给出一个文本摘要任务，描述如何使用GPT来生成输入文本的摘要。


一篇2000字的新闻报道，涉及某个事件的详情，如地点、时间、人物等。
使用GPT模型生成文本摘要的一种常见方法是使用encoder-decoder模型。具体而言，通过将原始新闻报道作为输入，将其编码为GPT模型隐藏表示，然后使用这些隐藏表示作为decoder的初始状态，以生成新的较短的文本序列，这个序列即为新闻报道的摘要。为了实现这一目标，可以训练一个seq2seq模型，将输入序列与输出序列映射到隐藏表示上。通过使用类似beam search的解码方法，可以高效地生成具有高质量的文本摘要。