GPT 模型实现代码框架：使用 TensorFlow 和 Keras 开始构建

当涉及到 GPT 模型的实现代码时，由于其复杂性和篇幅限制，不可能在这里提供一个完整的实现。但是，我可以为您提供一个简化的代码框架，以帮助您开始构建和训练 GPT模型。以下是一个使用 TensorFlow 和 Keras 库实现的基本示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 构建 GPT 模型
def build_model(vocab_size, max_length, num_layers, num_heads, embedding_dim, dense_dim):
    inputs = keras.Input(shape=(max_length,))
    x = layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim)(inputs)  # 输入词嵌入层

    # Transformer 编码器层
    for _ in range(num_layers):
        x = layers.MultiHeadAttention(num_heads, key_dim=embedding_dim)(x)
        x = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(x)
        x = layers.Dense(dense_dim, activation='relu')(x)
        x = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)(x)

    outputs = layers.Dense(vocab_size)(x)
    model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

# 数据准备
def prepare_data(texts, max_length):
    tokenizer = keras.preprocessing.text.Tokenizer()
    tokenizer.fit_on_texts(texts)
    sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
    sequences = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, maxlen=max_length)
    vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1
    return sequences, vocab_size

# 加载并处理数据
texts = [...]  # 您的训练文本数据
max_length = ...  # 序列的最大长度

sequences, vocab_size = prepare_data(texts, max_length)

# 构建和编译模型
model = build_model(vocab_size, max_length, num_layers=2, num_heads=4, embedding_dim=128, dense_dim=256)
model.compile(optimizer='adam', loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True))

# 模型训练
model.fit(sequences, sequences, batch_size=128, epochs=10)

# 保存模型
model.save('gpt_model.h5')

这只是一个示例，其中使用了简化的 GPT 模型结构，您可以根据自己的需求进行调整和扩展。此外，还需要根据您的具体数据和任务进行数据准备和训练过程的调整。

请注意，GPT 模型的实现需要大量的计算资源和时间进行训练，因此在实际使用中，您可能需要使用更强大的硬件资源或考虑使用预训练的 GPT 模型来满足您的需求。

希望这个简化的代码框架能为您提供一个起点，并帮助您开始构建和训练自己的 GPT 模型。