GPT 介绍
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2025-02-22
大深度学习模型！RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT
GPT（Generative Pre-trained Transformer）
时间：2018年
关键技术：单向Transformer编码器与预训练微调技术
处理数据：擅长生成连贯且富有逻辑的文本
应用场景：自然语言处理、文本生成、摘要提取等
GPT，作为一种基于Transformer架构的预训练语言模型，其独特的创新之处在于引入了单向Transformer编码器。这一设计使得模型能够更精准地捕捉输入序列的上下文信息，从而生成更为连贯的文本内容。通过在庞大的文本数据集中进行预训练，GPT积累了丰富而深入的语言知识。之后，在针对特定任务进行微调时，GPT能够展现出强大的适应性和灵活性，如文本生成、摘要提取等。
GPT在自然语言处理领域获得了显著的突破和广泛的应用，成为众多NLP任务中的佼佼者。无论是智能对话、内容创作还是信息提取，GPT都展现出了其卓越的性能和潜力。