在我们日常生活中或许常常会与大量的语言模型打交道，但你是否想过它们究竟是如何工作的呢？就拿GPT（Generative Pre-trained Transformer）来说，它是自然语言处理（NLP）领域中最广泛应用的语言模型之一。那么，GPT 究竟是如何建模和训练出自动化生成文本的能力呢？
首先，GPT是基于Transformer模型的网络结构，因为Transformer模型在处理NLP中的上下文语境方面大显神威。所以，也就需要一个庞大的数据集进行GPT的训练。在此基础上，GPT-2、GPT-3则是在这样的数据集基础上进行了迭代，可以更好、更快地学习语言环境，生产自动生成的文章。
当你输入一段文本时，GPT会将它转换为一串数字，数字会通过网络中的各层，在多次运算之后输出相应的语句，然后再随机生成下一篇文章。因此，通过上文我们可以大致了解GPT的工作原理和背后的技术支撑。
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