gpt2训练写材料（gpt2训练写小说）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于gpt2训练写材料的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，越精准，写出的就越详细，有微信小程序端、在线网页版、PC客户端

官网：https://ai.de1919.com

本文目录:

• 1、GPT的auto-regressive语言模型架构在信息表示方面有什么架构上的缺陷？具体如何改进？

• 2、playground怎么找到gpt

• 3、《预训练周刊》第33期：预训练语言模型的高效分层域适应

• 4、关于UEFI启动+GPT分区 的一些经验

一、GPT的auto-regressive语言模型架构在信息表示方面有什么架构上的缺陷？具体如何改进？

1） GPT

在Bert 之后，OpenAI 的 GPT-2 就是其中之一。它在文本生成上有着惊艳的表现，其生成的文本在上下文连贯性和情感表达上都超过了人们对目前阶段语言模型的预期。仅从模型架构而言，GPT-2 并没有特别新颖的架构，它和 transformer 的 Decoder 类似。相比较于GPT-1，GPT -2 使用了更大的预料，更大和更深的模型。

从transformer的decoder里移除了decoder对encoder的attention部分。也就是消除掉了seq2seq的过程。

GPT是一个语言模型，每一个时刻只能看见当前时刻前面时刻的信息，是一个auto regressive的过程。

GPT2，hidden state的大小有变化，根据层数的多少有small，medum，large，extra large的划分。

GPT的训练过程是交叉式的预测下一个单词，测试的时候是输入一个句子生成另外一个句子。

GPT的预训练就是训练一个语言模型。而bert的预训练是masked language model和nsp的任务。

GPT由多个decocer block组成，每一个decoder block由masked self-attention和feed forward neural network组成。

一个timestamp的hidden state经过线性层转换为vocab size大小的embedding， 然后经过softmax，算出每个词汇的概率，找出其中概率最大的词作为预测输出，然后下一个时刻的词作为真实输出，计算两者的cross entropy来训练模型。

每一个timestamp后面的位置都mask掉，设置一个负无群大的值，做softmax的时候，该位置的值就为0。

2）总结

• transformer decoder的构造

• 预训练的时候做语言模型的训练

• GPT2用更多更深的block

• BERT是做NLU，generation做不了

• GPT天生就是语言模型，非常适合做generation的任务，在bert里能做的在gpt里也可以做

除了GPT-2 ，GPT-3依旧延续自己的单向语言模型训练方式，只不过把模型尺寸增大到了1750亿，并且使用45TB数据进行训练

二、playground怎么找到gpt

如果您想在Playground中使用GPT模型，可以按照以下步骤进行：

1. 打开Google Colab（https://colab.research.google.com/）或者Jupyter Notebook等Python编程环境。

2. 导入相关的Python库和GPT模型。例如，可以使用Hugging Face提供的transformers库来加载预训练好的GPT-2模型：

```python

!pip install transformers

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2', pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

```

3. 输入文本并生成结果。通过调用model.generate()方法即可对输入文本进行自动补全、摘要生成等任务，并输出相应的结果。

```python

input_text = "Hello, my name is John and I"

input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

output_ids = model.generate(

input_ids,

max_length=50,

temperature=0.7,

num_beams=5,

no_repeat_ngram_size=4,

)

output_text = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)

print(output_text)

```

需要注意的是，在使用GPT模型时，需要确保计算资源充足，并且遵守相关法律法规和道德准则，不得用于非法活动或侵犯他人权益。

三、《预训练周刊》第33期：预训练语言模型的高效分层域适应

关于周刊

本期周刊，我们选择了9篇预训练相关的论文，涉及词汇迁移、常识问答、多模态训练、层次训练、对比学习、图像分割、图文模型、蛋白质作用和免疫特征表示的 探索 。此外，在研究动态方面，我们选择了2篇预训练资讯，将介绍大模型竞争和视觉算法年度回顾方面的一些最新内容。最后，在资源推荐方面，我们选择了1篇预训练资源，将介绍跨语言摘要方面的一些最新内容。

