什么是GPT模型的基本理念?
GPT或"生成预训练变换器"模型基于一个称为变换器的机器学习架构,最初由谷歌于2017年推出.GPT模型背后的基本想法是使用大量的训练数据预训练一个基于变换器的模型,以预测下一个单词,给出了前一个单词在文本序列中.这种预训练使用一种叫做语言建模的无监督学习技术进行.一旦模型预训练,它可以在较小的任务特定数据上进行微调,以执行各种自然语言处理任务,如文本分类,情绪分析和回答问题.GPT模型已经在许多基准方面取得了最先进的性能,因为它们能够有效地捕获和利用它们正在处理文本的背景.