Real Data

在深入研究数据收集过程之前，务必先清晰地了解 GPT 技术。GPT（生成式预训练 Transformer）是一种人工智能模型，经过训练后可根据输入生成类似人类的文本。利用 GPT 的强大功能，您可以自动执行文本提取、对话汇总和关键洞察识别等任务，从而简化从 Telegram 收集数据的流程。
设置GPT模型：

使用 GPT 从 Telegram 聚合数据的第一步是设置模型。您可以根据需 电报数据 求选择各种 GPT 模型，例如 GPT-2 或 GPT-3。选择合适的模型后，您可以按照开发人员提供的说明进行安装和配置。


设置好 GPT 模型后，下一步是从 Telegram 中提取数据。您可以利用 Telegram 的 API 访问对话、消息和其他相关信息。通过提供必要的权限和身份验证，您可以检索分析和处理所需的数据。
训练 GPT 模型：

从 Telegram 中提取数据后，即可开始训练 GPT 模型。训练模型需要输入提取的数据，并进行微调以理解 Telegram 对话的细微差别。此步骤对于使模型能够根据所提供的数据生成准确的洞察和摘要至关重要。
生成见解和摘要：

GPT 模型经过训练并准备就绪后，您现在可以使用它从 Telegram 数据中生成洞察和摘要。通过将提取的对话或消息输入模型，您可以提示它生成摘要、突出显示关键点并提供有助于决策和分析的宝贵见解。