GPT生成用户指南的实现原理

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于语言模型的文本生成算法。它利用大量预先训练好的参数对一串输入文本进行处理，从而生成出含有相似特征的、完整的新文本内容。在用于生成用户指南时，GPT通常会首先读取已存在的概要信息和正式命令样式（如bash、DOS等不同样式命令）作为预处理输入文本。之后GPT就会通过RNN (Recurrent Neural Network) 来执行应用上下文建构(contextualizatioin) 以及seq2seq(sequence to sequence) 的因果性分割逻辑来将原始输入料中包含的能力映射到真正执行者/使用者可理解并使用的、正式形式化信息流上。然后GPT 就能独立实例化(instantanceize), 进考虑特定情况时想要声明开头, 还能进行词法分割 (tokenization), 定义词法效应 (lexical effect), 未来凝固 (future hardening ) 甚至对InferModel 来进行LogcRegression & Intent Parsing.