 Soki bapesi masolo mibale ya bansango, salá modèle ya GPT mpo na koyeba soki masolo yango mibale elobeli likambo moko to te.
Pona kosala modèle ya GPT pona koyeba soki ba articles mibale ya sango elobeli likambo moko, okoki kolanda ba étapes oyo ezali awa na se : 1. **Bosangisi ba données:** Etape ya liboso ya kosala modèle nionso ya apprentissage machine ezali kosangisa ba données. Na likambo oyo, ekosenga osangisa ensemble ya ba données ya ba paires ya ba articles ya sango oyo elobelaka ba événements ndenge moko to ekeseni na ba étiquettes associées (1 pona événement moko pe 0 pona ba événements différents). 2. **Prétraitement ya ba données:** Etape ya mibale ekozala ya ko prétrait ba données. Okoki kobongola masolo na makomi mike, kolongola bilembo ya bopemi mpe kotelemisa maloba, mpe lisusu kosala elembo ya makomi. 3. **Boponi ya Modèle:** Na sima okopona architecture ya modèle ya GPT oyo ebongi na mosala. Mpo na mosala oyo, okoki kosalela modèle ya GPT oyo ezwaki formasyo liboso lokola GPT-2 to GPT-3. 4. **Affine-tuning:** Lokola modèle ya GPT oyo ezwaki formasyo liboso ezwaki formasyo na mosala mosusu, ekosɛnga obongisa yango malamu na ensemble ya ba données oyo esangisi. Na tango ya bobongisi malamu, okopesa formasyo na modèle ya GPT mpo na kososola contexte ya masolo mibale mpe kosakola soki bazali kolobela likambo moko to te. 5. **Prédiction:** Soki modèle esili kobongisama malamu, okoki kosalela yango mpo na kosala ba prédictions na ba paires ya sika ya ba articles. Modèle ekozua ba articles mibale lokola entrée pe sortie score ya probabilité oyo ekolakisa soki ba articles elobeli événement moko to te. 6. **Evaluation:** Okoki kosalela ba metrics ya évaluation lokola précision, précision, rappel, na score F1 pona ko mesurer performance ya modèle. Na bokuse, lolenge oyo esangisi kosangisa pe kosala liboso ba données, kopona pe kobongisa malamu modèle ya GPT, kosala ba prédictions, pe kotala performance ya modèle pona koyeba soki ba articles mibale ya sango elobeli likambo moko.