OpenAI-GPT（Generative Pre-Training）詳解
在GPT出現之前，通用的使用預訓練的方式是word2vec，即學習詞語的表達。而在GPT出現之後，通用的預訓練方式是預訓練整個網絡然後通過fine-tune去改進具體的任務。 GPT出現之後，引發了Bert，XLNet等一系列的地震式改進。對NLP任務的影響十分深遠。 GPT的核心思想是先通過無標籤的文本去訓練生成語言模型，再根據具體的NLP任務（如文本蘊涵、QA、文本分類等），來通過有標籤的數據
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