diese Modelle sind eine Art neuronales Netz, das Selbstaufmerksamkeitsmechanismen zur Verarbeitung sequenzieller Daten verwendet. Transformer-basierte Modelle können bei der Generierung von Texten, die sowohl kreativ als auch vielfältig sind, effektiv sein, da sie komplexe Muster und Strukturen in den Trainingsdaten erlernen und neuen Text generieren können, der den Trainingsdaten ähnelt. Im Gegensatz zu historischen Ansätzen wie RNNs und LSTMs haben transformatorbasierte Modelle den entscheidenden Vorteil, dass sie Daten parallel statt sequenziell verarbeiten. Dies ermöglicht eine effizientere Handhabung langfristiger Abhängigkeiten in großen Datensätzen, wodurch diese Modelle besonders leistungsfähig für Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache wie maschinelle Übersetzung und Textzusammenfassung sind.7
Generative pretrained Transformer (GPT): GPT ist ein auf Transformatoren basierendes Modell, das auf einem großen Textdatensatz trainiert wird, um menschenähnlichen Text zu generieren. GPT kann effektiv bei der Generierung von Texten eingesetzt werden, die sowohl kreativ als auch vielfältig sind, da es komplexe Muster und Strukturen in den Trainingsdaten erlernen und neue Texte generieren kann, die den Trainingsdaten ähneln.8
Bidirektionale Encoder-Darstellungen von Transformatoren (Bidirectional Encoder Representations from Transformers, BERT): BERT ist ein transformatorbasiertes Modell, das auf einem großen Textdatensatz trainiert wird, um bidirektionale Darstellungen von Wörtern zu generieren. Das bedeutet, dass der Kontext von Wörtern sowohl vor als auch nach einem Satz ausgewertet wird. Diese umfassende Kontextsensibilität ermöglicht es BERT, ein differenziertes Verständnis von sprachlichen Nuancen zu erlangen, was zu einer äußerst genauen und kohärenten Textgenerierung führt. Dieser bidirektionale Ansatz ist ein entscheidender Unterschied, der die Leistung von BERT in Anwendungen verbessert, die ein tiefes Sprachverständnis erfordern, wie z. B. die Beantwortung von Fragen und die Erkennung benannter Entitäten (NER), indem im Vergleich zu unidirektionalen Modellen ein vollständigerer Kontext bereitgestellt wird.9
Daher haben Textgenerierungstechniken, insbesondere die in Python implementierten, die Art und Weise revolutioniert, mit der wir generative KI in der englischen Sprache und darüber hinaus angehen. Entwickler und Data Scientists können mithilfe von trainierten Modellen von Plattformen wie Hugging Face auf eine Vielzahl von Open-Source-Tools und -Ressourcen zugreifen, die die Erstellung anspruchsvoller Anwendungen zur Textgenerierung erleichtern. Python, das an vorderster Front der KI und Data Science steht, bietet Bibliotheken, die die Interaktion mit diesen Modellen vereinfachen und eine Anpassung durch Präfix- oder Vorlagenanpassungen sowie die Bearbeitung von Textdaten für verschiedene Anwendungen ermöglichen. Darüber hinaus wird durch die Verwendung von Metriken und Benchmarks zur Bewertung der Modellleistung sowie durch fortschrittliche Dekodierungsstrategien sichergestellt, dass der generierte Text hohen Standards in Bezug auf Kohärenz und Relevanz entspricht.
Die Textgenerierung ist ein vielseitiges Tool mit einer Vielzahl von Anwendungsfällen in verschiedenen Bereichen. Hier sind einige Beispiele für Anwendungen zur Textgenerierung:
Damit lassen sich automatisch Blogbeiträge und Artikel für Websites und Blogs generieren. Diese Systeme können automatisch einzigartige und ansprechende Inhalte generieren, die auf die Interessen und Vorlieben des Lesers zugeschnitten sind.
Sie können zur automatischen Erstellung von Nachrichtenartikeln und Berichten für Zeitungen, Zeitschriften und andere Medien verwendet werden. Diese Systeme können automatisch zeitnahe und präzise Inhalte generieren, die auf die Interessen und Vorlieben des Lesers zugeschnitten sind.
Es kann verwendet werden, um automatisch Social-Media-Beiträge für Facebook, Twitter und andere Plattformen zu erstellen. Diese Systeme können automatisch ansprechende und informative Inhalte generieren, die auf die Interessen und Vorlieben des Lesers zugeschnitten sind.
Es kann verwendet werden, um automatisch Produktbeschreibungen und Bewertungen für E-Commerce-Websites und Online-Marktplätze zu generieren. Diese Systeme können automatisch zeitnahe und präzise Inhalte generieren, die auf die Interessen und Vorlieben des Lesers zugeschnitten sind.
Es kann verwendet werden, um automatisch kreative Schreibanregungen für Autoren mit leistungsstarken KI-Modellen zu generieren. Diese Systeme können automatisch einzigartige und inspirierende Ideen generieren, die auf die Interessen und Vorlieben des Verfassers zugeschnitten sind.
Damit kann Text automatisch zwischen verschiedenen Sprachen übersetzt werden. Diese Systeme können automatisch präzise und flüssige Übersetzungen erstellen, die auf die Interessen und Vorlieben des Lesers zugeschnitten sind.
Es kann verwendet werden, um automatisch Chatbot-Gespräche für den Kundenservice und -support zu generieren. Diese Systeme können automatisch personalisierte und ansprechende Konversationen generieren, die auf die Interessen und Vorlieben des Lesers zugeschnitten sind.
Es kondensiert lange Dokumente in prägnante Versionen, wobei die wichtigsten Informationen durch fortschrittliche Algorithmen für die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen erhalten bleiben. Diese Technologie ermöglicht ein schnelles Verständnis umfangreicher Inhalte, die von Nachrichtenartikeln bis hin zu akademischen Forschungsergebnissen reichen, und verbessert die Zugänglichkeit von Informationen und die Effizienz.
