Ի՞նչ խնդիր է լուծում GPT-ը։

GPT (Ստեղծագործական Նախնական Թրեյնավորված Փոխանցիչ) մոդել է խոր ուսուցման, որը նախատեսված է բնական լեզվի մշակման համար։ GPT-ի հիմնական առաքելությունն է ստեղծել կապակցված և իմաստալից տեքստ՝ ելքային տվյալների հիման վրա։

Նա լուծում է տեքստի ըմբռնման և ստեղծման հետ կապված խնդիրներ, օրինակ՝

• Հարցերի պատասխաններ
• Տեքստերի ստեղծում (մեկնաբանություններ, նամակներ, կոդեր)
• Թարգմանություն և ամփոփում
• Դիալոգային համակարգեր

GPT-ը ուսուցանվում է մեծ քանակությամբ տեքստային տվյալների վրա, ինչը նրան հնարավորություն է տալիս կանխատեսել հաջորդ բառերը հաջորդականության մեջ և ստեղծել մարդու նման տեքստեր։

Օգտագործման օրինակ՝

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

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

input_text = "Բարև, ինչպես ես?"
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))