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。 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...
