生成式预训练模型（GPT）是近年来人工智能领域的重要进展，尤其在自然语言处理方面展现出了强大的能力。以下是一些 GPT 技术的关键点：
1. 模型架构
GPT 采用的是深度神经网络，通过多层感知器进行训练。其核心思想是利用大量无标注文本数据来学习语言模式。
2. 预训练与微调
GPT 通过在大量文本上预训练，学习到丰富的语言知识。在特定任务上，再通过微调来适应具体的应用场景。
3. 应用场景
GPT 在多个领域都有广泛应用，如文本生成、机器翻译、问答系统等。
4. 性能优势
GPT 在多项自然语言处理任务上取得了优异的成绩，尤其在文本生成方面，具有很高的创造力。
GPT 模型架构图
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