Jakie zadanie rozwiązuje GPT?

GPT (Generatywny Przedtrenowany Transformer) to model głębokiego uczenia zaprojektowany do przetwarzania języka naturalnego. Głównym zadaniem GPT jest generowanie spójnego i sensownego tekstu na podstawie danych wejściowych.

Rozwiązuje zadania związane ze zrozumieniem i generowaniem tekstu, takie jak:

• Odpowiadanie na pytania
• Tworzenie tekstów (artykułów, listów, kodu)
• Tłumaczenie i streszczanie
• Systemy dialogowe

GPT jest trenowany na dużych zbiorach danych tekstowych, co pozwala mu przewidywać kolejne słowa w sekwencji i tworzyć teksty podobne do ludzkich.

Przykład użycia:

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

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

input_text = "Cześć, jak się masz?"
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))