GPT

GPT（Generative Pre-Training）是一种技术，它可以自动地使用其有数量超大的文本预训练语言模型，为解决不同的NLP任务提供很好的初始化表示。GPT的实现与自然语言处理（NLP）中普遍使用的词嵌入（word embeddings）和预训练的深度神经网络（Deep Neural Networks）相似，都是通过使用（大量）文本预训练模型来识别语言表示。

GPT使用深度学习算法，如Transformer，这种算法是基于一种称为“序列到序列（Seq2Seq）模型”的模型，它利用序列到序列的技术形成模型，以便将文本转换成经过无数次变换的特征表示。GPT使用该模型来学习文本中的模式，并提取出特征，以便在完成由文本生成和解释的任务时更好地表达句子的意思。GPT的学习所涉及的文本数量巨大，可以通过大型语料库，如Google的WebText，或世界上任何语言的数据集，来获取足够的文本。

GPT的意义在于，它可以帮助社区处理NLP中的常见问题，如文本分类、问答系统、翻译、文本生成等等。GPT可以将整个NLP处理过程分解为文本预训练部分和特定任务部分，从而实现更快更可靠的模型，更高效的计算性能和更高质量的文本处理结果。最后，GPT可以有效减少并行处理文本任务所需要的运行时间，这也是GPT受到欢迎的原因之一。