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背景，实现GPT3，采用python代码。调库hf及tf2.0+基础。

由于完全实现GPT模型及其预训练过程涉及大量的代码和计算资源，以下是一个基于TensorFlow 2.x的简化版GPT模型构建和调用的示例。请注意，这仅展示了模型的基本结构，实际运行需替换为真实数据集和预处理步骤，且无法直接在个人计算机上训练大模型如GPT-3。import tensorflow as tf
from transformers import GPT2Config, TFGPT2Model

# 定义GPT模型配置
config = GPT2Config(
vocab_size=10000, # 假设词汇表大小为10000
n_positions=1024, # 模型可接受的最大序列长度
n_ctx=1024,
n_embd=768, # 模型嵌入层的维度
n_layer=12, # 模型的层数
n_head=12, # 多头注意力的头数
)

# 自定义GPT2模型类（此处继承自TFGPT2Model并保持原样）
class CustomGPT2Model(TFGPT2Model):
def __init__(self, config):
super(CustomGPT2Model, self).__init__(config)

# 实例化模型
gpt2_model = CustomGPT2Model(config)

# 假设我们有一些预训练的数据，这里仅做演示
# 真实情况应从文件或其他数据源读取并预处理
dummy_inputs = tf.random.uniform(shape=(2, 64), minval=0, maxval=config.vocab_si