本期贡献者：申德周 翟珂 吴新刚

论文推荐

标题：俄罗斯Yandex、Facebook等 | Fine-Tuning Transformers: Vocabulary Transfer（微调Transformer：词汇迁移）

简介：本文讨论了巨大型预训练模型为下游任务微调而引发迁移学习的 探索 之一：词汇迁移。自然语言处理领域最新进展中Transformer已成为绝对主流。这些模型的大多数实际自然语言处理应用通常是通过迁移学习实现的。本文研究了用于微调的语料库特定标记化是否会提高模型的最终性能。作者通过一系列的词汇表优化和迁移实验，证明了这种词汇表优化和迁移策略可以提高模型的性能。作者称之为：在迁移学习领域开创了词汇迁移的这一方向。

论文地址：「链接」

标题：加州大学 | Zero-shot Commonsense Question Answering with Cloze Translation and Consistency Optimization（基于完形转换和一致性优化的小样本常识问答）

简介：本文在常识问答（CQA）方向研究预训练语言模型中的知识提取。作者将重点放在更好地利用预训练语言模型中存储的知识。虽然研究人员发现，通过让预先训练的语言模型填充精心设计的关系提取和文本分类提示的空白，可以提取嵌入在预训练的语言模型中的知识，但目前尚不清楚作者是否可以在CQA中采用这种范式，其中输入和输出的形式更加灵活。为此，作者研究了四种可以将自然问题翻译成完形填空式句子的翻译方法，以更好地从语言模型中获取常识性知识，包括基于句法的模型、无监督神经模型和两种监督神经模型。此外，为结合不同的翻译方法，作者提议鼓励使用未标记数据对不同翻译问题进行模型一致性的预测。实验证明了作者的方法在三个CQA数据集上的有效性。

论文地址：「链接」

标题：威斯康星大学、微软等 | RegionCLIP: Region-based Language-Image Pretraining（基于区域的语言图像预训练）

简介：本文研究了基于识别图像区域的语言图像预训练模型。业界使用“图像-文本对”的对比语言图像预训练 (CLIP)在零样本和迁移学习中的图像分类方面取得了令人印象深刻的结果。然而，作者表明直接应用此类模型来识别图像区域以进行对象检测会导致性能不佳，因为存在域偏移：CLIP 被训练以将图像作为一个整体与文本描述进行匹配，而没有捕获图像之间的细粒度对齐区域和文本跨度。为了缓解这个问题，作者提出了一种称为 RegionCLIP 的新方法，该方法显着扩展了 CLIP 以学习区域级视觉表示，从而实现图像区域和文本概念之间的细粒度对齐。作者的方法利用 CLIP 模型将图像区域与模板标题匹配，然后预训练作者的模型以在特征空间中对齐这些区域-文本对。当将作者的预训练模型转移到开放词汇对象检测任务时，作者的方法在 COCO 和 LVIS 数据集上的新类别分别显著优于现有技术 3.8 AP50 和 2.2 AP。

论文地址：「链接」

代码地址：https://github.com/microsoft/RegionCLIP

标题：艾伦AI研究所、慕尼黑大学 | Efficient Hierarchical Domain Adaptation for Pretrained Language Models（预训练语言模型的高效分层域适应）

简介：本文研究了以分层树结构的域表示实现预训练语言模型的分层。生成式的语言模型，在不同的通用领域语料库上进行训练，然而这就限制了它们对更窄领域的适用性，之前的工作表明，持续的领域内训练可以提供进一步的收益。在本文中，作者介绍了一种使用计算效率高的适配器方法将域适应扩展到许多不同域的方法。作者的方法基于对文本域部分重叠的观察，作者将域表示为分层树结构，其中树中的每个节点都与一组适配器权重相关联。当与冻结的预训练语言模型相结合时，这种方法可以实现相关领域之间的参数共享，同时避免不相关领域之间的负面干扰。该方法很高效：对于 D 个域，计算成本为 O(log(D))。GPT-2 的实验结果和 C4 中 100 个最具代表性的网站中的大部分显示了域内的全面改进。作者还为保留域提供了一种推理时间算法，并表明对通过树的多条路径进行平均可以进一步提高泛化效果，同时仅增加推理的边际成本。

