解释GPT训练的两个不同阶段.
GPT (生成预训练变换器) 是一种基于神经网络的语言模型,广泛用于自然语言处理任务.GPT的训练过程包括两个不同的阶段:预训练和微调. 1. *预训练阶段*: 在预训练阶段,GPT模型在大量的文本数据上进行训练. 在此阶段,模型学习根据前面的词语的语境预测下一个词序. 预训阶段通常是无监督或自我监督的,这意味着没有明确的标签给模型. 相反,模型预测了在序列中的隐藏的输入标签,一种称为掩盖语言处理 (MASKED LANGUAGE) 的过程. 在预训阶段,GPT模型使用隐藏的文字来预测下一个词序. 在预训阶段,模型使用了一个特定的细微的语文本结构,并进行了更好的理解. 在预训练阶段,GPT模型使用了一个特定的细微的语文本,并进行了更好的理解. 在预训练阶段,模型使用了一个特定的细微的语文本,并进行了更好的理解. 在预训练阶段,GPT模型使用了一个特定的细微语语结构,并进行了更广泛的理解. 在预训练阶段,GPT模型可以进行更好的理解和更好的理解. 在预训练阶段,GPT模型使用了更好的语文本,并进行了更好的理解. 在预训练阶段,GPT模型可以进行更好的理解语言结构,并进行更好的理解. 在预训练阶段,GPT模型可以进行更好的理解语言处理. 在预训练阶段,GPT模型使用了更好的语文本,并进行了更好的理解. 在训练阶段,GPT模型可以进行更好的理解语言,并进行更好的理解语言,并进行更好的理解语言.