第1章 GPT的原理和應用

GPT模型的基本原理是利用大量的文本語料庫進行預訓練，以學習語言的統計規律和語義特征。然后，可以在此基礎上進行微調，使模型適應特定的自然語言處理任務，例如文本分類、命名實體識別、語言生成等。GPT模型的應用范圍非常廣泛，可以用于生成文本摘要、問答系統、自動作文、機器翻譯、自動對話系統等。在自然語言處理領域，GPT模型的出現為文本自動生成、語言理解和人機交互等問題提供了重要的解決方案，為各種領域的應用提供了新的可能。