论文地址：「链接」

标题：谷歌、亚马逊等 | Supervised Graph Contrastive Pretraining for Text Classification（用于文本分类的有监督图对比预训练）

简介：本文介绍了用于文本分类的对比预训练技术。但是，通常可以使用来自与当前任务共享标签语义的相关任务的标记数据。作者假设有效地使用这些标记数据可以更好地概括当前任务。在本文中，作者提出了一种通过基于图的监督对比学习方法有效利用来自相关任务的标记数据的新方法。作者通过将监督信息从示例外推到令牌来制定令牌图。作者的公式产生了一个嵌入空间，其中属于同一类的高/低概率标记彼此靠近/远离。作者还提出了详细的理论见解、以作为本研究方法的驱动。基于作者采用的数据集，实验表明：作者的方法优于预训练方案 2.5 % 、并且基于示例级对比学习的公式提升约 1.8 %。此外，在零样本场景中实验表明跨域有效性平均提升3.91%。最后，作者还证明了该方法可以用作知识蒸馏设置中的噪声教师模型、约平均提升4.57% 。

论文地址：「链接」

标题：百度 | ERNIE-ViLG: Unified Generative Pre-training for Bidirectional Vision-Language Generation（ERNIE-ViLG：双向视觉语言生成的统一生成式预训练）

简介：视觉语言预训练模型极大地提高了图像-文本生成任务的性能，但用于文本-图像生成任务的大规模预训练模型仍在研究中。本文提出了ERNIE-ViLG，一个统一的生成式预训练框架，基于Transformer模型并将图像生成和文本生成都表述为以文本/图像输入为条件的自回归生成任务。双向的图像-文本生成模型简化了跨视觉和语言的语义对接。对于文本到图像的生成过程，作者进一步提出了一种端到端的训练方法来共同学习视觉序列生成器和图像重建器。为了 探索 双向文本-图像生成的大规模预训练的前景，本文在1.45亿图像-中文文本对的大规模数据集上训练了一个100亿参数的模型，该模型在文本-图像和图像-文本任务上都取得了最先进的性能。

论文地址：「链接」

标题：华中科大、西安交大、微软 | A Simple Baseline for Zero-shot Semantic Segmentation with Pre-trained Vision-language Model（用预训练视觉语言模型进行零样本语义分割的基线）

简介：通过视觉语言预训练的零样本图像分类已经渐趋成熟，然而在更广泛的视觉问题上如物体检测和语义分割还需研究。本文在预训练的视觉语言模型CLIP上构建零样本语义分割基线。该问题难点在于语义分割和CLIP模型在不同的视觉颗粒度上执行，语义分割在像素上处理，而CLIP在图像上执行。为了弥补处理粒度上的差异，本文没有使用普遍的基于FCN的单阶段框架，而使用一个两阶段的语义分割框架，第一阶段提取泛化掩码，第二阶段利用基于图像的CLIP模型，对第一阶段产生的掩码图像作物进行零样本分类。本文的实验结果表明，这个简单的框架在很大程度上超过了目前的先进技术。凭借其简单性和强大的性能，本文希望这个框架能够作为基线以助未来的研究。

论文地址：「链接」

标题：中山大学 | AlphaFold2-aware protein-DNA binding site prediction using graph transformer（使用图Transformer进行结合AlphaFold2的蛋白质-DNA结合位点预测）

