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GPT（生成式预训练）技术概述
资料介绍
GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练）是一种基于Transformer架构的自然语言处理模型，由OpenAI公司率先提出并持续迭代优化。其核心特征在于通过大规模文本数据的预训练，使模型具备理解语言规律和生成连贯文本的能力，可广泛应用于文本生成、问答交互、翻译等场景。
技术核心架构
1.Transformer基础框架
采用自注意力机制（Self-Attention），能够并行处理输入文本序列，捕捉长距离语义依赖关系，解决传统循环神经网络（RNN）的序列依赖和梯度消失问题。
2. 预训练与微调模式
（1）预训练阶段：在海量无标注文本语料（如书籍、网页、文章等）上进行自监督学习，学习语言的语法结构、语义逻辑及世界知识。
（2）微调阶段：针对特定任务（如文本分类、对话生成），使用少量标注数据对预训练模型进行参数调整，实现模型在具体场景的适配。
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