分类电子邮件为垃圾邮件或非垃圾邮件。您需要训练一个机器学习模型来完成此任务，并将训练数据集和测试数据集提供给 GPT 模型。您的输出应该是电子邮件是否被标记为垃圾邮件。
您可以使用任何带有已标记的垃圾邮件和非垃圾邮件的电子邮件数据集进行此训练任务。以下是示例数据集：
- 垃圾邮件：您赢得了一份免费礼品！请回复此电子邮件以获取更多信息。
- 非垃圾邮件：今晚来参加我们公司的聚会吧！
测试数据集：
- 您最近接收到一封电子邮件，其中包含以下消息："你中了大奖，请回复以领取奖金。"
这是一个经典的二分类问题。您可以使用机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归或支持向量机来解决它。您需要将训练数据集分成垃圾邮件和非垃圾邮件两个部分，并使用它们来训练模型。对于测试数据集中的电子邮件，模型将预测它是否为垃圾邮件。