GPT和一般机器学习不一样,而和人类学习一样的关键特质,就是'有监督学习'。A. 对B. 错

GPT（Generative Pre-trained Transformer）采用的是无监督学习的方法，而不是有监督学习。在无监督学习中，模型从大量未标记的数据中学习，而在有监督学习中，模型需要使用带有标签的数据进行训练。GPT通过对大规模文本数据进行预训练（pre-training）来学习语言的结构和语义，然后可以在特定任务上进行微调（fine-tuning）。与一般的有监督学习模型不同，GPT的预训练阶段并没有特定的标签或任务，模型通过自我监督学习从数据中学到了语言的表示。这种方法使得GPT在多个任务上都表现出色，因为它能够捕捉语言的普遍特性。