中国的gpt是多少？
GPT是用于测量计算机自然语言处理能力的评分算法，由斯坦福大学于2015年发布，中文名为“文本归纳预测器”（The Text Completion Prediction ）。它根据模型对未完整数据的预测效果来对模型的性能进行量化。
给定一个包含n个单词的输入句子 x=\{x_{1}，...，x_{n}\} 及其对应的标签 y=\{y_{1}，...，y_{n}\}，其中每个标签都代表一个词项，即一个单词。模型的任务就是预测缺失的标签。
举例来说，假设要预测的句子是 “今天天气很好”，而句子中只有“天”和“气”两个字，那么模型的任务就是预测出剩下的三个字“好”、“很”和“棒”。 这种任务被称为文本补全（text completion）或者文本填词（word prediction），在信息抽取、文本分类和文本摘要等很多自然语言处理应用中都会遇到。比如，信息抽取中的命名实体识别（Named Entity Recognition）就常常需要先进行文本补全得到单词的大写形式然后再进行分析。
在评测文本生成模型的时候也有用到 GPT 的，不过评价的标准与生成质量有关，这里不再赘述。 GPT 采用了基于分布的方法来计算性能指标，这意味着对于同一个数据集可以计算出多个不同的指标值，而这些值的大小反映的是模型在不同场景下的表现情况。 例如，在测试文本补全任务时，除了原始的测试数据之外，还可以采用不同的方法采集额外的训练数据来提高模型的对称性并降低评估误差。这些采集到的额外数据通常来自于未标注的数据源或者是手工标定的样本。通过这些方法能够显著地提升计算结果的稳定性。 最后，GPT 的代码已经在开源了！在 Stanford NLP 的官方主页上就可以找到，链接为： https：//nlp.stanford.edu/software/gnu_octave_code.html#text-completion 在上面网站的下载页面可以选择 Octave 或者 Python 的版本。