instruction: Ismertesse a különbséget a mesterséges neurális hálózat és a GPT modell között.
output: A mesterséges neurális hálózat (ANN) egy olyan számítási modelltípus, amelyet lazán az agyban található biológiai neurális hálózatok szerkezete és működése ihletett. Összekapcsolt csomópontokból vagy neuronokból áll, amelyek képesek információt feldolgozni és továbbítani. Ezeket a hálózatokat úgy tervezték, hogy a képzés révén tanuljanak és felismerjék a mintákat, lehetővé téve számukra, hogy előrejelzéseket készítsenek és olyan feladatokat hajtsanak végre, mint az osztályozás és a regresszió.
  
  Másrészt a GPT-modell, vagyis a Generative Pre-trained Transformer (generatív előképzett transzformátor) az ANN egy speciális típusa, amelyet természetes nyelvi feldolgozási feladatokra használnak, például szöveggenerálásra, nyelvek fordítására és kérdések megválaszolására. A GPT modellek transzformátor architektúrát használnak, amely egy olyan ANN-típus, amelyet kifejezetten olyan szekvenciális adatok, mint a szövegek kezelésére terveztek. A hagyományos ANN-ekkel ellentétben a GPT-modelleket nagy mennyiségű szöveges adaton előtanítják, ami lehetővé teszi számukra, hogy nagymértékben összefüggő és kontextusfüggő szöveget generáljanak.
  
  Összefoglalva, míg mind az ANN-ek, mind a GPT-modellek olyan számítási modellek, amelyek célja a minták tanulása és felismerése a képzés révén, a GPT-modellek az ANN egy speciális típusa, amely transzformátor-architektúrát használ, és nagy mennyiségű szöveges adaton előre betanítják a természetes nyelvi feldolgozási feladatok elvégzésére.