简介：蛋白质与DNA的相互作用在生物系统中起着至关重要的作用，确定蛋白质与DNA的结合位点是对各种生物活动，如转录和修复，进行机理理解和设计新型药物的第一步。现有的基于序列的方法只考虑了顺序相邻的上下文特征，这对捕捉空间信息是有限的。对此本文提出GraphSite，作者将结合位点预测问题转化为图节点分类任务，并采用基于Transformer的预训练模型，通过AlphaFold2预测结构，将蛋白质结构信息、AlphaFold2中Evoformer的表征和序列进化信息考虑在内实现DNA结合残基的识别。GraphSite大大改善了基于序列和结构的最新方法，并且在181种蛋白质的独立测试集上得到进一步证实，在AUPR和MCC上分别超过了最先进的基于结构的方法16.4%和11.2%。

论文地址：「链接」

标题：耶鲁 | Pipeline for retrieval of COVID-19 immune signatures（检索COVID-19免疫特征的流程）

简介：随着生物医学文献出版速度的加快，检索其中的特定的科学信息变得更有意义。在新冠流行的大背景下，有效地检索病毒免疫特征，即生物标志物，可以帮助了解不同的SARS-CoV-2感染的免疫反应机制。对此，本文构建了一个系统的流程来识别和提取结构化的COVID-19免疫特征。具体而言，作者使用基于SPECTER预训练的生物文本嵌入，配合SVM分类器来自动识别含有免疫特征的论文，并进一步对这些论文进行半自动查询流程构建，检索特征信息。此外，基于预训练嵌入的流程也可确定免疫特征的类型，比如基因表达与其他类型的分析。通过这种方法，部分自动化的文献挖掘可以帮助快速创建半结构化的知识库，用于自动分析新出现的 健康 威胁。

论文地址：「链接」

资源推荐

标题：孟加拉国工程技术大学、加州大学洛杉矶分校等 | CrossSum:超越 1500 多个语言对的以英语为中心的跨语言抽象文本摘要数据集

简介：作者提供了 CrossSum：一个包含 165 万个跨语言文章摘要样本、包含 45 种语言的 1500 多个语言对的大规模数据集。基于多语言 XL-Sum 数据集，并使用与语言无关的表示模型通过跨语言检索来对齐以不同语言编写的相同文章，作者提出了一种多阶段数据采样算法并微调多语言预训练模型mT5。实验结果表明在 CrossSum 上微调的模型优于摘要+翻译基线。

论文地址：「链接」

资源下载：https://github.com/csebuetnlp/CrossSum

【关于转载】本文转载于公众号“智源社区”，仅用于学术分享，有任何问题请与我们联系：report@aminer.cn

四、关于UEFI启动+GPT分区 的一些经验

随着时代和科技的发展，电脑越来越普及，似乎人人都可以张嘴就说“我懂电脑”，但是总有一些看起来完全不懂但实际上非常基础的东西让“懂”与“不懂”清晰地划清界限。比如UEFI+GPT就是其中之一。那些之前认为自己已经精通电脑的人，遇到这个东西，忽然发现自己连以前自以为驾轻就熟的分区、装 系统 都不会了。 

尽管UEFI以及GPT从诞生迄今已经 十余年 了，但是对于绝大多数人来讲它们是完全陌生的，甚至根本就不知道还有这种东西。 

但是由于 Windows 8操作系统的面世，预装Windows8的电脑开始统一采用UEFI+GPT，很多人被迫接触到，感觉就像突然从天上掉下来的东西一样，无所适从，一筹莫展——“这到底是个什么东西呢？” 

一旦出现系统问题，唯一能做的解决办法除了品牌机自带的系统还原，最大能力不过就是把UEFI关闭，把硬盘从GPT再转成MBR，从而彻底毁掉UEFI+GPT的优势，重新回到陈旧落后的BIOS+MBR的系统安装和运行方式上来。而每台电脑的具体情况又不尽相同，有时候即使想用BIOS+MBR也不是肯定能成功的——“我该怎么办啊？” 

