GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于 Transformer 架构的预训练语言模型。它通过学习大量文本数据，能够生成高质量的自然语言文本。

GPT 模型结构

GPT 模型主要由以下几个部分组成：

  • Embedding 层：将输入的单词转换为稠密的向量表示。
  • Transformer 层：由多个自注意力层和前馈神经网络层组成，用于处理序列数据。
  • Output 层：将 Transformer 的输出转换为最终的输出。

训练过程

GPT 的训练过程主要包括以下步骤：

  1. 数据预处理：对原始文本数据进行清洗、分词等操作。
  2. 构建词表：将所有单词映射到一个固定的向量空间。
  3. 生成训练数据：将文本数据转换为序列格式。
  4. 模型训练：使用梯度下降等优化算法训练模型参数。

应用场景

GPT 模型在以下场景中有着广泛的应用：

  • 文本生成：如文章、小说、诗歌等。
  • 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
  • 问答系统：回答用户提出的问题。
  • 聊天机器人：与用户进行自然语言对话。

GPT 模型结构图

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