利用已有文本生成一个语言模型，输入一个之前未见过的句子，让GPT-2输出该句子的下一个单词。

训练数据包含1000篇关于自然语言处理的文章，测试句子 = "GPT-2是一个非常强大的语言模型，我从未看过的"。
输出可能的下一个单词需要使用已训练的语言模型。具体实现方法可以使用Python中的文本处理库，如NLTK或spaCy。在这个具体的例子中，GPT-2模型可以使用Python的transformers库，先加载模型并进行预测即可。针对测试句子，下一个可能的单词可能是“模型”、“算法”、“数据集”等等。