正文：  

之前很长一段时间对UEFI+GPT没有头绪，有种无处下手的感觉，虽然UEFI+GPT安装系统一直没遇到什么障碍，但是即使查阅了相当数量的资料，在认识上对于UEFI+GPT也没有一个完整的概念，总觉得这是一个很难理解的东西，不得要领。不像最初接触BIOS+MBR的时候那么容易入门直至熟练操作。 

先说关于什么是UEFI和GPT，在此就不做详解了，感兴趣的都了解，不感兴趣的说了也没什么用处。只说一点最基本的，MBR分区结构只能支持到2.2T的硬盘，超过2.2T就必须采用GPT分区，而就Windows而言，采用了GPT的硬盘，要想安装并启动Windows操作系统，只能选择高于XP的64位操作系统，并且采用UEFI方式安装、引导，否则无法启动，而包括XP在内及其之前的32位操作系统完全不支持GPT，别说安装、引导系统，直接无法识别。3T硬盘时代并不遥远，要想正常使用你的电脑，这就是采用UEFI+GPT的必要性。 

而最关键之处在于， 照目前的形势来看，由于预装Windows8电脑的推动，UEFI+GPT已经是大势所趋，与是否2.2T以上硬盘也已经没什么直接关系，也许就在不久之后的某一天开始所有的电脑全部使用UEFI单一启动，不会再兼容传统BIOS。  

再说一下关于BIOS+MBR，从接触电脑十几年来，一直都是用的这种组合，直至今日，不敢说对此有多么了解，最起码在日常操作中基本无障碍了。比如：Windows各个版本甚至再+ Linux +Mac的混合安装、引导驾轻就熟，任意顺序安装，任意创建、修复引导，多硬盘混合引导，分区表损坏、主引导记录损坏的修复、重建等等，都不存在任何问题。 

而从一接触UEFI+GPT，总是感觉这个东西无法理解。甚至一筹莫展，哪怕是引导损坏这样之前在BIOS+MBR里不叫事的事情，面对UEFI+GPT都束手无策，查了很多资料，除了重装系统， 在国内网络范围内，全网竟然找不到任何一篇具体解决问题的文章。 现在回想，很长一段时间内都无法理解这些问题，很多莫名其妙的所谓专业文章的误导在其中作了重要贡献。 

后来索性抛开所有的那些乱七八糟的观点、定义，按照自己的想法去摸索，经过近十天，几十遍重装系统，反复的假设、实验，总算是对UEFI+GPT有了一个总体的概念和较为清晰的认识， 最关键的在于能够随意进行UEFI+GPT的安装和引导修复了，这是最重要的，个人观点一直都是，必须从实际出发，即使了解的再多，什么问题也解决不了，纸上谈兵，一切等于零。 可以毫不夸张的说， 至少目前为止，本文是全网络唯一一篇对UEFI+GPT进行实用性介绍和以及解决实际问题的文章。  

关于UEFI的优越特性，比如 可操作性、安全性、兼容性、可扩展性之 类的问题，在此不再多说，这是开发人员的事情，和我没有关系。仅仅总结几点两者在系统安装及引导方式方面一些异同，帮助同样有此困惑的人理解这个东西： 

【重要提示：  

本文旨在“授之以渔”，力求融会贯通，知其然更知其所以然。因此本文既不包含网络上“技术文章八股文”式的定义、理论的堆砌和释义，更不是“小白必备”的傻瓜式手把手操作教程，如果对以上两种千篇一律的所谓“技术文章”有偏执的爱好，请务必及时停止浏览，另寻其好。】  

不同点：  

1.BIOS+MBR安装系统要求硬盘只要存在非隐藏、活动的主分区就可以了；而UEFI+GPT要求硬盘上除了存在ESP分区，还必须存在至少一个主分区 

2.BIOS+MBR一旦系统安装好之后，如果系统引导文件在单独的分区，此分区可以在操作系统中可见，也可以设置此分区为隐藏，系统都可以正常启动；而UEFI+GPT系统引导文件所在的ESP分区在操作系统中为不可见 

