transformer工作流程

生成式预训练Transformer的工作流程可以简要概括如下：首先，通过大量的自然语言文本数据进行预训练，使得模型可以学习到语义表示和语言规律。预训练过程中，模型会通过自回归的方式，根据输入的上下文预测下一个词。预训练的目标是最大化预测正确的概率。在预训练完成后，模型会经过微调，针对特定的任务进行进一步的训练。微调的过程中，通常会使用少量的任务特定数据，以及一些特定的训练技巧和策略。微调的目标是使得模型在目标任务上表现更好。最后，经过预训练和微调，生成式预训练Transformer模型就可以应用于多种自然语言处理任务，如文本生成、文本分类、机器翻译等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [从入门到精通：生成式预训练Transformer的工作流程和实践应用](https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131497257)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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