GPT生成新闻的实现原理

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种用预先训练的Transformer架构来进行文本生成的深度学习方法。它根据大量数据集获得了广泛的语言和内容能力,以便使用此信息在特定主题上生成可用性强、逻辑复杂、内容丰富的新闻文章。 GPT 把 WordPiece 词典作为单独打包的单位将原始文本作为高精度化input, 然后使用LSTM神经网络扩展出多阶段coder-decoder(encoder-decode) 层, 以及当前时刻t+1对应于当前时刻t之间相互耦合的self-attention 层。 最后, 靠不断优化超参数不断优化generative model尝试回头predict当前word ,然后使得 word embedding 拟合真值最大.