3.BIOS+MBR启动要求的活动的主分区不是唯一固定的，可以任意设定某一分区为活动的主分区，然后MBR就可以通过分区表指引操作系统从此分区启动，也就是说，可以在任意分区（主分区无论是否活动或者扩展分区）安装操作系统，只要存在任意的活动主分区，就可以从此分区启动操作系统；而UEFI+GPT只能把系统引导文件放置在ESP分区 

4.BIOS+MBR的系统引导文件可以和系统文件在同一分区的根目录，也可以不与系统文件同一分区，只要系统引导文件所在分区为活动的主分区即可启动操作系统；而UEFI+GPT只能把系统引导文件放置在ESP分区，且操作系统必须在另外的主分区，也就是说， UEFI+GPT强制要求系统启动文件与系统文件必须分离，不在同一分区。  

相同点： 

1.BIOS+MBR和UEFI+GPT的系统引导文件都可以放置在单独的分区，这一点在上面的第4点里已经说的很清楚 

2.BIOS+MBR的系统引导文件所在的活动主分区位置不是固定的，可以随意设置任意分区满足此条件，UEFI+GPT的ESP的位置也是可以随意设置的，在硬盘起始位置、中间位置、末尾，都可以，只要分区属性和其中的引导文件正确，就可以引导启动操作系统（参考文中附图） 

3.BIOS+MBR的系统引导文件所在的分区和UEFI+GPT的ESP分区都可以分配任意大小，而不是ESP必须100M 

4.BIOS+MBR安装系统所需的非隐藏、活动主分区和UEFI+GPT的系统的ESP分区，都可以同时设置多个，但是即使有多个相同属性的分区，系统安装时安装程序都是自动写入第一个，启动时也都是从第一个启动（参考文中附图） 

补充：  

1.使用BIOS+MBR和UEFI+GPT安装的系统文件是一模一样的，唯一的区别只是引导方式的不同，因此使用GHOST手动备份的系统，MBR和GPT可以任意交叉还原，只要做好引导修复就没有任何问题 

2.GHOST始终是系统备份还原神器，只要熟练掌握GHOST手动操作，至少目前为止Windows系统的范围之内，无论什么版本，无论MBR还是GPT，都可以随意备份还原。 

3.MBR与GPT分区互转的话，与“删除所有分区”以及“全盘格式化”没有任何必然联系，你格式化一万遍硬盘也还是原来的分区结构，只有通过转换操作才可以到另一种，而这个转换操作与“删除所有分区”以及“全盘格式化”没什么关系。 

着重强调一点：  

以上所有经验均基于UEFI+GPT的组合，而实际上， UEFI启动（Windows操作系统）的话，并不强制要求硬盘必须为GPT分区，而是只要硬盘上存在EFI启动文件且位于FAT（16/32）分区就可以了（UEFI无法从NTFS分区启动）。 因此如果是小于2.2T的硬盘，不必非得转换成GPT也可以引导系统启动。也就是说，UEFI+MBR也是可行的，而GPT硬盘的话，则必须使用UEFI引导，BIOS无法原生引导GPT硬盘上的操作系统（Windows）。 

关于这一点，如果感觉不能理解的话，可以通过以下具体应用来参考。 

注：  

综观网上那些关于UEFI的所谓技术类文章，除了毫无实用价值和实际意义，而且都不同程度的存在各种各样的因循误导，继而被以讹传讹，最终成为一些人坚信不疑的“定律”。这样的误导主要表现为两点： 

