Каква задача решава GPT?

GPT (Генериран Предварително Обучен Трансформатор) е модел за дълбоко обучение, предназначен за обработка на естествен език. Основната задача на GPT е генериране на свързан и смислен текст въз основа на входните данни.

Той решава задачи, свързани с разбиране и генериране на текст, като:

• Отговори на въпроси
• Създаване на текстове (статии, писма, код)
• Превод и обобщение
• Диалогови системи

GPT се обучава върху големи обеми текстови данни, което му позволява да предсказва следващите думи в последователност и да създава текстове, подобни на човешките.

Пример за използване:

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

input_text = "Здравей, как си?"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

output = model.generate(input_ids, max_length=50)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))