什么是生成式预训练（Generative Pre-training）？

生成式预训练（Generative Pre-training）是一种在自然语言处理中广泛采用的机器学习方法，它通过在大量无标签文本数据上预训练模型，使其学习预测序列中的下一个词或掩码部分，从而捕获语言的通用模式，如语法、语义和上下文依赖。这种无监督学习过程为模型奠定了强大的语言理解基础，便于后续在特定任务上进行微调，显著提升模型的泛化能力和效率。

在AI产品开发的实际落地中，生成式预训练已成为构建高效语言模型的核心技术，驱动诸如智能聊天机器人、自动文本生成工具和内容摘要系统等产品。这些应用能够快速适应多样化用户场景，优化人机交互体验，并在商业客服、教育辅助和创意内容生成等领域展现出广阔前景。随着模型规模的扩展和算法优化，生成式预训练正推动AI产品向更智能、更自适应方向发展。

延伸阅读推荐：Radford, A., Narasimhan, K., Salimans, T., & Sutskever, I. (2018). Improving Language Understanding by Generative Pre-Training. 这篇论文深入探讨了生成式预训练在语言模型中的实现与应用。