给出一组分类任务样本，描述GPT可以使用哪种方法来准确地分类样本。


这是一个二元分类问题，我们有1000个训练样本和500个测试样本，每个样本都有100个特征（数字和类别）。我们使用逻辑回归算法作为基线模型进行分类。
GPT可以使用特征提取和Fine-Tuning来进行分类任务。首先，GPT可以使用逐层递归的方式进行特征提取，提取出每个样本的抽象表示。其次，GPT可以将这些表示Fine-Tuning到逻辑回归算法中，以提高分类精度。在这种情况下，GPT需要对每个训练样本进行训练，以生成一个能够准确分类的模型。当模型训练完成后，GPT可以将测试样本提供给模型进行分类，以进行性能评估。