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GPT-1：核心思想是将无监督学习作用于监督学习模型的预处理目标，先通过在无标签的数据上学习一个通用模型，然后根据问答和常识推理等特定自然语言处理任务微调模型，半监督学习。强化学习：强化学习并不是对数据本身学习，而是在给定的数据环境中，让智能体学习如何选择一系列行动，来达成长期累积收益最大化的目标，强化学习本质是学习一套决策系统而非数据本身。GPT-2：在语言模型领域，所有监督学习都可以看作无监督

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