1. 就是刚刚说的 ，“UEFI启动系统必须是GPT分区”， 这个已经说得很明白了，并且有实例解析，无需再讨论 

2. 另外一个就是不知道从什么时候什么人开始谣传的 “UEFI的优势就是启动速度快” 或者 “UEFI启动比传统BIOS启动速度快”。 无论UEFI还是GPT，与电脑启动速度没有任何必然联系。或者说，只要硬件环境相同、系统一样，无论UEFI+GPT安装还是BIOS+MBR安装系统，启动速度没有区别 

GPT 

MBR 

附：部分Windows桌面操作系统对GPT的支持  

数据读写系统启动  

WindowsXP32位不支持GPT不支持GPT 

WindowsXP64位支持GPT不支持GPT 

WindowsVista32位支持GPT不支持GPT 

WindowsVista64位支持GPT支持GPT（需UEFI） 

Windows732位支持GPT不支持GPT 

Windows764位支持GPT支持GPT（需UEFI） 

Windows832位支持GPT不支持GPT 

Windows864位支持GPT支持GPT（需UEFI） 

有了以上的经验总结，就可以轻松解决以下问题了： 

1.UEFI+GPT环境下以任意方式安装操作系统（单系统或者多系统） 。这个不必详解了 

2.最主要的问题： UEFI+GPT引导修复操作（EFI引导文件损坏、ESP分区损坏或者丢失之后手动重建EFI引导等等）。 这个在此也不做详解，这是 这段时间反复研究、实践的最重要成果 ，因此姑且算是有所保留卖个关子吧，如果是结合以上几点经验总结，对UEFI+GPT有一定的了解之后，应该不难揣摩出办法 

3. 如果主板不支持UEFI，使用折中的办法来解决大硬盘使用问题 ，这个问题以前我也已经多次提过。 

第一种办法就是使用多块硬盘，MBR+GPT组合，MBR 硬盘作为启动引导盘。 

小于2.2T的硬盘采用MBR，大于2.2T的硬盘采用GPT，这样的话，解决方案就很灵活了，可以根据以上所列相同点的第1条和补充里面第2条，使用MBR硬盘建一个非隐藏活动主分区，放置系统引导文件，然后将系统安装在MBR硬盘或者GPT硬盘都可以，无论单系统还是多系统都无所谓，两块硬盘交叉安装操作系统也没有任何问题 

强调两点 ： 

1.这样安装的话不限于64位操作系统及XP以上版本，理论上只要是能对GPT硬盘进行读写的系统版本就可以安装。实际测试，32位XP和2003sp1以及之前的版本，电脑事先安装GPT硬盘的情况下，即使系统安装在MBR硬盘，原版系统安装，没有问题，如果是Ghost系统，有可能出现卡死或者蓝屏等问题导致无法顺利安装；先在MBR硬盘安装好系统，然后再装GPT硬盘，无论原版还是Ghost系统都没有问题，只是GPT分区无法识别（解决方法很简单，就是使用2003sp2的disk.sys文件替换到以上系统，就可以完美识别GPT分区，此法简单易操作，且不涉及系统稳定问题，感兴趣的话可以自行搜索）。64位XP安装在MBR硬盘，引导、启动都没有问题，安装在GPT硬盘无法引导。其他系统无论32位还是64位，无论安装在MBR还是GPT，都可以正常引导启动； 

2.BIOS安装系统到GPT硬盘仅限于Ghost方式，Ghost解压完毕后手动修复引导即可。 

第二种办法是单块大于2.2T的硬盘+U盘或者光盘组合  

使用GPT分区结构对硬盘进行分区，是否创建ESP分区都无所谓，因为主板不支持UEFI，创建此分区也没什么用，全凭个人爱好了。然后只能使用Ghost方式解压安装操作系统到硬盘，无论单系统还是多系统，全部安装完毕后，准备一个U盘，大小无所谓，只要不小于十几M就行，使用分区软件设为活动主分区，插在电脑上。进PE（2003sp1以上版本），手动或者使用工具软件修复单系统或者多系统引导，将引导文件写入U盘。然后就可以使用此U盘启动所安装的单系统或者多系统了。此方法实际上就是用U盘代替了第一种方法中的小硬盘而已，没什么本质区别。（这个方法大概10年前我就在电脑论坛发过帖子，当时考虑的是用U盘做一个 系统启动钥匙 ，因为系统引导文件在U盘上，电脑如果不插这个U盘是无法启动的。MBR硬盘系统：Windows864位+Windows732位+WindowsXP32位，GPT硬盘系统：Windows832位+Windows764位+WindowsVista32位，测试环境：杂牌945主板、32M老U盘，测试通过。） 

