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在过去的几年里，深度学习领域经历了翻天覆地的变革，尤其是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术的进步格外引人注目。这一切的催化剂之一便是Transformer模型的诞生，它为处理序列数据带来了革命性的方法。继之而来的是一系列基于Transformer架构的变体，它们如雨后春笋般涌现，其中最具影响力的莫过于GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型。本章旨在深入剖析Transformer和GPT模型的工作原理、应用场景，并通过实际案例展示它们如何在现实世界中创造价值。