Aranjeunna ngusulkeun kerangka anyar pikeun estimasi modél generatif ngalangkungan prosés kontradiksi, dimana urang ngalatih dua modél sakaligus: modél generatif G anu nyekel distribusi data, sareng modél diskriminatif D anu ngira-ngira kamungkinan sampel asalna tina data latihan tibatan G. Prosedur latihan pikeun G nyaéta pikeun maksimalkeun kamungkinan D ngalakukeun kasalahan. Kerangka ieu saluyu sareng gim dua pamaén minimum. Dina ruang fungsi sewenang-wenang G sareng D, aya solusi unik, kalayan G pulih distribusi data latihan sareng D sami sareng 1/2 dimana waé. Dina kasus dimana G sareng D ditetepkeun ku perseptron multilayer, sadayana sistem tiasa dilatih ku backpropagasi. Teu aya kabutuhan pikeun ranté Markov atanapi inferensi perkiraan anu teu diunggahkeun salami generasi latihan atanapi jaringan demonstratif.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence