Нейросети для генерации стихов¶

Нейросеть для создания стихов — это программа на основе искусственного интеллекта, обученная на больших корпусах поэтических текстов и способная генерировать новые стихотворения в заданных жанрах, размерах и стилях. Подобные системы относятся к классу генеративных языковых моделей и используют архитектуры трансформеров, обучаемых методом предсказания следующего слова в тексте.

¶Принцип работы

Генеративные языковые модели обучаются на огромных корпусах текстов — в том числе на поэзии. В ходе обучения модель учится предсказывать вероятность следующего слова (или токена) по контексту. После обучения система способна генерировать связный текст, подбирая слова с учётом заданных ограничений: темы, рифмы, размера, стиля.

Для создания стихов применяются несколько подходов:

• Авторегрессионная генерация — модель последовательно предсказывает слова одно за другим, формируя строку.
• Управляемая генерация — используются подсказки (промпты), задающие тему, настроение, форму стихотворения.
• Контроль рифмы и размера — специальные алгоритмы и модели, обученные на рифмованных корпусах, учитывают ударения и ритмические шаблоны.

¶Основные архитектуры

¶Трансформеры

Большинство современных поэтических генераторов построено на архитектуре трансформер (Transformer), предложенной исследователями Google в 2017 году. Модели GPT (OpenAI), RuGPT (Сбер), YandexGPT и аналогичные системы используют механизм внимания (attention), позволяющий учитывать связи между словами на больших расстояниях — что критически важно для поэзии, где рифма часто разнесена на несколько строк.

¶Рекуррентные нейросети

До распространения трансформеров для генерации стихов использовались рекуррентные нейросети (RNN) и их улучшенные варианты — LSTM и GRU. Эти модели обрабатывали текст последовательно, запоминая предыдущий контекст. Примеры ранних систем — Poetica, DeepPoem, а также работы российских исследователей на базе LSTM, обученных на творчестве Пушкина, Есенина и других поэтов.

¶Генеративно-состязательные сети

Генеративно-состязательные сети (GAN) состоят из двух моделей: генератора, создающего текст, и дискриминатора, оценивающего его правдоподобность. В поэзии GAN применяются реже из-за сложности обучения на дискретных данных, но встречаются в экспериментальных системах.

¶Русскоязычные системы

Российские разработки занимают заметное место в области автоматической поэзии:

• RuGPT — серия языковых моделей, разработанная компанией «Сбер» совместно с Сколтехом; обучена на русскоязычных текстах, включая поэтические корпуса, и способна генерировать стихи в различных стилях.
• YandexGPT — языковая модель «Яндекса», используемая в том числе для генерации художественных текстов.
• «Стихомастер» — ранняя российская система автоматической генерации стихов, разработанная в 2000-х годах на основе шаблонов и статистических моделей.

В академической среде темой автоматической поэзии занимались группы из МГУ, СПбГУ и других вузов, публикуя исследования о машинной генерации рифмованных текстов на русском языке.

¶Промптинг и управление генерацией

Современные системы генерации стихов активно используются через интерфейс промптинга — пользователь задаёт текстовую подсказку, определяющую тему, жанр, размер и стиль. Качество результата существенно зависит от формулировки запроса. Для повышения точности применяются:

• few-shot примеры — демонстрация модели желаемого формата в самом промпте;
• системные инструкции — задание роли («ты — поэт-классик») и ограничений («напиши сонет с рифмой ABAB»);
• температура генерации — параметр, определяющий баланс между предсказуемостью и креативностью выходного текста.

¶Ограничения

Несмотря на прогресс, у нейросетевых генераторов стихов остаются существенные ограничения:

• Отсутствие авторского замысла — модель не имеет переживаний и намерений, её тексты лишены глубинного смысла, характерного для живой поэзии.
• Рифма и метр — хотя модели неплохо справляются с рифмовкой, точное соблюдение размера (ямб, хорей, дактиль) остаётся сложной задачей.
• Смысловая связность — на длинных дистанциях генерация может утрачивать логику и образность.
• Копирование обучающих данных — модели склонны воспроизводить фрагменты из корпуса, что вызывает вопросы авторского права.

¶Применение

Нейросети для создания стихов используются в образовании (помощь в изучении поэтических форм), в творческой индустрии (генерация текстов для песен, слоганов), в разработке чат-ботов и виртуальных ассистентов, а также в академических исследованиях в области обработки естественного языка и цифровой гуманитаристики.

¶Источники

• Vaswani A. et al. Attention Is All You Need. — 2017.
• Radford A. et al. Language Models are Unsupervised Multitask Learners. — OpenAI, 2019.
• Статьи о модели RuGPT (Сбер, Сколтех).
• Исследования по автоматической генерации поэзии на русском языке (МГУ, СПбГУ).