描述GPT语言生成器的一般结构.
GPT,或生成预训练变压器,是一种基于神经网络的语言生成模型.它使用深度学习架构,称为变压器,这些架构是由谷歌引入来实现机器翻译.GPT语言生成器的一般结构由这些变压器的几层堆叠组成,每个层都包括多头注意力机制和点式前神经网络.注意力机制允许模型在做预测时权衡不同输入代币的重要性,而前神经网络对数据进行线性转换.GPT模型最初预训练在一个大数据文本中,以了解底层结构和文字和文字序列之间的关系.在这种生成器预训练过程中,模型被含了大量的文本和训练后的数据,以预测下一个词序列.GPT允许生成一个高精度的前语言,以预测后的内容和内容.这种模型可以根据前列语言的特定内容和内容进行预测.GPT模型可以根据前列语言的特定内容和内容进行预测.这种模型可以根据前列语言的特定内容和内容进行预测.