原标题： GPT源是一种基于生成对抗网络（GAN）的模型训练方法。它通过将不同的数据集分成两部分，称为“判别器”和“生成器”，来进行训练。判别器负责根据给定输入确定其是否属于真实数据，而生成器则负责从随机噪声中合成尽可能逼真的数据。
导读：
在GPT源中有几个重要方面的区别：1. 训练方式：与传统的监督学习相比，GPT源采用了无监督学习的方式进行训练，这意味着模型没有明确标注的目标输出，并且只依靠输入数据自身进行学...
在GPT源中有几个重要方面的区别：
1. 训练方式：与传统的监督学习相比，GPT源采用了无监督学习的方式进行训练，这意味着模型没有明确标注的目标输出，并且只依靠输入数据自身进行学习。
2. 数据选择：GPT源通常使用大量未经处理或未加注释的原始文本作为输入数据，这样做可以使模型具备更广泛、多样化和普遍性语言理解能力。
3. 生成过程：由于GAN架构，在GPT源中生成过程是一个通过迭代反馈循环不断优化并提高输出质量的过程，生成器会逐渐产生越来越接近真实数据分布的结果。
4. 应用领域：由于对无监督任务更关心， GPT 源代码往往被广泛应用于各种自然语言处理任务，如文本生成、自动摘要、对话系统等。
