给定一组文本数据，要求GPT模型对该组数据进行分类。分类可以是二元分类或多元分类，分类标签可以由指令提供或由输入数据自动生成。
数据集合：{“I love hiking on the weekends.”, “I have a phobia of spiders.”, “Reading is my favorite hobby.”, “Chocolate ice cream is the best.”}
分类标签：{"outdoors", "fears", "hobbies", "food"}
使用GPT模型对文本数据进行分类的一种方法是：将每个文本样本作为输入提供给模型，将其分类标签作为输出提供给模型进行监督学习。可以使用softmax分类器来为每个文本样本生成概率分布，其中每个类别都有一个概率得分，最高得分的类别即为该样本的预测标签。在这个问题中，分类标签由指令提供，因此，可以将训练数据和测试数据分别与其对应的类别一起提供给模型进行训练和评估。