რა დავალებას ხსნის GPT?

GPT (გენერაციული წინასწარ გაწვრთნილი ტრანსფორმატორი) არის ღრმა სწავლების მოდელი, რომელიც შექმნილია ბუნებრივი ენის დამუშავებისთვის. GPT-ის მთავარი ამოცანაა შემოსული მონაცემების საფუძველზე დაკავშირებული და აზრიანი ტექსტის გენერირება.

იგი გადაწყვეტს ტექსტის გაგებისა და გენერაციის დაკავშირებულ დავალებებს, როგორიცაა:

• კითხვებზე პასუხები
• ტექსტების შექმნა (სტატია, წერილები, კოდი)
• თარგმნა და სიღრმისეული მიმოხილვა
• დიალოგის სისტემები

GPT-ი ტრენინგდება დიდ ტექსტურ მონაცემებზე, რაც მას აძლევს საშუალებას წინასწარ გამოიცნოს შემდეგი სიტყვები სერიის განმავლობაში და შექმნას ადამიანის მსგავსი ტექსტები.

გამოყენების მაგალითი:

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

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

input_text = "სალამი, როგორ ხარ?"
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))