如果您将GPT的训练结果用于GPT的训练，这实际上是一种“迁移学习”的方法，也称为“继续训练”（fine-tuning）。在这种情况下，您可以将一个预训练的GPT模型作为起点，然后在自己的语料库上继续训练该模型，以使其适应特定的任务或领域。
具体来说，您可以使用自己的文本数据对预训练的GPT模型进行微调，以获得更好的性能和更好的适应性。这种方法的好处是，您可以利用预训练模型已经学习到的语言知识，从而可以更快地获得较好的结果。
如果您将GPT的训练结果用于GPT的训练，那么结果将取决于训练数据的质量和数量，以及您选择的微调方法和参数设置。如果您选择的数据质量较高且数量足够，您可以期望获得更好的结果。另一方面，如果您选择的数据质量较低或数量不足，则可能会出现过拟合或欠拟合等问题。
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本文标题：假如我将GPT的训练结果继续用于GPT训练的话什么产生什么结果？
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