GPT 介紹

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是由 OpenAI 提出的生成式預訓練變換器模型。GPT 的設計目標是生成連貫的文本，具有強大的文本生成能力。它的核心思想是利用大規模的無監督文本數據進行預訓練，然後通過微調來適應特定任務。

GPT 的關鍵特點
  1. 單向生成：與 BERT 的雙向編碼不同，GPT 採用自迴歸（autoregressive）模型，文本生成是從左到右的。這意味着它在生成下一個詞時只考慮之前的詞。
  2. 預訓練與微調：GPT 在大規模文本上進行預訓練，學習語言的結構和模式，然後可以通過微調來適應特定的下游任務，如文本生成、問答等。
  3. Transformer 架構：GPT 基於 Transformer 架構，利用多頭自注意力機制來捕捉文本中的長距離依賴關係。
  4. 靈活性：可以用於多種任務，包括文本生成、對話系統、代碼生成等。

代碼示例

以下是使用 Hugging Face 的 transformers 庫加載和使用 GPT 模型的簡單示例。

安裝依賴

確保安裝了 transformers 和 torch 庫：

pip install transformers torch
示例代碼
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# 加載預訓練的 GPT-2 模型和分詞器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# 示例文本
text = "Once upon a time in a distant land"

# 使用分詞器將文本編碼為輸入 ID
inputs = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')

# 獲取模型的輸出
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(inputs, max_length=50, num_return_sequences=1)

# 解碼生成的文本
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

# 打印結果
print("生成的文本:", generated_text)

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代碼解釋

  1. 加載模型和分詞器：使用 GPT2Tokenizer 和 GPT2LMHeadModel 加載預訓練的 GPT-2 模型和相應的分詞器。
  2. 文本編碼：通過分詞器將輸入文本編碼為模型所需的格式，返回 PyTorch 張量。
  3. 文本生成：使用 model.generate 方法生成文本，指定生成的最大長度和返回的序列數量。
  4. 解碼生成的文本：使用分詞器將生成的 ID 解碼為可讀的文本。

總結

GPT 是一種強大的生成式預訓練模型，能夠生成連貫且上下文相關的文本。使用 Hugging Face 的 transformers 庫，可以方便地加載和使用 GPT 模型，從而快速應用於各種文本生成任務。