GPT的本质原理是什么

GPT（Generative Pre-trained Transformer）的本质原理是使用Transformer模型进行预训练，使其学习到语言模型的知识，然后再在特定任务上进行微调。在预训练中，GPT使用大规模的无标注文本数据，通过多层的Transformer模型来学习语言模型。这种模型可以理解和生成自然语言文本，因此可以用于各种任务，如文本生成、摘要、翻译等。通过微调，GPT可以被用于特定任务，例如对话生成、问答和机器翻译。因此，GPT的本质原理是使用预训练的语言模型来完成各种自然语言处理任务。