Die Texterstellung kann verwendet werden, um automatisch Interaktionen mit virtuellen Assistenten für die Hausautomatisierung und persönliche Unterstützung zu generieren. Diese Systeme können automatisch personalisierte und bequeme Interaktionen erzeugen, die auf die Interessen und Vorlieben des Lesers zugeschnitten sind.
Mit der Textgenerierung können automatisch Geschichten und Erzählungen zu Unterhaltungs- und Bildungszwecken generiert werden. Diese Systeme können automatisch einzigartige und ansprechende Geschichten generieren, die auf die Interessen und Vorlieben des Lesers zugeschnitten sind.
Trainieren, validieren, optimieren und implementieren Sie generative KI, Foundation Models und maschinelle Lernfunktionen mit IBM watsonx.ai, einem Studio der nächsten Generation für AI Builder in Unternehmen. Erstellen Sie KI-Anwendungen mit einem Bruchteil der Zeit und Daten.
Setzen Sie KI in Ihrem Unternehmen ein – mit branchenführendem Fachwissen im Bereich KI und dem Lösungsportfolio von IBM an Ihrer Seite.
Erfinden Sie kritische Workflows und Abläufe neu, indem Sie KI einsetzen, um Erfahrungen, Entscheidungsfindung in Echtzeit und den geschäftlichen Nutzen zu maximieren.
Ressourcen
Erfahren Sie, wie CEOs den Wert, den generative KI schaffen kann, gegen die erforderlichen Investitionen und die damit verbundenen Risiken abwägen können.
Erfahren Sie mehr über grundlegende Konzepte und bauen Sie Ihre Fähigkeiten mit praktischen Übungen, Kursen, angeleiteten Projekten, Tests und mehr aus.
Erfahren Sie, wie Sie generative KI und maschinelles Lernen sicher in Ihr Unternehmen integrieren können.
Möchten Sie eine bessere Rendite für Ihre KI-Investitionen erzielen? Erfahren Sie, wie die Skalierung generativer KI in Schlüsselbereichen Veränderungen vorantreibt, indem Sie Ihre besten Köpfe dabei unterstützen, innovative neue Lösungen zu entwickeln und bereitzustellen.
Wir haben 2.000 Unternehmen zu ihren KI-Initiativen befragt, um herauszufinden, was funktioniert, was nicht und wie Sie vorankommen können.
IBM Granite ist unsere Familie offener, leistungsfähiger und vertrauenswürdiger KI-Modelle, die auf Unternehmen zugeschnitten und für die Skalierung Ihrer KI-Anwendungen optimiert sind. Erkunden Sie die Optionen zu Sprache, Code, Zeitreihen und Guardrails.
Erfahren Sie, wie Sie das für Ihren Anwendungsfall am besten geeignete KI Foundation Model auswählen.
Erfahren Sie mehr über die drei entscheidenden Elemente einer starken KI-Strategie: die Schaffung eines Wettbewerbsvorteils, die Skalierung von KI im gesamten Unternehmen und die Förderung vertrauenswürdiger KI.
Fußnoten
1 Lin, Z., Gong, Y., Shen, Y., Wu, T., Fan, Z., Lin, C., ... und Chen, W. (2023, Juli). Text generation with diffusion language models: A pre-training approach with continuous paragraph denoise. In International Conference on Machine Learning (S. 21051–21064). PMLR.
2Prabhumoye, S., Black, A. und Salakhutdinov, R. (2020). Exploring Controllable Text Generation Techniques. , 1–14. https://doi.org/10.18653/V1/2020.COLING-MAIN.1.
3 Yu, W., Yu, W., Zhu, C., Li, Z., Hu, Z., Wang, Q., Ji, H. und Jiang, M. (2020). A Survey of Knowledge-enhanced Text Generation. ACM Computing Surveys, 54, 1 –38. https://doi.org/10.1145/3512467.
4 Zhang, Y. (2020). Deep Learning Approaches to Text Production. Computational Linguistics, 46, 899–903. https://doi.org/10.1162/coli_r_00389.
5 Su, Y., Lan, T., Wang, Y., Yogatama, D., Kong, L., & Collier, N. (2022). A Contrastive Framework for Neural Text Generation. ArXiv, abs/2202.06417.
6 S. Chandar, M. M. Khapra, H. Larochelle und B. Ravindran, „Correlational Neural Networks“, in Neural Computation, Band 28, Nr. 2, S. 257–285, Feb. 2016, doi: 10.1162/NECO_a_00801.
7 Rahali, A. und Akhloufi, M. A. (2023). End-to-end transformer-based models in textual-based NLP. KI, 4(1), 54-110.
8 Khalil, F. und Pipa, G. (2021). Transforming the generative pretrained transformer into augmented business text writer. Journal of Big Data, 9, 1-21. https://doi.org/10.1186/s40537-022-00663-7.
9 Devlin, J., Chang, M., Lee, K. und Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. , 4171–4186. https://doi.org/10.18653/v1/N19-1423.
10 M. Suzuki, N. Itoh, T. Nagano, G. Kurata und S. Thomas, „Improvements to N-gram Language Model Using Text Generated from Neural Language Model“, ICASSP 2019 – 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Brighton, UK, 2019, S. 7245–7249, doi: 10.1109/ICASSP.2019.8683481.
11 D. Song, W. Liu, T. Zhou, D. Tao und D. A. Meyer, „Efficient robust conditional random fields“, in IEEE Transactions on Image Processing, Band 24, Nr. 10, S. 3124–3136, Okt. 2015, doi: 10.1109/TIP.2015.2438553.