{"id":479292,"date":"2023-08-09T10:32:55","date_gmt":"2023-08-09T10:32:55","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:18:31","modified_gmt":"2023-09-05T11:18:31","slug":"text-generation","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wiki\/text-generation\/","title":{"rendered":"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21"},"content":{"rendered":"<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c 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\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e25\u0e35\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e44\u0e15\u0e25\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17<\/p>\n<h2>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01<\/h2>\n<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e34\u0e07\u0e01\u0e0e\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 ELIZA \u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\u0e17\u0e28\u0e27\u0e23\u0e23\u0e29 1960 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e39\u0e48\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e41\u0e17\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e25\u0e35\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e19\u0e17\u0e19\u0e32 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e15\u0e34\u0e1a\u0e42\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e17\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e21\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 Recurrent Neural Networks (RNN) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Transformer \u0e43\u0e19\u0e20\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 GPT \u0e41\u0e25\u0e30 BERT<\/p>\n<h2>\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e23\u0e32\u0e22\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d<\/h2>\n<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e38\u0e21\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17 \u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e41\u0e0a\u0e17\u0e1a\u0e2d\u0e17\u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e32 \u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 Markov Chain, LSTM (\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e2a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e22\u0e32\u0e27) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49 Transformer \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 GPT-3 \u0e42\u0e14\u0e22 OpenAI \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e19\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e25\u0e49\u0e32\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e17\u0e1a\u0e08\u0e30\u0e41\u0e22\u0e01\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c<\/p>\n<h2>\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21<\/h2>\n<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49 \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e27\u0e21:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e15\u0e32\u0e21\u0e01\u0e0e\u0e40\u0e01\u0e13\u0e11\u0e4c<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e39\u0e48\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e17\u0e21\u0e40\u0e1e\u0e25\u0e15<\/li>\n<li><strong>\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e42\u0e0b\u0e48\u0e21\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e1f<\/strong>: \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e1a\u0e19\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e33<\/li>\n<li><strong>RNN<\/strong>: \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e15\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15<\/li>\n<li><strong>LSTM<\/strong>: \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07 RNN \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e08\u0e14\u0e08\u0e33\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e22\u0e32\u0e27\u0e44\u0e14\u0e49<\/li>\n<li><strong>\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2b\u0e21\u0e49\u0e2d\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e44\u0e1f\u0e1f\u0e49\u0e32<\/strong>: \u0e01\u0e25\u0e44\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e07\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e19<\/li>\n<\/ol>\n<h2>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19<\/strong>: \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e04\u0e27\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e15\u0e32\u0e21\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e23\u0e23\u0e01\u0e30<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e32\u0e21\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17<\/strong>: \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e04\u0e27\u0e23\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e15\u0e32\u0e21\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e04\u0e34\u0e14\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e04\u0e4c<\/strong>: \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e04\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e19\u0e27\u0e04\u0e34\u0e14\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e01\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14<\/strong>: \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e42\u0e14\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21: \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c<\/th>\n<th>\u0e04\u0e33\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\u0e15\u0e32\u0e21\u0e01\u0e0e\u0e40\u0e01\u0e13\u0e11\u0e4c<\/td>\n<td>\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e0e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e21\u0e40\u0e1e\u0e25\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e44\u0e27\u0e49\u0e25\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34<\/td>\n<td>\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07<\/td>\n<td>\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01<\/td>\n<td>\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 \u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e32, \u0e41\u0e0a\u0e17\u0e1a\u0e2d\u0e17, \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14<\/li>\n<li><strong>\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32<\/strong>: \u0e02\u0e32\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e04\u0e34\u0e14\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e04\u0e4c \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e25\u0e33\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e07 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e08\u0e23\u0e23\u0e22\u0e32\u0e1a\u0e23\u0e23\u0e13<\/li>\n<li><strong>\u0e42\u0e0b\u0e25\u0e39\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e19<\/strong>: \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22 \u0e41\u0e19\u0e27\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e22\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21 \u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e46<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30<\/th>\n<th>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21<\/th>\n<th>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19<\/td>\n<td>\u0e2a\u0e39\u0e07<\/td>\n<td>\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e04\u0e34\u0e14\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e04\u0e4c<\/td>\n<td>\u0e1b\u0e32\u0e19\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07<\/td>\n<td>\u0e2a\u0e39\u0e07<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e<\/td>\n<td>\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01<\/td>\n<td>\u0e1b\u0e32\u0e19\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u0e21\u0e38\u0e21\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21<\/h2>\n<p>\u0e17\u0e34\u0e28\u0e17\u0e32\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e22\u0e31\u0e07\u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e08\u0e23\u0e34\u0e22\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a Zero-shot \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07<\/p>\n<h2>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21<\/h2>\n<p>\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48 OneProxy \u0e21\u0e2d\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e21\u0e35\u0e1a\u0e17\u0e1a\u0e32\u0e17\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e31\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e28\u0e32\u0e25\u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e27\u0e47\u0e1a\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e40\u0e1c\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e15\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22 \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e08\u0e36\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21<\/p>\n<h2>\u0e25\u0e34\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/openai.com\/research\/gpt-3\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">OpenAI GPT-3<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.nltk.org\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener\">\u0e40\u0e27\u0e47\u0e1a\u0e44\u0e0b\u0e15\u0e4c OneProxy<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e27\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e38\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e23\u0e32\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e15\u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35 \u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 OneProxy \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e20\u0e39\u0e21\u0e34\u0e17\u0e31\u0e28\u0e19\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e02\u0e2d\u0e07 AI \u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e36\u0e07\u0e14\u0e39\u0e2a\u0e14\u0e43\u0e2a 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It began with rule-based systems in the mid-1960s and has evolved to include machine learning algorithms and deep learning models like RNNs, LSTMs, and Transformer models.<\/p>"},{"question":"What are the main types of Text Generation?","answer":"<p>The main types of text generation include Rule-Based systems that use pre-defined rules and templates, Statistical Models that utilize probabilities and statistics, Machine Learning models that employ algorithms learning from data, and Deep Learning models that utilize neural networks for generation.<\/p>"},{"question":"How does Text Generation work?","answer":"<p>Text generation works through various methods depending on the architecture. Simple rule-based systems use pattern matching, while more advanced models like LSTMs and Transformer models analyze sequences of text, utilize probabilities, or leverage attention mechanisms to generate coherent text.<\/p>"},{"question":"What are some key features and characteristics of Text Generation?","answer":"<p>Key features of text generation include coherency, contextual relevance, creativity, and scalability. Comparatively, text generation often shows high efficiency, medium creativity, and high coherency when contrasted with human writing.<\/p>"},{"question":"What are the common ways to use Text Generation, and what problems might arise?","answer":"<p>Text generation can be used in content writing, chatbots, and code generation. Common problems include lack of creativity, biased data, and unethical use. Solutions to these problems include utilizing diverse training data, following ethical guidelines, and involving human oversight.<\/p>"},{"question":"What are the future prospects for Text Generation?","answer":"<p>Future directions include more human-like text generation, ethical text creation, zero-shot learning, multilingual models, and the integration of multimodal inputs like images and sound.<\/p>"},{"question":"How can proxy servers like OneProxy be associated with Text Generation?","answer":"<p>Proxy servers like those provided by OneProxy can play an essential role in data collection for text generation models. By enabling anonymous and secure scraping of vast amounts of data from the web, proxy servers can enhance the data diversity and quality used in text generation.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/479292","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/479292\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media\/470667"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=479292"}],"curies":[{"name":"\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}