原标题： GBT（Generative Pretrained Transformer）是一种自然语言处理技术，它使用了预训练的转换器模型来生成文本。下面是一个简单的GBT使用教程：
导读：
1. 安装依赖库：你需要安装 Python 和所需的依赖库，常用的依赖库包括 TensorFlow、Hugging Face Transformers 和 Tokenizers...
1. 安装依赖库：你需要安装 Python 和所需的依赖库，常用的依赖库包括 TensorFlow、Hugging Face Transformers 和 Tokenizers。
2. 加载预训练模型：从 Hugging Face Model Hub 上选择一个适合你任务和语言的GBT预训练模型，并下载该模型。
3. 初始化和配置模型：导入相关库后，通过调用特定类初始化并配置GBT模型，以下是一个示例代码：
```python
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
model_name = 'gpt2' # 预训练模型名称
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
# 初始化 tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
# 添加新 token（可选）
tokenizer.add_tokens(['[SPECIAL]'])
# 初始化 model
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
model.to(device) # 模型放到指定设备上进行计算
```
4. 编码输入文本：使用 tokenizer 对输入文本进行编码以适应于GBT模型。
input_text = "今天天气真好" # 输入文本
input_ids = tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=True, return_tensors="pt").to(device)
5. 生成文本：对编码后的输入文本使用GBT模型进行生成。
output = model.generate(input_ids, max_length=100) # 设定最大生成长度为100
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) # 将输出解码成字符串形式
print(generated_text)
以上是一个简单的GBT使用教程，你可以根据自己的需求和具体任务进一步调整和优化代码。
