SSL（自监督学习）通过使模型能够从非结构化数据中学习有意义的模式，而无需仅仅依赖标记的示例来增强 AI 驱动的内容生成。 SSL 任务不是要求人类手动注释数据，而是允许模型通过预测输入的隐藏部分来生成自己的训练信号。 例如，像 BERT 或 GPT 这样的模型使用诸如预测句子中被屏蔽的词语或生成序列中的下一个 token 等技术。 这种方法有助于模型构建对语言结构、上下文和语义的稳健理解，从而直接提高生成内容的质量和连贯性。
SSL 的一个关键优势是它能够利用大量的未标记文本数据。 例如，经过训练以填充缺失词语（屏蔽语言建模）的模型会学习推断词语及其上下文之间的关系。 这提高了它生成上下文适当的响应或故事的能力。 类似地，对比学习——一种 SSL——可以训练模型来区分合理和不合理的文本序列，从而提高其生成语法正确且逻辑上一致的输出的能力。 这些技术使模型能够更好地推广到诸如摘要、翻译或对话生成等任务，而无需特定于任务的标记数据集。
从开发人员的角度来看，SSL 降低了管理标记训练数据的成本和工作量，同时提高了模型的适应性。 在大型语料库（例如，Web 文本）上使用 SSL 预训练模型可以创建对语言的基础理解，可以使用较小的、特定于任务的数据集对其进行微调。 例如，使用 SSL 在通用文本上预训练的模型可以使用有限的编程文章集进行微调，以生成技术文档。 这种效率在标记数据稀缺的利基领域尤其有价值。 此外，经过 SSL 训练的模型通常表现出更好的对输入措辞或风格变化的鲁棒性，使其在聊天机器人或内容创建工具等实际应用中更加可靠。