作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
什么是GPT-2？
GPT-2(Generative Pre-trained Transformer 2) 是一种自然语言生成模型，它是一个基于transformer的神经网络模型，能够在不了解语言结构和语法规则的情况下，自动生成连续、高质量、可读性高的文本。
根据论文作者团队介绍，GPT-2是在原始Transformer模型的基础上进行训练而成的，并且改进了模型架构，使得它具有更好的性能，包括提升准确率、速度和可扩展性。目前，GPT-2已经在英文、中文、日语、法语等多个领域取得了很好的效果，而且它还可以生成各种各样的文本，包括长文本、短句、广告语、新闻报道、评论等。
相比于传统的RNN、LSTM、GRU等模型，GPT-2采用的是基于Transformer的架构。尽管其架构较复杂，但它也有一个优点就是通过预训练（pretrain）的方式，可以学习到通用模式，而不是单纯地应用在某个任务上。因此，GPT-2可以泛化到不同的任务，且训练过程非常快，且生成结果也比较自然、符合人类的语言习惯。
为什么要研究GPT-2？
传统的语言模型，如RNN、LSTM等，通常需要大量的数据才能训练出一个足够的语言模型，这种方式在某些场景下效率低下，并且易受数据增广、噪声等影响；同时，这些模型往往局限于特定的领域，对其他领域没有太多适应性。
另一方面，Transformer在序列到序列任务中的效果极好，已经在很多任务上被证明是有效的。但是由于Transformer需要较长