GPT 模型背后的原理是什么？Transformer的作用是什么呢？
2023-05-06 阅读 57
GPT模型的背后原理是基于Transformer架构的深度神经网络。Transformer是一种用于自然语言处理的架构，它的作用是将输入的文本序列转换为一个连续的向量表示，这个向量表示可以被用于各种自然语言处理任务，如文本分类、语言生成等。Transformer的核心思想是自注意力机制，通过利用输入序列内部的关系，自动学习输入序列中各个元素之间的关联性，从而生成一个更加准确的向量表示。在GPT模型中，Transformer被应用于文本生成任务，通过接收前面的文本序列，生成后面的文本序列。
更新于 2023年05月06日
