Kokią užduotį sprendžia GPT?

GPT (Generatyvus iš anksto apmokytas transformatorius) yra giluminio mokymosi modelis, sukurtas natūralios kalbos apdorojimui. Pagrindinis GPT uždavinys yra generuoti nuoseklų ir prasmingą tekstą remiantis įvestais duomenimis.

Jis sprendžia užduotis, susijusias su teksto supratimu ir generavimu, pavyzdžiui:

• Atsakymai į klausimus
• Tekstų kūrimas (straipsniai, laiškai, kodas)
• Vertimas ir santrauka
• Dialogo sistemos

GPT mokomas dideliuose teksto duomenų kiekiuose, kas leidžia jam prognozuoti sekantį žodį sekoje ir kurti tekstus, panašius į žmogaus.

Naudojimo pavyzdys:

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

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

input_text = "Labas, kaip sekasi?"
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))