GPT（生成式预训练变换器，Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的大型语言模型，由OpenAI于2018年首次提出。其核心思想是通过在大规模未标记文本数据上进行预训练，学习语言的分布和模式，然后通过微调（fine-tuning）来适应特定任务。
GPT作为生成式预训练变换器的代表，不仅推动了自然语言处理技术的发展，还为人工智能领域的广泛应用提供了新的可能性。随着技术的不断进步，GPT系列模型将继续在更多领域展现其潜力。
GPT模型通过两阶段训练完成：
- 预训练阶段：在大量未标记文本数据上进行无监督学习，使模型掌握语言的通用规律和语法结构。
- 微调阶段：在标记的特定任务数据集上进行监督学习，优化模型以适应具体任务需求。
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