I modelli GPT vengono in genere addestrati in due fasi: pre-addestramento e messa a punto. Nel pre-training, il modello GPT viene addestrato con grandi set di dati non supervisionati su attività di modellazione linguistica. Questo aiuta il modello GPT ad apprendere associazioni generali a livello di parole e a costruire una buona base per comprendere la lingua. Durante la fase di messa a punto, i modelli GPT vengono adattati a domini specifici fornendo set di dati supervisionati. Ciò consente al modello GPT di apprendere rappresentazioni specifiche dell'attività che migliorano ulteriormente le prestazioni.
Spiega le due diverse fasi della formazione GPT.