大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战29-AIGC项目：利用GPT-2(CPU环境)进行文本续写与生成歌词任务。在大家没有GPU算力的情况，大模型可能玩不动，推理速度慢，那么我们怎么才能跑去生成式的模型呢，我们可以试一下GPT-2完成一些简单的任务，让大家在CPU环境下也能进行生成式模型的推理。
一、GPT2模型
GPT-2是一种基于Transformer结构的大规模预训练语言模型，由OpenAI研发。Transformer模型之前讲过可以查看《深度学习实战24-人工智能(Pytorch)搭建transformer模型》。
GPT2它可以通过对大量文本数据进行预训练学习，然后针对不同任务进行微调，以实现更好的表现。GPT-2的预训练采用了无监督的方式，利用海量的文本数据构建语言模型。预训练过程中，输入的文本序列首先经过Token Embedding层和Positional Encoding层，然后输入到多个Transformer Decoder层中。每个Decoder层都由多头自注意力机制、前向神经网络和残差连接组成。在训练过程中，模型根据当前输入的文本序列来预测序列中下一个单词出现的概率分布，并根据损失函数进行优化，使得预测结果更加准确。
二、GPT-2的结构
GPT-2的结构主要由以下三部分组成&#x