GPT 技术概述

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种大规模的预训练语言模型，由 OpenAI 发布，它可以用于处理自然语言处理（NLP）任务，如文本分类、文本生成、文本摘要、语义分析等。GPT 的设计基于 Transformer 架构，其中包括多层的双向注意力网络，可以有效地捕获句子中的上下文信息，从而提高模型的准确性。

GPT 用于新闻分类

GPT 可以用于新闻分类，即根据新闻文本的内容将其分类到不同的类别中。GPT 模型可以捕获新闻文本中的上下文信息，从而提高分类的准确性。首先，将输入新闻文本进行分词，然后将分词结果输入到 GPT 模型中，GPT 模型会根据训练好的参数，捕获文本的上下文信息，并将新闻文本分类到不同的类别中。

GPT 用于新闻摘要

GPT 也可以用于新闻摘要，即根据新闻文本的内容，生成一个简短的摘要。GPT 模型可以捕获新闻文本中的上下文信息，从而提高摘要的准确性。首先，将输入新闻文本进行分词，然后将分词结果输入到 GPT 模型中，GPT 模型会根据训练好的参数，捕获文本的上下文信息，并生成一个简短的摘要。