¿Qué tarea resuelve GPT?

GPT (Transformador Generativo Preentrenado) es un modelo de aprendizaje profundo diseñado para procesar lenguaje natural. La tarea principal de GPT es generar texto coherente y con sentido basado en los datos de entrada.

Resuelve tareas relacionadas con la comprensión y generación de texto, como:

• Respuestas a preguntas
• Creación de textos (artículos, cartas, código)
• Traducción y resumen
• Sistemas de diálogo

GPT se entrena con grandes volúmenes de datos de texto, lo que le permite predecir las siguientes palabras en una secuencia y crear textos similares a los humanos.

Ejemplo de uso:

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

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

input_text = "Hola, ¿cómo estás?"
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))