#菜菜##九天#什么是GPT模型？GPT代表GenerativePre-trainedTransformer，NLP中的第一個通用語言模型。以前，語言模型僅針對文本生成、摘要或分類等單一任務(wù)而設(shè)計。GPT是自然語言處理史上第一個可用于各種NLP任務(wù)的通用語言模型?，F(xiàn)在讓我們探索GPT的三個組成部分，即Generative、Pre-Trained和Transformer，并了解它們的含義?！靖郊P記百度盤】生成：生成模型是用于生成新數(shù)據(jù)的統(tǒng)計模型。這些模型可以學習數(shù)據(jù)集中變量之間的關(guān)系，以生成與原始數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)點相似的新數(shù)據(jù)點。預訓練：這些模型已經(jīng)使用大型數(shù)據(jù)集進行了預訓練，可以在難以訓練新模型時使用。盡管預訓練模型可能并不完美，但它可以節(jié)省時間并提高性能。Transformer：Transformer模型是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，創(chuàng)建于2017年，是最著名的深度學習模型，能夠處理文本等順序數(shù)據(jù)。機器翻譯和文本分類等許多任務(wù)都是使用轉(zhuǎn)換器模型執(zhí)行的。編碼器確定應強調(diào)輸入的哪些部分。例如，編碼器可以讀取“Thequickbrownfoxjumped”這樣的句子。然后它計算嵌入矩陣（嵌入在NLP中允許具有相似含義的詞具有相似的表示）并將其轉(zhuǎn)換為一系列注意力向量?，F(xiàn)在，什么是注意力向量？您可以將Transformer模型中的注意力向量視為一個特殊的計算器，它可以幫助模型了解任何給定信息的哪些部分對做出決策最重要。假設(shè)您在考試中被問到多個問題，您必須使用不同的信息片段來回答這些問題。注意力向量可幫助您選擇最重要的信息來回答每個問題。在變壓器模型的情況下，它以相同的方式工作。[圖片][圖片]