GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）是一种自然语言处理模型，由OpenAI研发而成。它是GPT系列模型的第三代，也是目前最大、最强大的自然语言处理模型之一，集成了1750亿个参数，具有广泛的使用场景，能够执行多种自然语言处理任务，包括文本生成、机器翻译、对话生成、摘要生成等。

在论文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》中，GPT-2（Generative Pre-trained Transformer 2）获得了出色的性能表现。虽然GPT-2最开始是基于英文数据训练的，但是经过一些研究后，可以将它应用到中文的文本生成任务上。以下是一个简单的中文生成教程：

pip install transformers预训练GPT-2中文模型：使用下面的代码来预训练GPT-2中文模型。该代码将训练一个基于GPT-2的中文文本生成模型。此外，您还可以调整一些超参数，如batch size，learning rate等，以提高模型性能。

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizerimport torchtokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')#### Add the Chinese vocabulary to the tokenierf = open('中文词汇.txt','r',encoding='utf-8')vocab_cn_list = []for line in f.readlines(): vocab_cn_list.append(line.strip())tokenizer.add_tokens(vocab_cn_list)array = [vocab_cn_list.index('。'),tokenizer.eos_token_id,tokenizer.sep_token_id]special_tokens_dict = {'additional_special_tokens': ['', ''] vocab_cn_list[array[0]:array[-1] 1]}tokenizer.add_special_tokens(special_tokens_dict)model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))###inputs = tokenizer("我想", return_tensors="pt")outputs = model.generate(inputs['input_ids'], max_length=50, do_sample=True)text = tokenizer.decode(outputs[0])print(text)

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