 Expliquez les deux phases différentes de la formation GPT.
 Les modèles GPT sont généralement formés en deux étapes : pré-formation et ajustement. En pré-formation, le modèle GPT est formé avec de grands ensembles de données non supervisés sur des tâches de modélisation du langage. Cela aide le modèle GPT à apprendre les associations générales au niveau des mots et à établir une bonne base pour comprendre le langage. Pendant la phase de mise au point, les modèles GPT sont adaptés à des domaines spécifiques en fournissant des ensembles de données supervisés. Cela permet au modèle GPT d'apprendre des représentations spécifiques à une tâche qui améliorent encore les performances.