paddlenlp.transformers.GPTPretrainedModel模块如何实现一个GPT预训练模型，请代码展示

要实现一个GPT预训练模型，可以使用PaddleNLP的`GPTForPretraining`模型。以下是一个实现的示例代码：

import paddle
import paddle.nn as nn
from paddlenlp.transformers import GPTForPretraining, GPTPretrainingCriterion

# 定义网络结构
class MyGPT(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(MyGPT, self).__init__()
        self.gpt = GPTForPretraining.from_pretrained('gpt2-medium-en')

    def forward(self, input_ids, token_type_ids=None, position_ids=None):
        prediction_scores = self.gpt(input_ids, token_type_ids, position_ids)
        return prediction_scores

# 加载数据
input_ids = paddle.to_tensor([[1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5]])
position_ids = paddle.to_tensor([[0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4]])
labels = paddle.to_tensor([[2, 3, 4, 5, 6], [2, 3, 4, 5, 6]])

# 初始化模型
model = MyGPT()
criterion = GPTPretrainingCriterion()

# 定义优化器
optimizer = paddle.optimizer.AdamW(learning_rate=5e-5, parameters=model.parameters())

# 训练模型
for epoch in range(10):
    prediction_scores = model(input_ids, position_ids)
    loss = criterion(prediction_scores, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    optimizer.clear_grad()

在这个例子中，我们首先定义了一个自定义的GPT模型`MyGPT`，它使用了PaddleNLP提供的`GPTForPretraining`模型。然后我们使用`from_pretrained`函数加载了预训练好的`gpt2-medium-en`模型参数。接下来，我们定义了输入数据`input_ids`、`position_ids`和目标标签`labels`。我们使用`GPTPretrainingCriterion`作为损失函数，并使用`AdamW`优化器进行模型训练。最后我们进行10轮训练。