生成式预训练模型的特点

生成式预训练模型是一类利用大规模文本数据进行自监督学习的神经网络模型，其主要特点包括：

1. 可以生成连续的文本序列：生成式预训练模型可以根据输入的文本生成连续的文本序列，例如生成文章、对话等。

2. 层次化结构：生成式预训练模型通常采用多层神经网络来建模文本序列，其中每一层都有不同的功能，例如编码器、解码器等。

3. 大规模预训练：生成式预训练模型需要使用大规模的文本数据进行预训练，以学习语言的潜在结构和规律。

4. 微调：在实际应用中，生成式预训练模型通常需要通过微调来适应特定任务，例如问答、摘要生成等。

5. 非监督学习：生成式预训练模型的预训练过程是一种非监督学习过程，不需要人工标注的数据，可以自动学习语言的潜在结构和规律。

6. 需要大量计算资源：生成式预训练模型通常需要大量计算资源来进行训练和推断，例如GPU、TPU等。