"Spiega le due diverse fasi dell'addestramento GPT."
I modelli GPT sono tipicamente addestrati in due fasi: pre-addestramento e fine-tuning. Nel pre-addestramento, il modello GPT viene addestrato con grandi dataset non supervisionati su compiti di modellizzazione del linguaggio. Ciò aiuta il modello GPT a imparare associazioni generali a livello di parole e a costruire una buona base per la comprensione del linguaggio. Durante la fase di fine-tuning, i modelli GPT vengono adattati a domini specifici fornendo dataset supervisionati. Ciò consente al modello GPT di apprendere rappresentazioni specifiche del compito che migliorano ulteriormente le prestazioni.