GPT模型中输入生成输出的原理是什么？
2024-03-15 阅读 12
GPT模型的工作原理是基于Transformer架构，它使用了自注意力机制来处理输入序列。在生成输出时，GPT模型会接收一个输入序列，然后根据这个输入序列来预测下一个词或者生成整个输出序列。模型会不断地生成词语直到遇到终止标记。
在生成输出时，GPT模型会利用之前生成的词语作为输入，然后再生成下一个词语。这个过程会一直持续，直到生成了整个输出序列。通过自注意力机制，GPT模型能够捕捉输入序列中的信息，并利用这些信息来生成连贯的输出序列。
更新于 2024年11月21日
