GPT技術（Generative Pre-training Transformer），基於Transformer架構的自然語言生成模型，可以讓計算機理解和使用自然語言，並在產業數位化中實現多種應用。
1. 智能客服
隨著數字經濟的快速發展，越來越多企業推出在線客服功能，以滿足消費者的需求。GPT技術可以通過處理自然語言，對用戶提問進行分析並生成相應答案。這種方式可以大幅提高客戶服務質量和效率，從而改善消費者體驗。
2. 自動摘要生成
在產業數位化過程中，信息量龐大，但往往需要精簡和概括，以適應讀者的需求。
GPT技術可以通過分析文本內容和結構，生成簡明的文本摘要。這種方式可以提高信息傳遞效率、節省閱讀時間，從而提高生產效率。
3. 機器翻譯
隨著全球化進程的加速，機器翻譯成為產業數位化中必不可少的一環。GPT技術可以通過處理語言結構和上下文信息，實現高質量的機器翻譯。這種方式可以降低翻譯成本、提高翻譯效率和精度，從而促進企業國際化進程。
4. 智能問答系統
智能問答系統是指能夠識別用戶的問題並給出準確答案的電腦程式。GPT技術可以通過處理自然語言，對用戶提問進行分析並生成相應答案。這種方式可以大幅提高客戶服務質量和效率，從而改善消費者體驗。
5. 文本分類
在產業數位化中，各類文本數據非常龐雜，如果不能快速準確地分類，將會影響數據的利用價值。GPT技術可以通過處理文本信息和上下文語境，實現文本分類。這種方式可以幫助企業更好地理解和利用文本數據。
6. 智能寫作
隨著產業數位化的發展，各類文案撰寫需求也日益增長。GPT技術可以通過處理語言結構、語境和常用表達等信息，實現智能寫作。這種方式可以幫助企業更快速地撰寫出高質量的文案，從而提高品牌形象和知名度。
7. 機器推薦
機器推薦是指根據用戶的歷史數據和行為模式，自動化為用戶推薦相關產品或服務的過程。GPT技術可以通過處理用戶的歷史數據和行為模式，生成個性化的推薦結果。這種方式可以提高客戶滿意度和銷售額，從而促進企業營收增長。
8. 自然語言生成
自然語言生成是指將非自然語言形式的數據轉換成自然語言的過程。GPT技術可以通過處理結構化數據和語言規則，生成高質量的自然語言文本。這種方式可以幫助企業更好地向外界傳遞信息，提高品牌知名度和形象。
9. 情感分析
情感分析是指對文本內容進行情感傾向性分析的技術。GPT技術可以通過處理文本上下文信息和情感詞彙，識別出文本的情感傾向性，並生成相應的情感標籤。這種方式可以幫助企業了解市場情緒和消費者需求，從而優化產品和服務。