TemplatelessGeneratoren
TemplatelessGeneratoren bezeichnet eine Klasse von Generationssystemen, die Inhalte ohne fest vorgegebene Vorlagen erzeugen. Der Begriff steht im Gegensatz zu template-basierten Ansätzen, bei denen Outputs durch vordefinierte Skelettstrukturen geformt werden. Templateless-Systeme zielen darauf ab, flüssigen, kohärenten und kontextabhängigen Text (und ggf. weitere Medien) zu produzieren, indem sie Muster aus großen Datensätzen lernen oder durch prozedurale Generierung arbeiten, ohne starre Platzhalter zu verwenden.
Technisch basieren sie oft auf neuronalen Modellen, insbesondere Transformer-Architekturen, die Wahrscheinlichkeitsverteilungen über mögliche Fortsetzungen lernen. Ergänzend
Charakteristische Merkmale sind das Fehlen vorgegebener Slots, adaptives Stil- und Inhaltsmanagement sowie Kohärenz über längere Passagen.
Anwendungsfelder reichen von kreativem Schreiben, journalistischer oder marketingbezogener Content-Generierung bis hin zu Dialogsystemen und Code- bzw.
Herausforderungen bleiben Kontrolle, Nachvollziehbarkeit und Sicherheit. Zukünftige Entwicklungen fokussieren stärkere Evaluationsmethoden, bessere Datenkuratierung und Tools, die