Das Google AI-Forschungsteam hat eine universelle Methode zur personalisierten Textgenerierung mithilfe großer Sprachmodelle vorgestellt. Sie verwenden eine mehrstufige, mehrfachaufgabenbasierte Architektur, die Retrieval, Ranking, Summarisierung, Synthese und Generierung umfasst, um große Sprachmodelle für die personalisierte Textgenerierung zu trainieren. Die Leistung dieser Methode wurde an drei öffentlich zugänglichen Datensätzen validiert. Die Ergebnisse zeigen, dass der mehrstufige, mehrfachaufgabenbasierte Rahmen im Vergleich zu Basismodellen auf allen Datensätzen signifikante Verbesserungen erzielt hat.
Diese Forschung bietet eine universelle Methode für die personalisierte Textgenerierung, die auf verschiedene Szenarien angewendet werden kann und das Potenzial hat, die Anpassungsfähigkeit und die personalisierten Reaktionen von Generierungssystemen zu verbessern.