（ Pre- ）模型是由推出的一款基于预训练的语言模型。依靠GPT系列模型的“预训练+微调”框架，可以完成包括文本生成、对话生成、文本分类和标记等多种自然语言处理的任务。在中，神经网络扮演着非常重要的角色，它是实现模型自动化学习、提高计算机自然语言处理能力的关键。
中神经网络的主要应用在于模型的自动学习过程中，即预训练阶段以及微调阶段。的底层神经网络结构也是基于架构，这是一种基于全局注意力机制的神经网络，相较于传统的递归神经网络（RNNs），它可以同时处理输入句子中的所有位置信息，实现了并行化计算，加速了训练过程。使用架构而不是传统的CNN和RNN，也是获得成功的重要因素之一。
架构由若干个堆叠的自注意力层和前馈神经网络层组成。自注意力层是一种可以自我关注的神经网络层，它可以根据输入序列的上下文信息来自适应地计算出每个位置上的权重，从而更好地捕捉输入序列中的长期依赖关系。前馈神经网络层则是一种具有非线性激活函数的全连接神经网络层，它可以对自注意力层的输出进行非线性变换，以进一步提取和表达输入序列的特征。
底层逻辑(神经网络结构)主要包括三个部分：输入嵌入层、多层编码器和输出层。
输入嵌入层：首先，将一个长度为L的序列S={x1, x2, …, xL}编码成一个向量表示E={e1, e2, …, eL}。在这个过程中，每个单词被转化为了一个向量表示e，这个向量可以被看作是这个单词在词向量空间中的嵌入，用来表示单词的语义信息。在中，这个向量也被称为token 。
多层编码器：的多层编码器是模型的核心部分，这个编码器是由多个相同的层堆叠起来形成的。每个层都由两个子层组成，分别是多头注意力机制和全连接前馈网络。通过多次堆叠层，模型可以逐渐理解输入序列中的更抽象的信息。
输出层：最后，输出层根据上述过程生成基于概率的下一个单词预测结果。在中，输出层采用了一个全连接层，并且使用函数将所有可能的单词预测结果中的概率分布映射到[0,1]之间，确保预测结果概率和为1。
综上所述，的底层逻辑基于深度学习技术，利用模型架构对输入序列进行编码，并使用函数进行概率分布计算和单词选择，，最终生成高质量的自然语言文本。
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