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描述(Description) 190个字符 GPT基于预训练模型的自然语言处理技术。预训练模型是指在大规模的数据集上训练的模型,他们通常具有预训练步骤和微调步骤。预训练步骤的主要目标是使用海量语料库学习通用语言特征,并生成一个通用的语言模型,即GPT模型。GPT模型可以通过泛化训练的文本,生成高质量自然语言文本。微调模型的主要目的是利用较小的数据集,修改通用的模型以完成特定的任务,例如文本分类、命名实体识别和语言翻译等。 一般不超过200个字符
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