GPTモデル（生成事前訓練されたトランス）は、テキストを自律的に生成できるように、大量のテキストでトレーニングされたディープラーニングモデルの一種です。これらのモデルは、文の単語間の関係を管理するように設計されたトランスアーキテクチャに基づいています。

要約すると、GPTモデルは大量のテキストを分析し、単語間の関係を理解し​​ようとすることで機能します。これにより、彼はそれに先行する単語に基づいて文の次の単語を予測することができます。大規模なテキストコーパスで訓練されると、GPTモデルは、トレーニング中に見た単語間の関係に基づいて、一貫性のあるもっともらしいテキストを生成することを学びます。

GPTモデルがどのように機能するかをよりよく理解するために、他の人が書いた多くのフレーズを見るフレーズを書くことを学ぶ子供として想像できます。子どもは、言葉と文法的なルールの関係を理解することを学ぶため、一貫性のあるもっともらしいフレーズを生成できます。同様に、GPTモデルは、他の人（つまり、訓練されたテキストコーパス）によって書かれた多くのフレーズを見て、単語と文法ルールの関係を理解することを学びます。
Un modello GPT (Generative Pre-trained Transformer) è un tipo di modello di deep learning che è stato addestrato su grandi quantità di testo in modo da essere in grado di generare testo in modo autonomo. Questi modelli sono basati su una architettura Transformer, che è stata progettata per gestire le relazioni tra parole in una frase.

In sintesi, un modello GPT funziona analizzando una grande quantità di testo e cercando di capire le relazioni tra le parole. Questo gli permette di prevedere la prossima parola in una frase in base alle parole che lo precedono. Quando viene addestrato su un grande corpus di testo, un modello GPT impara a generare testo coerente e plausibile in base alle relazioni tra le parole che ha visto durante l'addestramento.

Per comprendere meglio come funziona un modello GPT, puoi immaginarlo come un bambino che impara a scrivere frasi guardando molte frasi scritte da altre persone. Il bambino impara a capire le relazioni tra le parole e le regole grammaticali e può quindi generare frasi coerenti e plausibili. Allo stesso modo, un modello GPT impara a capire le relazioni tra le parole e le regole grammaticali guardando molte frasi scritte da altre persone (cioè, il corpus di testo su cui è stato addestrato).