另外还可以再使用光盘来代替U盘，具体方法说起来更简单，用软件创建一个可启动光盘（创建方法自行查询，会做的不用讲，压根没接触过的，另开帖子专门讲也不一定看得懂），然后将上面U盘里的系统启动文件加进去刻录就可以了。然后使用此光盘启动电脑，效果和U盘是一样的。此方法仅仅作为一种可行性的介绍，不推荐使用，U盘比这个方便的多，没必要多此一举。 

备注： 使用此方法，理论上来讲凡是可以对GPT进行读写的系统都适用，但实际上XP以上系统无论32位还是64位操作系统全部测试可行，但是2003sp1及XP64位这些可以读写GPT的系统也不行，这个不知道是由于NT5.X的ntldr引导机制还是其他的什么原因，有知道原因的朋友不吝赐教！ 

注：  

1.除专门标明“Ghost系统”，本文所提及的系统安装均为 微软 原版Windows系统，不包含任何修改版本 

2.非UEFI主板安装原版系统到GPT磁盘，只能采取wim直接解压到分区或者先将系统Ghost化，然后解压安装的办法。 

3.本文所有结论全部为反复多次实际测试结果，不是设想、假设，更不是想象或者幻想以及想当然的以为 

4.本文内容已经多次修订和修改，这是个人的一点经验总结，难免有纰漏以及表达不准确之处，望有相关经验的朋友给予更多帮助

附注：  

鉴于许多的网友浏览本文之后提出如下问题，因此 酷站网软 特集中在此做如下补充说明，不再过多赘述及一一答复：

原本很早之前就写了一篇关于 预装win8的电脑改其他系统以及安装多系统 的文章，虽然经过多次修改，最后还是放在电脑里没有在任何地方发表出来。 

虽然那是亲自实践过 多个品牌和型号 的预装机器之后总结出来的经验，但是仍然发现 在其他品牌和型号的电脑上根本无法通用 。而我不可能也没条件遍试所有的机器，因此此篇文章就此搁浅。 

因此我在我的这篇文章里面没有涉及任何 预装win8系统的电脑改系统 的问题。 

这是我的一贯态度，我所写的都是我亲身实践、确实可行、不需讨论的，在我这里不可能出现“我觉得”“我认为”“应该是”这类想象或者幻想的东西。 

（在此还是要特别强调几点： 

1.这个意思并不是说“预装win8的电脑改其他系统以及安装多系统”是完全不可行的，只是目前为止还没找到通用的方法。也就是说可能在某个品牌和型号的电脑上按照某种方法安装非常顺利，但是同样的方法用在其他品牌和型号的电脑上可能完全不适用。 

2.不管是用何种方法，比如Ghost、PE、nt6 hdd installer、快捷安装器、直接setup、在vhd装、全盘转换成mbr、手动写引导等等方法，将其他系统装进硬盘，只要通过这块主板启动，就要面对安装失败的问题，因此制约因素在主板上，并不在于采用什么方式安装系统

https://www.kzwr.com/article/110118

以上就是关于gpt2训练写材料相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

推荐阅读：

ChatGPT体验网站（体验app）

chatGpt微信机器人

GPT人工智能全称（gpt-3人工智能）

ip形象三视图用什么软件制作（ip形象三视图用什么软件制作好）

你的嘴只准我亲的句子（你的嘴只准我亲的句子怎么说）